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光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法
被引量：
5
1
作者
李肃义
姜珊
+2 位作者
刘丽佳
熊文激
倪维广
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1852-1857,共6页
睡眠呼吸暂停综合征(SAS)素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪(PSG)的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图(ECG)通过心率变异性(HRV)分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-...
睡眠呼吸暂停综合征(SAS)素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪(PSG)的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图(ECG)通过心率变异性(HRV)分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高,影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性(PRV)分析与HRV分析高度相关,并且光电容积脉搏波(PPG)信号相对ECG信号获取方式更加简单,不仅电极不易致敏,而且更易于穿戴,对睡眠干扰小。由此,提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号,应用相同的建模方法,比较二者的疾病识别能力。应用反向传播(BP)神经网络,分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型,并采用十折交叉验证法及受试者工作特征(ROC)曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database,共8 248个样本,其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络,默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型,使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比;然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数,建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型,从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积,采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率,隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时,PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%;隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时,ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性,由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性,为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。
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关键词
睡眠呼吸暂停综合征
光电容积脉搏波
心电信号
神经网络
十折交叉验证法
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职称材料
基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型研究
被引量：
4
2
作者
方喜峰
张杰
+1 位作者
程德俊
张胜文
《工具技术》
2020年第12期69-69,70-73,共5页
对影响刀具寿命的因素进行分析,确定了影响刀具寿命的主要影响因素,建立基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型;对刀具试验寿命数据样本进行统计,采用最小二乘法对刀具寿命预测数学模型进行非线性拟合,建立试验刀具寿命模型。通过十折...
对影响刀具寿命的因素进行分析,确定了影响刀具寿命的主要影响因素,建立基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型;对刀具试验寿命数据样本进行统计,采用最小二乘法对刀具寿命预测数学模型进行非线性拟合,建立试验刀具寿命模型。通过十折交叉验证方法对BP-RBF神经网络模型和传统BP神经网络模型进行试验仿真,结合刀具寿命数据样本对刀具寿命模型进行验证。通过与传统BP神经网络模型和刀具寿命预测模型对比可得:BP-RBF神经网络具备更高的预测精度,该预测模型在刀具寿命预测上具备有效性。
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关键词
BP-RBF神经网络
BP神经网络
刀具寿命模型
十折交叉验证法
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职称材料
基于径向基神经网络的义齿材料磨损量预测模型
被引量：
1
3
作者
郑侃
贾修一
廖文和
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期922-925,共4页
为研究义齿材料与天然牙之间的磨损匹配性,在人工唾液润滑的条件下,采用天然牙与TC4钛合金在不同法向载荷、频率以及循环次数的工况下进行低速往复磨损实验。以11组实验结果为训练样本,基于径向基神经网络,提出了一种可预测义齿材料磨...
为研究义齿材料与天然牙之间的磨损匹配性,在人工唾液润滑的条件下,采用天然牙与TC4钛合金在不同法向载荷、频率以及循环次数的工况下进行低速往复磨损实验。以11组实验结果为训练样本,基于径向基神经网络,提出了一种可预测义齿材料磨损量的模型。采用十折交叉验证法得到模型的绝对平均误差为0.649 2,验证了该模型的准确性和合理性。通过计算各因素的依赖度得到,牙齿摩擦的法向载荷、频率、循环次数对该模型的绝对平均误差影响分别为0.626 2、0.628 8和0.488 6。
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关键词
径向基神经网络
义齿
磨损量
TC4钛合金
十折交叉验证法
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职称材料
题名
光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法
被引量：
5
1
作者
李肃义
姜珊
刘丽佳
熊文激
倪维广
机构
吉林大学仪器科学与电气工程学院
吉林大学第一医院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1852-1857,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0307705)
吉林省自然科学基金项目(20180101049JC)资助
文摘
睡眠呼吸暂停综合征(SAS)素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪(PSG)的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图(ECG)通过心率变异性(HRV)分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高,影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性(PRV)分析与HRV分析高度相关,并且光电容积脉搏波(PPG)信号相对ECG信号获取方式更加简单,不仅电极不易致敏,而且更易于穿戴,对睡眠干扰小。由此,提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号,应用相同的建模方法,比较二者的疾病识别能力。应用反向传播(BP)神经网络,分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型,并采用十折交叉验证法及受试者工作特征(ROC)曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database,共8 248个样本,其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络,默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型,使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比;然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数,建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型,从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积,采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率,隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时,PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%;隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时,ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性,由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性,为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。
关键词
睡眠呼吸暂停综合征
光电容积脉搏波
心电信号
神经网络
十折交叉验证法
Keywords
Sleep apnea syndrome
PPG
ECG
Neural networks
10-fold cross-validation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型研究
被引量：
4
2
作者
方喜峰
张杰
程德俊
张胜文
机构
江苏科技大学机械工程学院
江苏科技大学
江苏省先进制造技术重点实验室
出处
《工具技术》
2020年第12期69-69,70-73,共5页
基金
国防基础科研基金项目(A0720133010)
江苏省先进制造技术重点实验室开放基金资助(HGAMTL-1905)
镇江市重点研发计划项目(GY2019003)。
文摘
对影响刀具寿命的因素进行分析,确定了影响刀具寿命的主要影响因素,建立基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型;对刀具试验寿命数据样本进行统计,采用最小二乘法对刀具寿命预测数学模型进行非线性拟合,建立试验刀具寿命模型。通过十折交叉验证方法对BP-RBF神经网络模型和传统BP神经网络模型进行试验仿真,结合刀具寿命数据样本对刀具寿命模型进行验证。通过与传统BP神经网络模型和刀具寿命预测模型对比可得:BP-RBF神经网络具备更高的预测精度,该预测模型在刀具寿命预测上具备有效性。
关键词
BP-RBF神经网络
BP神经网络
刀具寿命模型
十折交叉验证法
Keywords
BP-RBF neural network
BP neural network
tool life model
ten-fold cross validation method
分类号
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于径向基神经网络的义齿材料磨损量预测模型
被引量：
1
3
作者
郑侃
贾修一
廖文和
机构
南京理工大学机械工程学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期922-925,共4页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2012XQTR001)
江苏省自然科学基金(BK2012402)
文摘
为研究义齿材料与天然牙之间的磨损匹配性,在人工唾液润滑的条件下,采用天然牙与TC4钛合金在不同法向载荷、频率以及循环次数的工况下进行低速往复磨损实验。以11组实验结果为训练样本,基于径向基神经网络,提出了一种可预测义齿材料磨损量的模型。采用十折交叉验证法得到模型的绝对平均误差为0.649 2,验证了该模型的准确性和合理性。通过计算各因素的依赖度得到,牙齿摩擦的法向载荷、频率、循环次数对该模型的绝对平均误差影响分别为0.626 2、0.628 8和0.488 6。
关键词
径向基神经网络
义齿
磨损量
TC4钛合金
十折交叉验证法
Keywords
radial basis function neural network
dentures
wear loss
TC4 alloys
ten-fold cross-validation
分类号
N55 [自然科学总论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法
李肃义
姜珊
刘丽佳
熊文激
倪维广
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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下载PDF
职称材料
2
基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型研究
方喜峰
张杰
程德俊
张胜文
《工具技术》
2020
4
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职称材料
3
基于径向基神经网络的义齿材料磨损量预测模型
郑侃
贾修一
廖文和
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
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职称材料
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