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FNN在心率失常判别中的研究  
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【英文篇名】 Study on FNN in Classification of Cardiac Arrhythmia
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【作者】 王弢; 侯建军; 吴北玲;
【英文作者】 WANG Tao; HOU Jian_jun; WU Bei_ling(School of Electronics and Information Engineering; Northern Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】 北方交通大学电子信息工程学院; 北方交通大学电子信息工程学院 北京100044; 北京100044;
【文献出处】 北方交通大学学报 , Journal of Northern Jiaotong University, 编辑部邮箱 2002年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 模糊神经网络; 心率失常判别; 心电图;
【英文关键词】 fuzzy neural network(FNN); classification of cardiac arrhythmia; fuzzy recognition;
【摘要】 提出了一种基于模糊神经网络(FNN)对心率失常信号进行判别的新方法.首先,根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络,然后使用CamDelta算法对其进行训练,这样可以得到模糊隶属函数,此隶属函数将R＿R间期波及QRS波的长度模糊化.随后,用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别.经MIT＿BIH心电数据库和实测数据检验,此方法可有效的对心率失常进行判别.
【英文摘要】 A method based on The FNN is developed to create fuzzy membership functions for classification of cardiac arrhythmia in this paper. The FNN of Sugeno type is constructed firstly. The R_R interval and QRS complex are used as the inputs of the FNN. Then Cam Delta learning algorithm is used to train the FNN through which the membership functions can be gotten. The fuzzy recognition using these membership functions can classifg cardiac arrhythmia. The verification result shows that this method is effective.
【分类号】 TP399;R5
【正文快照】 随者家庭医疗及社区医疗服务的快速发展,心电/血压监护网系统越来越受到医务工作者和科技人员的重视.同时这也对心电自动分析系统提出了更高的要求.有效心电自动分析系统的核心是有效的算法.生物医学工作者提出了许多有益的尝试.在心率失常的判别方面,就出现了ＡＲＴＭＡＰ法[1

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