|
|||||
|
|
| 基于径向基函数的概率神经网络的心律失常自动识别 | |
| 引用本文： | 陈重阳,蔡萍,施文康,郭能武.基于径向基函数的概率神经网络的心律失常自动识别[J].上海交通大学学报,2000,34(10):1354. |
| 作者姓名： | 陈重阳 蔡萍 施文康 郭能武 |
| 作者单位： | 1. 上海交通大学仪器工程系，上海200030 2. 广州分析测试中心，广州510070 |
| 摘 要： | 讨论了基于径向基函数(RBF)的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程，并且与BP算法
的径向基神经网络进行了对比，同时也测试了网络的容错能力．结果表明，基于RBF的概率神经网络，学习速度大
大提高，同时减小了BP陷入局部极小的问题，有一定的抗噪声的能力．基于RBF的概率神经网络模型在心律失常
自动识别中获得了很好的应用． |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |