【摘 要】
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目的：针对正常类、非典型类和异常类3类胎心宫缩监护图（Cardiotocography,CTG）,利用BP神经网络建立分类识别模型。方法：根据遗传算法（Genetic algorithm,GA）具有全局寻优的特点,引
【机 构】
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淮阴工学院电子与电气工程学院电气教研室,兰州理工大学电信学院电子信息教研室
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目的：针对正常类、非典型类和异常类3类胎心宫缩监护图（Cardiotocography,CTG）,利用BP神经网络建立分类识别模型。方法：根据遗传算法（Genetic algorithm,GA）具有全局寻优的特点,引入遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化,形成一种训练神经网络的混合算法（GA-BP算法）,以克服BP算法易陷入局部最优解的缺陷,并以UCI数据库中的CTG数据集为例进行测试。结论：仿真结果表明,对于正常类、非典型类和异常类3类样本,BP算法的分类准确率分别为97.32%、71.97%和95.4
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