為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心音信號分類中的準確率,提出了一種改進的粒子群優(yōu)化改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-BP)算法。針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢,學(xué)習(xí)效率低以及易陷入局部極小值的問題,首先對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了改進,此外從PSO的慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子以及收斂精度三個方面進行改進,最后利用改進的PSO算法優(yōu)化改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值。將所提出算法與傳統(tǒng)的BP和改進的BP算法的分類效果進行仿真對比,實驗結(jié)果表明,改進的PSO-BP算法提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和精度,縮短了訓(xùn)練時間,分類準確率達到96.67%,分類效果最優(yōu),在心血管疾病的診斷中具有良好的應(yīng)用前景。

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【文章目錄】：
0 引言
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    1.2 BP算法的改進
2 粒子群算法
    2.1 PSO算法原理
    2.2 改進的PSO算法
3 改進的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
4 實驗結(jié)果與分析
5 結(jié)語



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