一种基于改进小波神经网络的颅内压数据处理算法

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一种基于改进小波神经网络的颅内压数据处理算法
申请号:CN202411652738
申请日期:2024-11-19
公开号:CN119632534A
公开日期:2025-03-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于改进小波神经网络的颅内压传感器数据处理系统及算法。该系统包括:参数初始化模块;预训练模块;参数生成模块,通过改进的Tent映射生成不同的参数集合;模型调整模块;训练模块;输出模块;嵌入式系统模块;数据输入模块,将颅内压传感器所获取的压力数据作为训练数据输入到嵌入式系统中,使其小波神经网络结构能够达到预测目标,并保持在系统中;在线测量模块,在手术中或手术后进行在线测量,实时采集颅内压数据并输入到系统中,以获得准确的颅内压数据。本发明通过使用改进小波神经网络算法减少温度漂移对传感器的影响,使得其在处理非线性和非平稳信号时表现良好,使颅内压监测数据更加准确的反映病人的实际颅内压。
技术关键词
颅内压传感器 小波神经网络 数据处理算法 BP神经网络 嵌入式系统 遗传算法 优化神经网络结构 数据输入模块 参数 神经网络模型 在线 神经网络算法 压力 输出模块 数据处理系统 染色体
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