基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法

发布时间：2018-03-01 14:33

  本文关键词： 支持向量机 呼吸音 小波分析 神经网络 身体局域网　出处：《通信学报》2014年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法,将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络,作为SVM方法的特征输入,对训练样本进行训练,再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态(正常、轻度病变和重度病变)进行了识别,同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明,SVM方法具有较高的识别精度,能够对呼吸音状态进行识别,同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度,可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。
[Abstract]:An SVM (support Vector Machine) respiratory sound recognition algorithm based on neural network is proposed. The breathing sound features obtained by wavelet analysis are input into the neural network as the feature input of the SVM method, and the training samples are trained. The three states (normal, mild and severe) reflected by respiratory sound were identified. At the same time, compared with the K-nearest neighbor KNN method, the experimental results show that the SVM method has a high recognition accuracy and can recognize the breathing sound state. At the same time, the problem of local extremum which can not be avoided in the neural network method is verified in this field. It is suggested that the neural network respiratory sound recognition algorithm based on SVM method has good accuracy and can provide an effective algorithm for information processing in the body LAN technology.
【作者单位】： 南开大学计算机与控制工程学院;
【分类号】：TN912.34

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1552373