经验模态分解神经网络的研究与应用

作     者：包志强 王美 黄琼丹 吕少卿 BAO Zhi-qiang;WANG Mei;HUANG Qiong-dan;LYU Shao-qing

作者机构：西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 

基　　金：陕西省教育厅科研计划基金项目(17JK0703) 陕西省重点研发计划基金项目(2018GY-150) 西安市科技计划基金项目(201805040YD18CG24-3、GXYD17.5) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第12期

页      码：3510-3515页

摘      要：为更有效对非线性信号进行识别,提出一种经验模态分解神经网络模型,实现经验模态分解算法与卷积神经网络模型的紧耦合。在EMD层利用经验模态分解算法完成信号的自适应分解;引入权重参数,将分解得到的本征模函数依据其对识别的重要性进行自适应加权重构提取特征,增强时域特征提取能力;将提取的特征通过Softmax层完成信号的识别。将该网络模型应用于美国麻省理工学院提供的MIT-BIH心律失常数据库,对心律失常信号的识别准确率为99.38%,高于其它算法的识别准确率,验证了该模型的有效性。

主 题 词：非线性信号 经验模态分解 卷积神经网络 加权重构 特征提取 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2021.12.028

馆 藏 号：203106902...