【摘 要】
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本文研究了一种将模糊系统与神经网络相结合的异位心律识别方法 ,它能够处理分类边界模糊的数据 ,允许样本有畸变或缺损。将此方法应用于 ECG室性早博 (PVC)的分类识别中 ,实
【机 构】
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安徽大学电子工程与信息科学系,中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽大学电子工程与信息科学系
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本文研究了一种将模糊系统与神经网络相结合的异位心律识别方法 ,它能够处理分类边界模糊的数据 ,允许样本有畸变或缺损。将此方法应用于 ECG室性早博 (PVC)的分类识别中 ,实验结果良好。
In this paper, we study a method of ectopic heartbeat recognition that combines fuzzy systems with neural networks, which can process the blurred data of the classification boundary and allow distortion or defect of the samples. The method was applied to the classification of ECG premature ventricular contraction (PVC), the experimental results are good.
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