[发明专利]一种心音小波神经网络的构造方法在审
| 申请号： | 201510525087.9 | 申请日： | 2015-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN105469140A | 公开（公告）日： | 2016-04-06 |
| 发明（设计）人： | 成谢锋;李允怡;傅女婷;张学军;孙科学 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06F19/00 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 张苏沛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种心音小波神经网络的构造方法，将心音特征优化抽取和心音识别融合在一个针对心音的分类网络中进行处理，通过在隐含层引入心音小波作为激活函数的神经网络结构，把心音的针对性学习和心音识别技术高度融合，也就是利用心音小波神经网络识别系统的有针对性的层次化的架构，将心音特征抽取、心音分类识别实现有针对性的表达，以解决复杂条件下的心音分类识别问题。本发明的心音小波基转换为激活函数的方法；给出了构造心音小波神经网络的具体步骤；根据心音的特点构造小波神经网络和训练方法，获得了一种在处理心音信号方面呈现出更多优势的小波神经网络，为小波神经网络的工程应用提供了一种行之有效的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 心音 神经网络 构造 方法 | ||
【主权项】：
一种心音小波神经网络构造方法，其特征在于：将心音特征优化抽取和心音识别融合在一个针对心音的分类网络中进行处理，通过在隐含层引入心音小波作为激活函数的神经网络结构,把心音的针对性学习和心音识别技术高度融合，也就是利用心音小波神经网络识别系统的有针对性的层次化的架构，将心音特征抽取、心音分类识别实现有针对性的表达，以解决复杂条件下的心音分类识别问题。
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