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降噪自编码器深度卷积过程神经网络及在时变信号分类中的应用 被引量：17
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作者 朱喆 许少华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期698-703,共6页
针对非线性时变信号分类问题,将过程神经网络(PNN)的信息处理机制与卷积运算相结合,提出了一种降噪自编码器深度卷积过程神经网络(DAE-DCPNN)。该模型由时变信号输入层、卷积过程神经元(CPN)隐层、深度降噪自动编码器(DAE)网络结构和sof... 针对非线性时变信号分类问题,将过程神经网络(PNN)的信息处理机制与卷积运算相结合,提出了一种降噪自编码器深度卷积过程神经网络(DAE-DCPNN)。该模型由时变信号输入层、卷积过程神经元(CPN)隐层、深度降噪自动编码器(DAE)网络结构和softmax分类器构成。CPN的输入为时序信号,卷积核取为具有梯度性质的5阶数组,基于滑动窗口进行卷积运算,实现时序信号的时空聚合和过程特征提取。在CPN隐层之后,栈式叠加DAE深度网络和softmax分类器,实现对时变信号特征高层次的提取和分类。分析了DAE-DCPNN的性质,给出了按各信息单元分别进行赋初值训练、模型参数整体调优的综合训练算法。以基于12导联心电图(ECG)信号对7种心血管疾病分类诊断为例,实验结果验证了所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 时变信号分类 卷积过程神经元 降噪自编码器 卷积过程神经网络 特征提取 心电图信号分类
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