人工神经网络在HRV分析中的应用研究

摘要：

心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)反映了心脏神经活动的紧张性和均衡性,是一种检测自主神经性活动的非侵入性指标.近几十年来大量研究已充分肯定了自主神经活动与多种疾病有关系,特别是与某些心血管疾病的死亡率,尤其是猝死率有关.为此,在应用人工神经网络进行HRV分析的基础上,采用误差反向传播网络(Back Propagation,BP)及其改进算法,实现了对HRV信号的初步识别.对不同算法神经网络进行了参数设置尝试和训练测试.测试结果表明,隐层节点数为10及学习速率为0.5时,采用附加动量法(动量学习率为0.3)即可保证整个神经网络训练及检测识别的正确率为93.96％,且稳定性较好.应用人工神经网络算法分析HRV,为心电信号智能分析提供了新的研究领域和应用空间.

关键词：心率变异性、人工神经网络、时域分析、频域分析、BP网络

所属期刊栏目：27

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划2014JM2-6093

在线出版日期：2017-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-144,149