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粗集理论与神经网络理论在心电图自动分析中的应用研究
中文名称: 粗集理论与神经网络理论在心电图自动分析中的应用研究
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论文编号: 3688006收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Application of Rough Set and Artificial Neural Network to Electrocardiogram Auto-analyzing
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 运筹学与控制论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: LADT 粗糙集 心电图 特征提取 特征选择 QRS波 R波 神经网络 室性波
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:该论文创造性地提出了对快速LADT方法的改进算法,使LADT方法能更快地实现;研究了粗集理论在特征评价与选择中的作用,获取并证明了知识粗糙性的等价条件,丰富了RS理论;运用以上改进的LADT方法和粗集理论进行心电图特征提取和选择;采用上述提取和选择的特征,该文尝试了两种自动识别R波的方法:第一种是设定各特征阈值,直接应用特征进行R波自动识别;第二种是将各特征值作为BP网络的输入值,采用经过训练的神经网络进行R波自动识别,结果表明:第二种方法更加有效;论文最后部分提出了将RS理论与神经网络理论结合来对各种室性QRS波进行分类,为心电图的自动诊断奠定了基础.
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