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目前,心律失常是全世界都在研究的热点课题,医生通常都要通过患者的心电图来确定其心脏疾病类型,所以,心电分类识别对此就有重要的意义。该文集中研究了一种RBF神经网络的心电分类识别算法。此算法是利用前向多层神经网络的径向基函数算法（Radial-Basis Function）,即RBF算法,并利用MIT-BIH（美国麻省理工学院提供的研究心律失常的数据库）心电图数据库训练神经网络,使RBF神经网络对未训练过的心电图有较好的分类能力。实验结果表明这种方法用于心电图的分类取得较好的效果。