ECG signal classification using MLP neural network with hybrid PSO-BP training algorithm
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 855
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
TEDECE01_090
تاریخ نمایه سازی: 30 آبان 1394
چکیده مقاله:
Electrocardiogram signals (ECG) are the important approach in heart activities monitoring and heart diseases diagnosis. In this paper evolvable multilayer perceptron neural network (MLPNN) is used for heartbeat pattern classification. Multilayer perceptron neural network (MLPNN) is formed of one or more hidden layers which can be trained by back propagation (BP) and/or evolutionary algorithms. MLPNN is trained by combination of particle swarm optimization (PSO) algorithm and back propagation (BP) algorithm, which is used to combine the PSO algorithm’s strong ability in global search and the BP algorithm’s strong ability in local search. MLPNN weights are optimized using particle swarm optimization algorithm. Heart signals are classified in five different classes by trained network according to association for the advancement of medical instrumentation. The inputs of neural network are features which have been extracted from ECG signals. The MIT-BIH arrhythmia database is used for simulation results. Classification accuracy of MLPNN for F signal 88.10%, N signal 96.49%, Q signal 73.68%, V signal 92.83% and S signal 95.93% is obtained. Simulation results show that proposed hybrid PSO-BP algorithm has better performance than BP algorithm in classification accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Leila Fadayee
Microelectronics Research Laboratory Electrical Engineering Department Urmia University, Urmia, Iran
Leila Vahed
Microelectronics Research Laboratory Electrical Engineering Department Urmia University, Urmia, Iran
Behbood Mashoufi
Microelectronics Research Laboratory Electrical Engineering Department Urmia University, Urmia, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :