粗集神经网络系统及其应用

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粗集神经网络系统及其应用

舒兰, 吴磊, 张勇

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舒兰, 吴磊, 张勇. 粗集神经网络系统及其应用[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 426-428.

引用本文:

舒兰, 吴磊, 张勇. 粗集神经网络系统及其应用[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 426-428.

Shu Lan, Wu Lei, Zhang Yong. Rough Neural Network System and Its Application in Electrocardiogram Auto-recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 426-428.

Citation:

Shu Lan, Wu Lei, Zhang Yong. Rough Neural Network System and Its Application in Electrocardiogram Auto-recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 426-428.

粗集神经网络系统及其应用

1.
电子科技大学应用数学学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目,编号:69803007

作者简介:
舒兰女 39岁硕士教授

中图分类号: O129;O235

Rough Neural Network System and Its Application in Electrocardiogram Auto-recognition

1.
Dept. of Applied Mathematics,UEST of China Chengdu 610054

摘要: 讨论了粗集神经网络系统及其在心电图自动识别中的应用。根据识别需要,从MIT心电图数据库获取心电图特征参数,根据粗集理论对属性进行优化,并用BP神经网络进行学习。运用这些特征参数和训练好的BP神经网络对心电图进行分类,识别准确率达到90%。
- 粗集理论 /
- 心电图 /
- 决策表 /
- 特征参数 /
- BP神经网络
Abstract: In this paper, a rough neural network system is given and applied in Electrocardiogram auto-recognition. Based on medical requires, this paper has picked up the characteristic parameters of signals from Massachusettes Institute of Technology (database). According to Rough sets theory, the attributes are optimized and studied with BP neural network. In the end, the Electrocardiogram samples are classified with those characteristic parameters. The result shows that the right ratio goes to 90%. The experiment shows that the system has the advantages of fast computation and easy realization and the system is better than other methods in optimizing attributes and enhancing the right ratio of classification.
- rough sets theory /
- electrocardiogram /
- decision form /
- characteristic parameter /
- BP neural network

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粗集神经网络系统及其应用

1. 电子科技大学应用数学学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目,编号:69803007

作者简介:
舒兰女 39岁硕士教授

收稿日期: 2001-10-26
刊出日期: 2002-08-15

中图分类号: O129;O235

关键词:

摘要: 讨论了粗集神经网络系统及其在心电图自动识别中的应用。根据识别需要,从MIT心电图数据库获取心电图特征参数,根据粗集理论对属性进行优化,并用BP神经网络进行学习。运用这些特征参数和训练好的BP神经网络对心电图进行分类,识别准确率达到90%。

English Abstract

舒兰, 吴磊, 张勇. 粗集神经网络系统及其应用[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 426-428.

引用本文:

舒兰, 吴磊, 张勇. 粗集神经网络系统及其应用[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 426-428.

Shu Lan, Wu Lei, Zhang Yong. Rough Neural Network System and Its Application in Electrocardiogram Auto-recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 426-428.

Citation:

Shu Lan, Wu Lei, Zhang Yong. Rough Neural Network System and Its Application in Electrocardiogram Auto-recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 426-428.

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