改进BP神经网络提升心电信号分类精度至98.4%

该研究论文主要探讨了如何通过改进的BP神经网络提升心电信号的分类精度，以实现心电监测系统的智能诊断。论文针对心电图（ECG）信号的重要性，指出传统的手动分析方式可能存在误诊或漏诊的问题，因此自动化分析技术成为关注焦点。 研究者选择了MIT-BIH Arrhythmia Database中的样本，这些样本由专家标注，包含了正常心律、室性早搏、左束支传导阻滞和右束支传导阻滞等四种类型的心电图波形。为了减少数据的复杂性和提高特征提取的效率，他们采用了主成分分析（PCA）方法，将原始的心拍数据压缩成25个关键特征作为神经网络的输入向量。 改进的BP神经网络在此基础上进行了设计，它结合了传统BP神经网络的优点，如自组织、自学习和自适应能力，同时通过附加动量和自适应学习速率调整算法，解决了原有BP神经网络学习速度慢、效率低以及易陷入局部极小问题。这种优化策略使得网络在训练过程中能更快地收敛，并且在分类性能上有了显著提升。 实验结果显示，改进的BP神经网络在心电信号分类任务中表现出优秀的性能，整体样本分类准确率达到98.4%，这证明了其在实际应用中的高效性和准确性。这对于心脏疾病的早期检测和诊断具有重要意义，能够帮助医护人员快速、准确地判断患者的心脏状况，从而提高医疗服务的质量和效率。 论文的贡献在于提出了一种有效的心电信号分类方法，通过优化的神经网络模型，克服了传统BP神经网络的局限性，为心脏疾病监测和诊断提供了一个新的有效工具。此外，它也强调了形态特征在心电信号分析中的关键作用，尽管现有的特征点定位算法还有待进一步优化，但形态特征依然是识别不同心律失常的重要依据。这项研究对于推动心电监测技术的发展和临床实践具有积极的影响。