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基于CA-MobileNetV2的心肌梗死定位算法研究被引量：1: 1; 作者张鹏飞叶哲江《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1179-1185,共7页; 为实现临床医疗设备快速辅助诊断心肌梗死(MI)发生的部位。在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上结合协调注意力(CA)机制设计出了一种高准确率的MI部位定位算法。从PTB数据集中筛选正常和MI病例的12导联心电图(ECG)样本,将ECG信号... 展开更多; 关键词轻量化卷积神经网络心肌梗死定位 MobileNetV2 注意力机制心电图; 在线阅读下载PDF 职称材料

一个基于模糊神经网络的模式分类系统被引量：10: 2; 作者王继成《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期26-30,共5页; 目前，基于神经网络的分类系统在许多领域得到了越来越广泛的应用．但是，该系统大多采用的是离线自适应（ｏｆ－ｌｉｎｅａｄａｐｔａｔｉｏｎ）机制，即神经网络需学习新的分类知识时，要重新训练神经网络，从而大大增加神经网络的训... 展开更多; 关键词模式分类系统神经网络模糊集合心电图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器被引量：1: 3; 作者毛玲孙即祥季虎《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期52-56,共5页; 针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显... 展开更多; 关键词交叉熵转移函数模糊神经网络分类器心肌梗死; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊神经网络分析方法用于心肌缺血诊断的研究: 4; 作者宁新宝陈霏 +2 位作者姜宗义马千里谢志行《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期1-6,共6页; 介绍一种神经网络———模糊推理协作系统 .神经网络有很好的学习能力和准确拟合任意非线性函数的能力 .模糊模型将专家知识转换到神经网络中 ,然后把它应用于诊断系统 ,从而使得心血管疾病 (心肌缺血 ); 关键词模糊神经网络心肌缺血心电图诊断模糊模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EEMD多尺度模糊熵的心电分类算法被引量：9: 5; 作者王凤潘广贞孙艳青《传感器与微系统》 CSCD 2018年第12期125-127,135,共4页; 为了提高心电(ECG)分类准确率,提出基于集合经验模态分解(EEMD)和多尺度模糊熵的ECG特征提取算法。对ECG进行EEMD分解得到一系列内蕴模态函数(IMF)分量。选取有效IMF分量计算其动力学参数模糊熵并组成特征向量。将特征向量送入径向基函... 展开更多; 关键词心电分类集合经验模态分解模糊熵径向基函数神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CA-MobileNetV2的心肌梗死定位算法研究被引量：1: 1; 作者张鹏飞叶哲江; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1179-1185,共7页; 文摘为实现临床医疗设备快速辅助诊断心肌梗死(MI)发生的部位。在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上结合协调注意力(CA)机制设计出了一种高准确率的MI部位定位算法。从PTB数据集中筛选正常和MI病例的12导联心电图(ECG)样本,将ECG信号进行去噪处理。使用差分阈值法检测出ECG信号的R峰,根据R峰分割出心拍样本,使用心拍数据对所设计模型进行训练和测试。使用准确率、精度、灵敏度、特异性和混淆矩阵对模型的分类性能进行了评估。将训练集迭代60轮后,测试集的准确率达到了99.91%。结果表明,融合CA模块的MobileNetV2模型对于MI部位的定位具有很好的效果,有助于医疗设备实现MI的快速辅助诊断。; 关键词轻量化卷积神经网络心肌梗死定位 MobileNetV2 注意力机制心电图; Keywords lightweight convolutional neural network myocardial infarction localization MobilenetV2 attention mechanism electrocardiogram; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R318.6 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一个基于模糊神经网络的模式分类系统被引量：10: 2; 作者王继成; 机构同济大学计算机科学与工程系; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期26-30,共5页; 基金国家自然科学基金; 文摘目前，基于神经网络的分类系统在许多领域得到了越来越广泛的应用．但是，该系统大多采用的是离线自适应（ｏｆ－ｌｉｎｅａｄａｐｔａｔｉｏｎ）机制，即神经网络需学习新的分类知识时，要重新训练神经网络，从而大大增加神经网络的训练时间；对于重叠分类，一般是构成一个贝叶斯（Ｂａｙｅｓ）分类器．然而，贝叶斯分类器的构成需要关于分类数据的概率密度函数的先验知识，而这些知识常常在模式分类前是难以获得的．为了解决这些问题，文中根据模糊集合理论，提出了一种基于模糊神经网络的模式分类方法．该方法把模糊逻辑和神经网络结合起来，神经网络由不同类型的神经元组成，实现广泛应用于模糊集合中的与、或和匹配等逻辑操作，以提高神经网络的在线自适应、重叠分类的能力，提高神经网络的学习效率和解释能力．实验结果表明，该方法是可行的，并且在分类效率和分类有效性等方面，较其他的模式分类方法有很大的提高，有广泛的应用价值．; 关键词模式分类系统神经网络模糊集合心电图; Keywords neural network, fuzzy set theory, pattern recognition, electrocardiogram classification; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] R540.41 [医药卫生—心血管疾病]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器被引量：1: 3; 作者毛玲孙即祥季虎; 机构国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期52-56,共5页; 文摘针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。; 关键词交叉熵转移函数模糊神经网络分类器心肌梗死; Keywords cross entropy transfer function fuzzy neural network classifier myocardial infarction; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊神经网络分析方法用于心肌缺血诊断的研究: 4; 作者宁新宝陈霏姜宗义马千里谢志行; 机构南京大学声学研究所近代声学国家重点实验室南京军区南京总医院生物医学工程科; 出处《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期1-6,共6页; 基金江苏省应用基础基金 (BJ990 5 0 ) 江苏省自然科学基金 (BK2 0 0 0 0 14); 文摘介绍一种神经网络———模糊推理协作系统 .神经网络有很好的学习能力和准确拟合任意非线性函数的能力 .模糊模型将专家知识转换到神经网络中 ,然后把它应用于诊断系统 ,从而使得心血管疾病 (心肌缺血 ); 关键词模糊神经网络心肌缺血心电图诊断模糊模型; Keywords fuzzy neural network, myocardial ischemia, electrocardiogram; 分类号 R542.204 [医药卫生—心血管疾病]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EEMD多尺度模糊熵的心电分类算法被引量：9: 5; 作者王凤潘广贞孙艳青; 机构中北大学软件学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2018年第12期125-127,135,共4页; 基金山西省自然科学基金资助项目(2015011041); 文摘为了提高心电(ECG)分类准确率,提出基于集合经验模态分解(EEMD)和多尺度模糊熵的ECG特征提取算法。对ECG进行EEMD分解得到一系列内蕴模态函数(IMF)分量。选取有效IMF分量计算其动力学参数模糊熵并组成特征向量。将特征向量送入径向基函数(RBF)神经网络中进行训练和识别。采用MIT-BIH心率失常数据库的数据进行仿真。结果表明:所提算法优于单一模糊熵和EMD多尺度模糊熵方法,且泛化能力优于其他算法。; 关键词心电分类集合经验模态分解模糊熵径向基函数神经网络; Keywords electrocardiogram (ECG )classification ensemble empirical mode decomposition (EEMD ) fuzzy entropy radial basis function(RBF)neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于CA-MobileNetV2的心肌梗死定位算法研究	张鹏飞叶哲江	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一个基于模糊神经网络的模式分类系统	王继成	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	1999	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器	毛玲孙即祥季虎	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	模糊神经网络分析方法用于心肌缺血诊断的研究	宁新宝陈霏姜宗义马千里谢志行	《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2002	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于EEMD多尺度模糊熵的心电分类算法	王凤潘广贞孙艳青	《传感器与微系统》 CSCD	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料