为了提高心电信号的分类精度,实现心电信号的智能诊断,该文提出了一种粒子群优化BP神经网络的心电信号分类算法。从正常、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞3种心电信号中提取5组特征值作为特征向量,利用粒子群算法修正BP神经网络的初始权值和阈值,并对心电信号样本进行分类识别。实验结果表明,与BP神经网络相比,优化后的BP神经网络对心电信号分类精度更高,准确率达到了98.20%,同时收敛速度更快,明显提高了BP神经网络的全局寻优能力。
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