【摘 要】
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人工神经网络是由大量并行工作的神经元组成的智能仿生模型,它在模式识别领域已经展示出了广阔的应用前景。鉴于单一心率变异性（HRV）指标所表达出来的信息具有片面性,很难用一
【机 构】
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南京大学电子科学与工程学院生物医学电子研究所,中国药科大学基础部信息管理教研室
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人工神经网络是由大量并行工作的神经元组成的智能仿生模型,它在模式识别领域已经展示出了广阔的应用前景。鉴于单一心率变异性（HRV）指标所表达出来的信息具有片面性,很难用一个单一的指标来完全分类充盈性心衰（CHF）患者和健康人的不足。本研究提出联合HRV信号分析的时域、频域、非线性方法,选取多个指标作为诊断CHF的特征参数,以BP神经网络为分类器实现对充盈性心衰的诊断。经过10 000次的训练、验证与仿真测试,该网络模型对于全样本集的识别正确率最优高达99.14%,平均可达86.97%。结果表明：联合线性（时
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