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粗集理论与神经网络理论在心电图自动分析中的应用研究

中文摘要第1-48页
关键词第0-5页
引言第5-7页
第一章 曲线拟合论第7-10页
 1 LADT基本原理第7-8页
 2 LADT的快速实现第8-10页
第二章 LADT快速拟合的改进第10-14页
第三章 粗集理论及特征选择第14-22页
 1 粗集理论的一些基本概念第15-17页
 2 基于粗集方法的分类近似表达第17-18页
 3 基于粗集方法的特征评价与选择第18-22页
第四章 波形的特征提取与选择第22-28页
 1 心电图常识第22-24页
 2 心电图中波形的特征提取第24-27页
 3 心电图波形的特征选择第27-28页
第五章 直接应用特征进行R波识别第28-33页
 1 特征获取第28页
 2 识别QRS第28-31页
 3 结果与讨论第31-33页
第六章 Rough Set神经网络智能系统在R波检测中的应用第33-37页
 1 RS神经网络智能系统第33页
 2 特征选择第33-35页
 3 神经网络波形检测第35页
 4 结果与讨论第35-37页
第七章 基于粗糙集与神经网络结合的室性QRS波分类方法的研究第37-43页
 1 QRS波形态表达系统第37-39页
 2 基于粗集理论的前馈神经网络的构造和计算第39-41页
 3 实验结果与讨论第41-43页
结束语第43-44页
英文摘要第44页
Key words第44-45页
参考文献第45-48页
致谢第48页

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