為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心音信號分類中的準(zhǔn)確率,提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化改進(jìn)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(jìn)行了改進(jìn),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(jìn)行改進(jìn),最后利用改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化改進(jìn)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(jìn)的BP算法的分類效果進(jìn)行仿真對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)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(zhǔn)確率達(dá)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。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【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(jìn)
2 粒子群算法
    2.1 PSO算法原理
    2.2 改進(jìn)的PSO算法
3 改進(jìn)的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5 結(jié)語



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