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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种计及神经网络激励程度的心电模式融合识别方法，包括以下步骤：获取体表12导联心电信号，构建晶格化神经网络提取心电信号下的深层次非线性心电动力学特征；计算不同非线性心电动力学特征之间基于非线性动力学差异的距离度量，根据距离度量值确定待融合心电模式集合；根据待融合心电模式间神经网络激励程度的不同，赋予不同的权值对待融合心电模式进行加权融合，融合结果以常值矩阵的形式进行存储。本发明所提出的心电模式融合识别方法能够较好代表不同的心电模式，提升对心电信号的判别能力。同时运用晶格化神经网络辨识技术进行逼近和辨识，提取出的非线性心电动力学特征可以很好反映原信号的内在特征。
主权项：1.一种计及神经网络激励程度的心电模式融合识别方法，其特征在于，包含如下步骤：步骤一、获取体表12导联心电信号，构建晶格化神经网络提取心电信号下的深层次非线性心电动力学特征；步骤二、计算不同非线性心电动力学特征之间基于非线性动力学差异的距离度量，根据距离度量值确定待融合心电模式集合；步骤三、根据待融合心电模式间神经网络激励程度的不同，赋予不同的权值对待融合心电模式进行加权融合，融合结果以常值矩阵的形式进行存储。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种计及神经网络激励程度的心电模式融合识别方法
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