心血管疾病已成為全球人類的頭號死因,嚴(yán)重危害人類健康,具有發(fā)病率高、死亡率高、病程不可逆等特點(diǎn),早期檢測和預(yù)防尤為關(guān)鍵。心血管疾病早期風(fēng)險(xiǎn)征兆往往反映在生理信號變化上,心血管生理信號分析,特別是針對人體系統(tǒng)本身非線性動(dòng)力學(xué)屬性而發(fā)展起來的非線性動(dòng)力學(xué)分析,是早期發(fā)現(xiàn)疾病風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。在已發(fā)展的非線性動(dòng)力學(xué)方法中,熵測度是一類重要方法,因其特別適用于短時(shí)（約幾分鐘）信號分析而具有較高的臨床應(yīng)用價(jià)值。本論文主要圍繞新近發(fā)展的基于模糊思想的熵方法進(jìn)行研究,通過深入分析典型熵算法的原理和之間的關(guān)聯(lián)性,闡述了熵算法由傳統(tǒng)熵測度發(fā)展到模糊熵測度的原因和必然性;分析驗(yàn)證了心衰檢測中典型參數(shù)的選取對傳統(tǒng)熵算法和模糊熵算法的影響,確定了合理的參數(shù)選值規(guī)則;通過與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合,發(fā)展了針對特定心血管疾病異常（心衰、房顫等）的模糊熵測度分析方法,提升了熵指標(biāo)的臨床性能;在單變量模糊測度熵分析基礎(chǔ)上,針對多時(shí)間序列間的耦合性和關(guān)聯(lián)度,發(fā)展了多變量模糊測度熵方法,并驗(yàn)證了其對人體不同生理狀態(tài)的識(shí)別能力�？偨Y(jié)起來,本論文所做工作主要包括以下幾個(gè)方面:（1）對近年來應(yīng)用于生理信號分析的幾類典型熵算法進(jìn)行了綜述,包括... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：135 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

990^2015年中國城鄉(xiāng)居民心血管病死亡率變化

個(gè)點(diǎn)可能會(huì)被認(rèn)為完全相似或完全不相似，當(dāng)ｒ發(fā)生微小變化時(shí)，相似性結(jié)果可??能會(huì)發(fā)生很大的變化，因此ＳａｍｐＥｎ和ＡｐＥｎ算法很容易產(chǎn)生由于；？的微小變化??導(dǎo)致的相似性結(jié)果突變，即產(chǎn)生熵值突變，導(dǎo)致算法的統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性較差。圖２．１??不意了?Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ函數(shù)判定法則。??１?？乂＿?＂?■＂?？?？?？１?■?Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??ｘ?：?—?—?－?Ｆｕｚｚｙ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??Ｉ?三、??－８?：?＾??．§？?０－６?：?＼??｜?＼??￡?＾??ｇ?０．４?：?、??Ｉ?＇??＼??０．２?：?＼??〇＇???如??０?０．２?０．４?０．６?０．８?１??Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ?ｄｉｓｔａｎｃｅ??圖２．１基于Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ函數(shù)和模糊函數(shù)的向量相似性判定法則??在現(xiàn)實(shí)世界中，事物往往存在不確定性，相互之間界限模糊等性質(zhì)。１９６５年??Ｚａｄｅｈ［６２］在對經(jīng)典集合論改進(jìn)推廣的基礎(chǔ)上，提出了模糊集合（ｆｕｚｚｙ?ｓｅｔｓ）的概??念，通過引入隸屬度來代替經(jīng)典集合中的０－１二值判斷。圖２．１示意了兩種判定??法則的差異。２００７年，陳偉婷等［６３］將模糊集合的概念引入到熵的計(jì)算中，用隸??屬度函數(shù)代替Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ函數(shù)，提出了一種模糊近似熵（ｆｕｚｚｙ?ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ?ｅｎｔｒｏｐｙ，??ＦｕｚｚｙＥｎ）方法ＦｕｚｚｙＥｎ采用指數(shù)函數(shù)ｅｘｐ（－（＾；．／〇作為模糊函數(shù)，其中《決??定權(quán)重，為了獲得更多的細(xì)節(jié)信息，這里一般�。不颍场＞唧w算法如下：??１）構(gòu)建向量序列⑴：設(shè)一個(gè)７Ｖ點(diǎn)的時(shí)間序列為｛ｕ＾Ｕｆ＾Ｗｊｖ｝

個(gè)點(diǎn)可能會(huì)被認(rèn)為完全相似或完全不相似，當(dāng)ｒ發(fā)生微小變化時(shí)，相似性結(jié)果可??能會(huì)發(fā)生很大的變化，因此ＳａｍｐＥｎ和ＡｐＥｎ算法很容易產(chǎn)生由于；？的微小變化??導(dǎo)致的相似性結(jié)果突變，即產(chǎn)生熵值突變，導(dǎo)致算法的統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性較差。圖２．１??不意了?Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ函數(shù)判定法則。??１?？乂＿?＂?■＂?？?？?？１?■?Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??ｘ?：?—?—?－?Ｆｕｚｚｙ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ??Ｉ?三、??－８?：?＾??．§？?０－６?：?＼??｜?＼??￡?＾??ｇ?０．４?：?、??Ｉ?＇??＼??０．２?：?＼??〇＇???如??０?０．２?０．４?０．６?０．８?１??Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ?ｄｉｓｔａｎｃｅ??圖２．１基于Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ函數(shù)和模糊函數(shù)的向量相似性判定法則??在現(xiàn)實(shí)世界中，事物往往存在不確定性，相互之間界限模糊等性質(zhì)。１９６５年??Ｚａｄｅｈ［６２］在對經(jīng)典集合論改進(jìn)推廣的基礎(chǔ)上，提出了模糊集合（ｆｕｚｚｙ?ｓｅｔｓ）的概??念，通過引入隸屬度來代替經(jīng)典集合中的０－１二值判斷。圖２．１示意了兩種判定??法則的差異。２００７年，陳偉婷等［６３］將模糊集合的概念引入到熵的計(jì)算中，用隸??屬度函數(shù)代替Ｈｅａｖｉｓｉｄｅ函數(shù)，提出了一種模糊近似熵（ｆｕｚｚｙ?ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ?ｅｎｔｒｏｐｙ，??ＦｕｚｚｙＥｎ）方法ＦｕｚｚｙＥｎ采用指數(shù)函數(shù)ｅｘｐ（－（＾；．／〇作為模糊函數(shù)，其中《決??定權(quán)重，為了獲得更多的細(xì)節(jié)信息，這里一般取２或３。具體算法如下：??１）構(gòu)建向量序列⑴：設(shè)一個(gè)７Ｖ點(diǎn)的時(shí)間序列為｛ｕ＾Ｕｆ＾Ｗｊｖ｝

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3378438