基于FNN的心率失常判别方法：Sugen型模糊神经网络的应用

本文主要探讨了"2002年FNN在心率失常判别中的研究"这一主题，该研究由王夜、侯建军和吴北玲三位作者在北方交通大学电子信息工程学院进行。他们提出了一种新颖的方法，利用模糊神经网络（FNN）对心率失常信号进行有效鉴别。FNN选择Sugen0型作为基础模型，因为这种类型的网络能够处理不确定性和模糊性，这对于心电信号的复杂特性非常适用。 首先，研究者们针对心电信号的特点构建了FNN，其输入参数包括R-R间隔和QRS波群的长度，这两个特征是衡量心脏节律的重要指标。通过CarnDelta算法对网络进行训练，这个算法有助于优化网络权重，使其能够学习并理解正常与异常心率之间的模式差异。 在训练过程中，FNN产生了模糊隶属函数，这些函数模糊化了R-R间期和QRS波的长度范围，使得网络能够更好地处理非线性和不确定性。接下来，使用几何方法来计算输入信号与模糊规则集的匹配程度，也就是通过计算隶属度来判断心率是否符合正常范围，从而实现心率失常的识别。 论文的实验部分采用了MIT-BIH心电数据库以及实际测量数据进行验证，结果显示，这种方法在识别心率失常方面表现出很高的准确性。研究结果强调了模糊神经网络在处理心率异常检测任务中的潜力，因为它不仅考虑了信号的精确数值，还考虑到信号的模糊边界，提高了判断的稳健性和可靠性。 这项工作为心率失常的自动诊断提供了一种新的技术手段，对于临床医学和生物信号处理领域的研究具有重要的理论价值和实践意义。它证明了模糊神经网络作为一种智能信息处理工具，在处理复杂生理信号分析时的优越性能，为未来的心脏健康监测和早期预警系统提供了可能。