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

[1]	周江平, 周媛媛, 周学军, 李洁琼. 基于BP神经网络的测量设备无关协议参数预测 . 电子科技大学学报, 2024, 53(): 1-6. doi: 10.12178/1001-0548.2023011
[2]	唐贤伦, 刘庆, 张娜, 周家林. 混合PSO优化卷积神经网络结构和参数 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 230-234. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.011
[3]	邵继业, 谢昭灵, 杨瑞. 基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 781-787. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.023
[4]	郭贤生, 陆浩然, 王建军, 李会勇. 基于证据理论的群指纹融合室内定位方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 654-659, 665. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.003
[5]	邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟. 基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028
[6]	谭骏, 陈兴蜀, 杜敏, 朱锴. 基于自适应BP神经网络的网络流量识别算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 580-585. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.020
[7]	刘啸滨, 郭兵, 沈艳, 王继禾, 伍元胜. 嵌入式软件算法级功耗BP网络模型研究 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 921-926. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.022
[8]	江晓军, 刘正国, 洪晓鸥, 汪志锋. 获取平面光学元件面形偏差的方法研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 581-584,622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.023
[9]	尹健康, 陈昌华, 邢小军, 谭俊, 姚进. 基于BP神经网络的烟田土壤水分预测 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018
[10]	姜正茂, 杨建宇, 李良超. BP神经网络天线方向图获取方法研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 37-40. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.009
[11]	黄建国, 罗航, 王厚军, 龙兵. 运用GA-BP神经网络研究时间序列的预测 . 电子科技大学学报, 2009, 38(5): 687-692. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.028
[12]	马义德, 林冬梅, 王兆滨, 张北斗, 高清祥. PCNN与粗集理论用于多聚焦图像融合 . 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 485-488. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.002
[13]	雷霖, 代传龙, 王厚军, 赵旭. 粗糙集-神经网络集成的WSN节点故障诊断 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 565-568.
[14]	刘德平, 刘晓宇, 陈建军. 逆向工程特征参数提取技术研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 474-477.
[15]	唐艳, 汤井田. 基于Wigner高阶谱的ECG信号分析 . 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 143-145.
[16]	张鹏, 张靖, 刘玉增, 唐雪飞. 粗集在交通事故黑点成因分析中的应用 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 267-270.
[17]	吴斌, 郭贤生. 基于粗集规则编码的神经网络控制器设计 . 电子科技大学学报, 2006, 35(5): 798-800,836.
[18]	李立萍, 钟璠, 文忠. 冲激噪声环境中LFM信号的特征参数估计 . 电子科技大学学报, 2005, 34(6): 729-731,746.
[19]	孙剑, 许家珆. 神经网络算法在智能体IDS系统中的应用 . 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 289-292.
[20]	王德松, 舒兰. 粗集决策表与决策表简化的可信度比较 . 电子科技大学学报, 2004, 33(5): 611-613.

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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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