基于径向基函数的概率神经网络的心律失常自动识别

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：binhuchen007

【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rn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

【作者】

：

陈重阳蔡萍施文康郭能武

【机构】

：

上海交通大学仪器工程系，上海200030广州分析测试中心，广州510070;

【出处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

：

2000年10期

【关键词】

：

径向基函数概率神经网络心律失常径向基神经网络神经网络模型网络的学习自动识别运行过程学习速度网络结构容错能力抗噪声应用算法局部测试

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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rn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rn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rn自动识别中获得了很好的应用．

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