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研究适于远程心电诊断，基于ARMA模型的高精度的心电信号(ECG)直接分类方法．利用ARMA模型系数作为特征对ECG信号进行分类和压缩．在对信号特征分类时，采用了BP神经网络分类的方法．利用文中方法对MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律(NSR)、心房早期收缩(APC)、心室早期收缩(PVC)、心室性心动过速(VT)、室上性心动过速(SVT)和心室纤维性颤动(VF)各300个样本信号进行了测试，获得了96．51％～98．38％的分类精度． 相似文献
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负荷模型对电力系统仿真结果有重要影响,由于负荷特性的辨识是负荷建模的主要方面之一,故提高负荷模型的准确度就需要对负荷特性分类进行研究。文章在详细分析SOM自组织映射神经网络结构的基础上,采用了基于SOM神经网络的负荷分类方法,以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对负荷特性进行分类,并对分类结果进行测试,结果表明该方法可有效地对负荷样本进行分类。 相似文献
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文章在SPIHT算法的基础上,通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施,提出了一种新嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法（简称为改进的SPIHT算法）。算法首先将ECG数据进行离散小波变换;其次,对离散小波变换后的系数进行均匀量化;最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码。仿真结果显示,该算法压缩比大,信息损失小,能够较好的恢复原有的信号。 相似文献
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目前心电(ECG)信号压缩是生物医学信号压缩的一个热门研究领域,本文通过对众多压缩方法进行比较研究,总结了目前心电数据压缩中的一些常用方法和先进技术,提出了基于新的SPIHT算法的ECG信号压缩方法的一个探索思路. 相似文献
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张娅婷 《内蒙古科技与经济》2019,(10)
针对常用的特征提取方法存在着误差较大,且方法多样难以有效对其进行选取等问题,提出一种基于变分模态分解和卷积神经网络的脱硫增压风机轴承智能诊断故障诊断方法,首先对信号做变分模态分解,以期把信号中不同成分分解到不同的频段节点上;最后对包含有故障信号的不同节点作为卷积神经网络的输入进行自动特征提取,利用分类器对特征进行分类,从而实现脱硫增压风机轴承的故障智能诊断。 相似文献
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本文用遥感影像监督分类的常用方法与基于BP神经网络的分类方法对黑龙江省鹤岗市某区域高分二号数据进行土地利用分类,并比较分类精度,得出基于BP神经网络的分类方法总体精度相对较高。 相似文献
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BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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《资源科学》2016,(8)
BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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针对水电机组的物理结构较为复杂,工作状况相对恶劣,故障发生率较高等问题,提出了一种基于概率神经网络的水电机组故障诊断方法,利用概率神经网络建立分类模型,并结合水电机组的振动信号分析,实现对水电机组的故障判断和故障类型识别。准确有效的水电机组故障识别与判断,对于水电企业生产与设备检修都具有重要意义及参考价值。 相似文献
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目标噪声特征提取是被动声纳目标识别系统的关键技术。首先提出了一种利用从噪声极限环中提取的非线性特征来分析舰船噪声信号的新方法,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络对提取的特征进行分类。实验结果表明,该系统具有较好的分类效果。 相似文献
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当前建设工程合同管理工作量大,长期依赖人工审核和主观经验,为改变合同审查依赖主观经验的现状,进一步探索和实现合同条款智能识别和智能审核,尝试引入基于深度学习（DL）的自然语言处理（NLP）技术,提出一种建设工程合同智能分类方法。首先,设计合同智能分类方案,分别采用卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和融合模型进行计算实验;其次,将CNN和LSTM模型用于合同文本特征提取和合同文本分类中,通过融合两个神经网络以提升分类模型的性能指标。结果显示,精确率和召回率的调和平均数（F1值）最高的为融合模型,其次是LSTM模型,CNN模型最低。相较于基于机器学习的其他同类研究,基于NLP和DL的建设工程合同分类融合模型能够提高合同文本分类任务的效果,实现对大规模数据量的施工、勘察、监理等不同类型合同的准确识别以及快速分类和归档。 相似文献
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基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。 相似文献
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在系统参数未知情况下,利用RBF神经网络自动建立动态模型,能快速跟踪非线性函数,具有很强分类能力。提出利用RBF神经网络对图书进行分类的基本方法。经与BP神经网络仿真的诊断结果对比,证明RBF神经网络具有收敛速度快、输出误差和离散性小的优点,并论证了该方法对图书分类的有效性。 相似文献
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随着GNSS-R技术在海洋遥感领域的发展,已经积累了海量的GNSS-R数据。针对基于时延-多普勒相关功率图(DDM)实测波形与经验模型反演风速复杂性高、计算量大和精度低的问题,采用两种神经网络方法,基于NASA CYGNSS的DDM数据,分析了DDM与海洋表面风速的关系,首先引入卷积神经网络建立风速等级分类模型对海洋表面风速进行分类反演,但效果不理想。为获取精度更高的反演风速,对DDM进行特征提取,改用BP神经网络完成了风速反演。反演风速与实际风速的皮尔逊相关系数为0.958、均方根误差为1.86 m/s、平均相对误差为2.66%,证明了基于DDM使用神经网络反演风速的可行性和有效性。 相似文献
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近年来,心血管疾病已成为威胁人们生命的主要疾病,而心血管疾病患者早期发病时往往出现心律失常症状,因此早期检测心律失常对提前预防心血管疾病,及早介入治疗具有至关重要的意义。基于此,本研究利用小波分析方法对不同类型的心电序列进行去噪声处理,再利用ARMA模型以及时间序列的方法对分解后的信号序列进行特征提取,将ARMA模型的系数作为心电信号的特征指标;结合决策树分类、支持向量机分类和随机森林分类机器学习方法对提取后的心电特征指标进行分类研究,并根据实验结果对三种算法的性能进行比较分析。 相似文献
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【目的/意义】引入人工智能领域中的深度学习方法来解决数字图书馆中传统文本分类的缺陷,这既是人工 智能领域研究的重点,也是图书馆领域关注的热点问题。【方法/过程】在对数字图书馆传统文本分类进行系统梳理 的基础上,提出基于深度学习的数字图书馆文本分类模型,利用词向量的方法对文本特征进行表示,采用深度学习 模型中的卷积神经网络提取文本信息的本质特征,并进行了实验验证。【结果/结论】实验测试表明,基于深度学习 的文本分类模型可以有效地提高数字图书馆文本分类的准确率和召回率,不仅可以提高数字图书馆内部业务的智 能化程度,还可以提高数字图书馆信息服务的效率和质量。 相似文献