基于径向基函数概率神经网络的心律失常自动识别

被引：10

作者：

陈重阳

蔡萍

施文康

郭能武

机构：

[1] 上海交通大学信息检测技术及仪器系!上海

[2] 广州分析测试中心!广州

来源：

上海交通大学学报 | 2000年 / 11期

关键词：

概率神经网络; 心律失常; 径向基函数; 神经网络;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.2000.11.005

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

讨论了基于径向基函数 ( RBF)的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程 ,并且与 BP算法的径向基神经网络进行了对比 ,同时也测试了网络的容错能力 .结果表明 ,基于RBF的概率神经网络 ,学习速度大大提高 ,同时减小了 BP陷入局部极小的问题 ,有一定的抗噪声能力 .基于 RBF的概率神经网络模型在心律失常自动识别中获得了很好的应用

引用

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