基于遗传算法优化BP神经网络在心电图身份识别中的应用

• 作者: 师黎 朱民杰
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 心电图 身份识别 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（43）
• 页码范围: 8069-8072
• 分类号: R318
• 字数: 4533字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8225.2010.43.023

摘要

背景:近年来的医学研究表明心电图具有稳定性和惟一性,且易于采集,不能仿造和复制,符合用于身份识别的生物特征所具备的条件.心电图身份识别技术具有重要的现实意义和广泛的应用前景.目的:观察基于遗传算法优化的BP神经网络在心电图身份识别中的应用效果.方法;将基于遗传算法优化的BP神经网络用于心电图身份识别.首先,采用小波技术消除噪声干扰并提取II导联P波、QRS波、T波特征点;其次,选择包含个体身份信息的幅值、间期特征作为输入向量,设计BP神经网络分类器;然后,采用遗传算法对BP网络的权值和阈值进行优化,实现身份识别;最后采用临床数据榆验该方法的有效性.结果与结论:以30个人为实验样本,平均识别准确率达到96.3%.提示基于遗传算法优化的BP神经网络身份识别算法识别准确率高,可以有效应用于心电图身份识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	师黎	郑州大学电气工程学院	77	455	12.0	18.0
2	朱民杰	郑州大学电气工程学院	4	14	1.0	3.0