龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于PNN‑LVQ的特征权重自适应脉搏波分类方法，属于脉冲信号处理和健康信息数据处理技术领域。本发明采用矩阵脉搏波信号，采用PCA方法降维，通过PNN‑LVQ网络训练，完成对PNN网络竞争层的优化，采用先进鲸鱼算法优化PNN‑LVQ网络的输入信号，对特征信号进行权重自适应调整，本发明能够提取含有脉搏波幅值较高的数据信息，并且可避免了过程中由于测量移动带来的误差，分类准确率较高，训练速度较快。
主权项：1.基于PNN-LVQ的特征权重自适应脉搏波分类方法，其特征是，包括步骤如下：S1.通过有矩阵传感器的脉诊器获取被检测者原始矩阵脉搏波信号；S2.对采集的矩阵脉搏波信号进行去除背景噪声和基线漂移预处理；S3.对预处理后的脉搏波信息采用主成分分析法PCA进行降维处理；S4.搭建PNN概率神经网络结构，采用降维后的特征信息作为输入信号进行学习；S5.采用LVQ网络学习算法对PNN概率神经网络输出层进行有监督训练调整最接近输入信号的两个神经元之间的权重实现分类优化；S6.采用改进的鲸鱼优化算法对PNN-LVQ网络的输入特征信号进行自适应调整特征值的权重，重新输入PNN-LVQ网络实现训练；S7.用训练好的网络对待测脉搏波信号分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东锋士信息技术有限公司 基于PNN-LVQ的特征权重自适应脉搏波分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号