【摘 要】
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提出一种基于深度置信网络(DBN)的心电信号分类方法。在对心电信号进行滤波等预处理后,构建一个DBN,由高斯-伯努利和伯努利-伯努利两种受限玻尔兹曼机(RBM)叠加而成。预训练
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提出一种基于深度置信网络(DBN)的心电信号分类方法。在对心电信号进行滤波等预处理后,构建一个DBN,由高斯-伯努利和伯努利-伯努利两种受限玻尔兹曼机(RBM)叠加而成。预训练阶段通过对比散度(CD)算法来学习RBM参数。权值微调阶段,在DBN顶部添加一个Softmax输出层,使用反向传播算法来执行有监督的微调。使用MIT-BIH心律失常数据库对DBN进行训练和测试,实验结果表明,和传统的人工设计方法相比,该方法在心电信号分类上性能更佳。
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