【摘 要】
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为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快
【基金项目】
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国家“十二五”科技支撑计划课题(2015BAI02B00);吉林省省级产业创新专项资金项目(2016C052-2);吉林省科技发展计划项目(20190303043SF);长春市科技创新(医药健康产业发展)重大专项(17YJ009);广东省青年创新人才项目(2016KQNCX210)
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为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相结合的特征提取,通过高斯混合模型(GMM)对癫痫特征聚簇集合分析,利用最大期望(EM)算法估算高斯混合模型参量,获取遗传算法(GA)选择算子的最优参数组合,实现对遗传算法的改进,用改进的遗传算法调整反向传播(BP)神经网络以获取最佳初始权值和阈值,建立改进遗传算法优化的BP神经网络模型。利用该模型对癫痫脑电信号分类识别,最终实现癫痫病症的自动检测。与传统遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络相比较,本文所提出的方法提高了种群的收敛速度、减小了分类误差,在癫痫病症自动检测中提高了检测准确率并缩短了检测时间,在临床癫痫发作诊断中具有重要的应用价值。
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