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一种基于粒子群优化BP神经网络的心电信号分类方法
- 专利权人:
- 河南工业大学
- 发明人:
- 王莉,张紫烨,郭晓东,牛群峰
- 申请号：
- CN201910436832.0
- 公开号：
- CN109998495A
- 申请日:
- 2019.23.05
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于粒子群优化的BP神经网络(PSO‑BP)的心电分类方法,先构建BP神经网络并初始化网络参数,接着初始化例子种群并设定参数,然后计算每个粒子的适应度值,将粒子的适应度值和粒子的最优位置个体极值进行比较,更新粒子的最优位置个体极值,接着将粒子的适应度值与粒子的最优位置的全局极值进行比较,更新粒子的最优位置的全局极值,然后更新粒子的速度与位置,满足条件后得到最优位置的全局极值作为BO神经网络的权值和阈值来进行训练识别心电信号分类。本发明解决了BP神经网络学习收敛速度慢和学习过程易于陷入局部极小化的问题,从而引入了粒子群算法进行优化,结果表明经过粒子群优化的BP神经网络分类效果更好,精度更高。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
