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目前已经有多种不同的ECG(心电图)信号辅助诊断工具得到应用,其中包含了基于人工神经网络的ECG分类器应用系统.本文介绍一种基于多阶前馈人工神经网络的新型ECG信号诊断模型,其目标是设计一种结构简单、成本低、响应速度快,识别率高的ECG信号辅助诊断系统.首先给出多个不同结构的神经网络,然后针对6种不同的心脏状况,比较这些神经网络之间的性能差异和辨别能力.网络的输入数据来自于MIT/BIH数据库,包括12种ECG特征信号和相应的每次心脏搏动的13段压缩信号.通过研究测试发现,基于二阶神经网络的ECG模型识别率最高,正确率达到了90.57% . 相似文献
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