[发明专利]基于遗传算法优化的BP神经网络的心电图分类方法在审

专利信息
申请号: 201910487227.6 申请日: 2019-06-05
公开(公告)号: CN110211684A 公开(公告)日: 2019-09-06
发明(设计)人: 李鑫钊 申请(专利权)人: 四川长虹电器股份有限公司
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G06N3/12;G06N3/08;A61B5/0402;A61B5/04;A61B5/00
代理公司: 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 代理人: 刘渝
地址: 621000 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种基于遗传算法优化的BP神经网络的心电图分类方法,包括以下步骤:从数据库中选取数据集,并通过Matlab程序读取所述数据集,并以mat格式文件进行保存;利用遗传算法对数据集进行交叉变异选出最优子代,将得到的结果作为训练样本传入BP神经网络的输入层;训练BP神经网络,所述BP神经网络包括依次连接的输入层、多层隐含层单元和输出层;将待分类的心电图通过Matlab程序读取出mat格式文件,然后输入训练好的BP神经网络对待分类的心电图进行分类。本发明相比于传统的心电图分类算法具有更高的准确率,提高了心电图自动诊断的准确性和稳定性,具有重要的现实意义。
搜索关键词: 心电图 数据集 分类 读取 遗传算法优化 格式文件 输入层 分类算法 现实意义 训练样本 依次连接 遗传算法 自动诊断 子代 传统的 输出层 隐含层 准确率 多层 数据库 保存
【主权项】:
1.一种基于遗传算法优化的BP神经网络的心电图分类方法,其特征在于,包括以下步骤:S10、从数据库中选取数据集,并通过Matlab程序读取所述数据集,并以mat格式文件进行保存;S20、利用遗传算法对数据集进行交叉变异选出最优子代,将得到的结果作为训练样本传入BP神经网络的输入层;S30、训练BP神经网络,所述BP神经网络包括依次连接的输入层、多层隐含层单元和输出层,其中,同一层神经元之间无连接,前一层节点与后一层节点采用全连接的方式,具体包括以下步骤:S31、计算隐含层、输出层的各输入输出;S32、计算隐含层各单元的校正误差;S33、调整隐含层到输出层的权重及输出层阈值;S34、调整输入层到隐含层的权重及输出层阈值;S35、当误差小于等于预设的误差门限值时,结束训练;S40、将待分类的心电图通过Matlab程序读取出mat格式文件,然后输入训练好的BP神经网络对待分类的心电图进行分类。
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