基于改进小波神经网络的自动癫痫检测

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1、．，？ｖ．，－－－■，■■？．．遽单位代码：１０４２２分类号ＴＰ３９１：学号：２０１３１Ｊ８２４密级：Ｈ、ｔｆ输ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅ论文题目：基于改迸小波神经两络詢白动痴雜驗測。Ｅｄｅ心Ｓｅ（ｖｄｏｎＲａｓｅｄｏｎＩｍｒ（＞ｖｅｄｐｐｉｚｕｒｅＤｅ化ｐ＇．ＷａｖｅｋｔＮ＞；ｕ：ａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ作者姓名耿东宏培养单位倍魚稱学与工程洋哈专业名称信号与倩巧犯理指导教师掉：ｎ．京栽誤合作导师

2、２０１６年々月挑日分类号！单位代码：１０４２２密级：学号：硕±学位论文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇ论文题目：、左寸嫁並本恭許名两終巧自碱歲痛始刮’杀从Ｗ挺化Ｗ）踩了如吨麻化叫巧瓜ＶＶ嫌从作者姓名瓜东方培养单位儒自．未斗哮知是聲據专业名称ｆ龜各与接贫分禮指导教师屈Ｚ《據據合作导师？ｔ４年巧作日原创性声明本人郑重声明，，：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成

3、果。对本文的研。究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：爲＾豕ｉ日期；碰今．＞ｆ关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分、内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。（保密论文在解密后应遵守此规定）￣＾々论义作者簇名￣文心午Ｗ、＾导师答名：＾１；间日期：山东大学硕±学位

4、论文目泉巧要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩＩ符号说明ＩＶ一第章绪论１１．１课题背景及意义１１丄１脑电１１１．．２癒痴２１丄３癒痴发作３１．２国内外发展现状５１．３研究的主要内容６１．４论文结构安排８第二章巧巧脑电信号的特征９２．１相对幅度９２．２相对波动指数１０２．３本章小节１０第；章巧病脑电分类方法１１１１１３．改进小波神经网络３丄１小波变换１１３丄２神经网络１３３丄３小波神经网络及小波神经网络的改进１７３．２小波神经网络转移系数初始化算法

5、２０３．２．１传统的ｋ均值和模糊Ｃ均值算法２１３．２．２基于对称的ｋ均值和模糊Ｃ均值算法２１３．２．３改进的基于点对称的ｋ均值算法２２３．２．４改进的基于点对称的模糊Ｃ均值算法２２３．３本章小结２３Ｉ山东大学硕±学位论文第四章基于改进小波神经网络的巧病检測实验过程２４４．１实验数据２４４丄１数据来源２４４丄２训练数据和测试数据的选取２５４．２原始数据的预处理和特征提取２６４．３后处理２７４４实验结果２８．４．５分析讨论３２４．５．１高代表性特征３３４．５．２高分类率

6、分类器３４４．５．３有效的数据处理方法３５４．５．４和其他研究成果的比较３５４．６本章小节３７第五章全文结和展望３８５．１全文总结３８５．２未解决的问题和Ｗ后工作展望３９参考文献４０致谢４６攻读硕壬研究生期间研究成果４７ｉｉ山东大学硕±学位论文ＣＯＮＴＥＮＴＳＡＢＳＴＲＡＣＴＣＨＩＮＥＳＥ）Ｉ（ＡＢＳＴＲＡＣＴＥＮＧＬＩＳＨＩＩ（）ＡＢＢＲＥＶＩＡＴＩＯＮＳＩＶＣｈａｐｔｅｒ１Ｏｖｅｒｖｉｅｗ１１．１ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ１１１

7、１ＥＥ．．Ｇ１１．１．２Ｅｐｉｌｅｐｓｙ２１．１．３ＥｐｉｌｅｐｓｙＳｅｉｚｕｒｅ３１２ａｏｎＡｂｒｏａｄａｎｄＤｏｍｅｓｔｉｃ．Ｓｉｔｕｔｉ５１ｔ．３ＭａｉｎＣｏｎｔｅｎｔｏｆｈｅＴｈｅｓｉｓ６ｒａｎｉｚａｔｉｏ打ｏｆ也ｅｈｅｓｉｓ１．４ＯｇＴ８Ｃｈａｐｔｅｒ２ＦｅａｔｕｒｅｓｏｆＥｐｉｌｅｐｔｉｃＥＥＧ９２．１ＲｅｌａｔｉｖｅＡｍｐｌｉｔｕｄｅ９２．２ＲｅｌａｔｉｖｅＦ山ｃｔｕａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ１０２．３Ｓｕｍｍａｒｙ１０Ｃｈａｐ