Hadoop云環(huán)境下的高頻腦電非線性動(dòng)力學(xué)參數(shù)疾病診斷專家系統(tǒng)研究.pdf

1、高頻腦電是指頻率在36-44Hz的陣發(fā)性腦電，高頻腦電攜帶有豐富的思維活動(dòng)信息，是大腦的功能及狀態(tài)的反映。通過(guò)對(duì)高頻腦電的研究來(lái)反映出注意、抽象和形象思維等精神活動(dòng)的機(jī)理。
　　高頻腦電是混沌信號(hào)，具有廣泛的非線性動(dòng)力學(xué)特征。在深入研究對(duì)比的基礎(chǔ)上，選擇兩個(gè)分類效果較好的非線性動(dòng)力學(xué)參數(shù)即關(guān)聯(lián)維數(shù)和 Lyapunov指數(shù)對(duì)高頻腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取高頻腦電數(shù)據(jù)的非線性動(dòng)力學(xué)特征參數(shù)進(jìn)行分類判斷。對(duì)關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算方法采用傳統(tǒng)的G-P

2、方法、對(duì)Lyapunov指數(shù)的計(jì)算方法采用小數(shù)據(jù)量方法。
　　研究采用RBF概率神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)原理設(shè)計(jì)訓(xùn)練RBF概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了基于關(guān)聯(lián)維數(shù)、Lyapunov指數(shù)的RBF概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)作為專家系統(tǒng)推理依據(jù)。結(jié)果表明RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類效果和學(xué)習(xí)速度均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
　　為適應(yīng)實(shí)時(shí)、連續(xù)的、多人群多導(dǎo)聯(lián)、疾病預(yù)防和監(jiān)測(cè)的復(fù)雜情況，研究應(yīng)用云計(jì)算這種分布式并行計(jì)算技術(shù)，能響應(yīng)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)并行性，還能大數(shù)據(jù)量的