改進(jìn)的模糊ARTMAP算法在心電圖ST段分類中的研究.pdf

1、動(dòng)態(tài)心電圖ST段的參數(shù)及形態(tài)是診斷心肌缺血的主要參照指標(biāo).早期對ST段的參數(shù)標(biāo)注和形態(tài)分析都是由醫(yī)生手工完成,加之心電數(shù)據(jù)的龐大,使得其可靠性較差.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模仿人腦工作方式的一種并行式分布處理器,具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自組織能力和容錯(cuò)性,所以可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)這一功能. 在本論文中,我們從研究模糊自適應(yīng)共振理論映射(Fuzzy Adaptive ResonanceTheory Map,Fuzzy ARTMAP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā),通過對F

2、uzzy ARTMAP分類器的簡化和改進(jìn),提出了一種新的分類器用于心電圖ST段的分類,即改進(jìn)的簡化Fuzzy ARTMAP(Modified Simplified Fuzzy Adaptive Resonance Theory Map,MSFAM)分類器.論文主要研究成果如下: 1、對Fuzzv.ARTMAP分類器進(jìn)行了較為深刻的動(dòng)態(tài)特性分析和機(jī)理分析.包括選擇參數(shù)和警戒參數(shù)的選取,并從幾何上解釋了模糊ART分類器的分類特性.

3、 2、對FuzzyARTMAP分類器的簡化和改進(jìn).如果只是將Fuzzy ARTMAP用于處理簡單的分類工作,其結(jié)構(gòu)太過復(fù)雜.因此在簡化Fuzzy ARTMAP的基礎(chǔ)上,本文提出了一種新的分類器--MSFAM分類器.改進(jìn)后的SFAM算法只使用一個(gè)隸屬函數(shù)來計(jì)算輸入向量和獲勝神經(jīng)元權(quán)值的相似度,并且每個(gè)類神經(jīng)元都有自己的警戒參數(shù). 3、通過對MSFAM分類器的模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在用小波變換提取出心電圖ST段的基礎(chǔ)上,將MSFAM、