改进型BP神经网络在心电信号分类中的应用方法

简介：
本研究探讨了改进型BP（Backpropagation）神经网络技术在心电信号分类中的应用，通过优化算法提高了诊断准确性和效率。 心电信号的准确判别是实现智能心电监测系统诊断的关键。为了提高心电信号分类精度，研究提出了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database中专家标注的心拍进行统计分析，并选择了正常心拍、室性早搏、左束支传导阻滞和右束支传导阻滞心拍作为识别目标。通过主成分分析法提取了25个特征参数，用作样本向量。 实验结果显示，改进的BP神经网络具有较好的分类能力，在整个样本集中的准确率达到了98.4%。该算法不仅收敛速度快，而且分类精度高，有助于更有效地检测和诊断心脏疾病。