基于RBF神经网络的心电分类识别算法研究

摘要：

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.

关键词：人工神经网络、RBF神经网络、MIT-BIH数据库、心电图

所属期刊栏目：13

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：137-139