基于Elman神经网络的云端连续血压测量方法及系统
- 专利权人:
- 吉林大学
- 发明人:
- 司玉娟,王月猛,刘立勋,郎六琪,于靖涛
- 申请号：
- CN201710100824.X
- 公开号：
- CN106821356B
- 申请日:
- 2017.23.02
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于Elman神经网络的云端连续血压测量方法和系统,包括步骤:S1、测量获得被测者的实时的脉搏波信号;S2、对脉搏波信号进行去噪处理;S3、对去噪后的脉搏波信号进行特征点提取;S4、将提取获得的脉搏波信号的特征点作为Elman神经网络的输入,进行采用训练好的Elman神经网络模型对血压值进行预测,将获得的预测值作为连续血压测量值。本发明基于Elman神经网络,可以准确的预测出血压值,具有较好的准确性和稳定性,可广泛应用于血压测量行业中。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
