【摘 要】
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为了提高T波检测准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本研究结合求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局
【机 构】
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华北科技学院计算机系,北京政法职业学院,北京航空航天大学
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为了提高T波检测准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本研究结合求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法,用于T波检测。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络识别T波。考虑到T波波峰一定是小波变换(WT)模极大值对,但是反过来,WT模极大值对不一定是T波波峰,首先检测到R波之后一定范围内的WT模极大值对,称为准T波(备选T波),再用训练好的BP神经元网络对刚才检测出的准T波进行筛选和识别,最后确认出真正的T波。MIT数据库实验表明用这样的组合方法检测T波,其检测准确率可达到98%。采取小波变换、GA、BP神经元网络的组合可提高识别T波的正确率。
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