基于粒子群优化BP神经网络的心电信号分类方法

摘要：

为了提高心电信号的分类精度,实现心电信号的智能诊断,该文提出了一种粒子群优化BP神经网络的心电信号分类算法.从正常、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞3种心电信号中提取5组特征值作为特征向量,利用粒子群算法修正BP神经网络的初始权值和阈值,并对心电信号样本进行分类识别.实验结果表明,与BP神经网络相比,优化后的BP神经网络对心电信号分类精度更高,准确率达到了98.20％,同时收敛速度更快,明显提高了BP神经网络的全局寻优能力.

关键词：心电信号、粒子群算法、BP神经网络、分类、模式识别、QRS波群

所属期刊栏目：34

分类号：TN911

资助基金：河南省科技厅自然科学项目182102210089;河南工业大学校基金项目2018XTCX02

在线出版日期：2019-10-24（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：84-87,93