心電圖的分類和神經(jīng)網(wǎng)絡的VC維.pdf

1、心電圖是醫(yī)院的一項常規(guī)檢查手段，具有非常重要的臨床價值；特別對于心臟外科更顯得非常重要；但是傳統(tǒng)的采取的人工診斷辦法受到個人專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗的很大限制，并且速度慢；而計算機在信號處理方面已經(jīng)具有廣泛的應用，并且運行速度快，因此建立計算機識別分類方法對心電圖進行快速、準確的分類將在臨床診斷上具有很重要的意義。本文利用支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等工具建立計算機識別分類方法來對心電圖進行分類判斷。本文主要工作： (1)利用小波函數(shù)對心電圖

2、進行多層小波分解，分析和提取各層的信號特征，實現(xiàn)心電圖的特征提取以及數(shù)據(jù)壓縮。然后利用支持向量機對特征提取后的心電圖進行兩分類。 (2)提出一種新的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，并利用BP算法訓練網(wǎng)絡系數(shù)，用于心電圖的分類。并與心電圖的支持向量機分類作比較；同時相對于人們通常的心電圖的兩分類，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的三分類，并且取得了較好的結果。 (3)最后從幾何角度討論了用于分類的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡VC維的問題，尤其是利用超曲面排列針對非線