论文题目: Fuzzy有限态自动机的最小化及其在心电图(ECG)识别中的应用
论文类型: 博士论文
论文专业: 交通信息工程及控制
作者: 莫智文
导师: 徐扬
关键词: 模糊集,模糊有限态自动机,最小化,最小化算法,模糊语言,模糊属性自动机,神经网络,特征点,粗糙集
文献来源: 西南交通大学
发表年度: 2005
论文摘要: 五十年代,在开关网络理论和数理逻辑中图灵机理论的基础上形成了自动机理论,它是研究离散数字系统的功能、结构及两者关系的计算机理论。四十多年来,自动机理论有了深入的发展和广泛的应用。 句法模式识别在文字识别,语言识别以及人工智能等领域起着重要作用,有限状态自动机不仅是完成这一工作的重要工具,更是描述许多重要硬件和软件的有用模型,如:字符串匹配算法(KMP);词法分析器:设计和检验数字电路行为的软件;其他一些软件,如通信协议验证。近年来,随着模糊技术的飞速发展,由模糊系统理论和自动机结合构成的模糊有限状态自动机和模糊语言,不仅合理地拓展了分明有限状态自动机和语言理论,而且已被应用于更广泛的领域,如学习系统(神经网络)和数据库理论等。本文将系统研究模糊有限状态自动机的最小化问题及其在心电图(ECG)自动分析识别中的应用,进一步完善自动机理论。 模糊有限自动机在其应用过程中,常以设计工具的形式出现。作为一个设计工具,对于其价值的判别关键在于是否可以提供一种设计指引使设计者可以得到最佳的设计方案。而其中最重要的一个判断标准就是设计的最简化,即状态的最小化约简。由此可见,模糊有限自动机的状态最小化约简问题在模糊有限自动机的理论和应用方面具有极其重要的地位。 本文在第一章中,模糊有限自动机被划分为两种基本类型:一种是有初始状态,没有任何输出的一类模糊有限自动机:另一种是有输出,没有初始状态的一类模糊有限自动机。根据这种分类方法,对一些重要的模糊有限自动机进行重新分类。同时,在新分类表中,证明和获得在同一类型中的各种原模糊有限自动机类型之间的等价或从属关系。在第二章中,建立了对应于经典Mealy型有限状态自动机的一类模糊有限状态自动机一新Mealy型模糊有限状态自动机。引进两类状态等价关系,进而定义了该Mealy型模糊有限状态自动机的最小化形式,最后得到了该Mealy型模糊有限状态自动机的一种状态最小化约简的算法。在第三章中,我们首先介绍了一类有模糊初始状态的模糊有限自动机-Mizumoto型模糊有限自动机,
论文目录:
摘要
Abstract
Chapter 0 Introduction
0.1. Background
0.2. Situation
0.3. Finite state automaton
0.4. Fuzzy finite state automaton
0.5. Composition
Chapter 1 Classification of Fuzzy Finite Automata
1.1. Introduction
1.2. Preliminaries
1.3. Classification of fuzzy automata
1.4. Conclusion
Chapter 2 Minimization Algorithm of Fuzzy Finite Automata
2.1. Introduction
2.2. Main results
2.3. Algorithm
2.4. Conclusion
Chapter 3 Minimization Algorithm of Mizumoto Fuzzy Finite Automata
3.1. Introduction
3.2. Main Results
3.3. Algorithm
3.4. Conclusion
Chapter 4 Minimization of Fuzzy Finite Generalized Automata
4.1. Introduction
4.2. Preliminaries
4.3. Minimization of FGA
4.4. An example
4.5. Conclusions
Chapter 5 Fuzzy Attributive Regular Grammar And Comparative Fuzzy Attributive Automata
5.1. Fuzzy attributive regular grammar
5.2. Comparative fuzzy attributive automata
5.3. Theorem of fuzzy attributive grammar and automata
5.4. Conclusions
Chapter 6 Fuzzy Automata Induction Using Construction Method
6.1. Introduction
6.2. Fuzzy finite state automata
6.3. Second-order recurrent neural network used to induce FFA
6.4. Dynamic adaptation of recurrent neural network architecture
6.5. Simulation experiment
6.6. Conclusion
Chapter 7 An evolution strategy for the induction of fuzzy finite-state automata
7.1. Introduction
7.2. Fuzzy finite state automata (FFA)
7.3. Generation of FFA based on evolution strategy
7.3.1. Algorithm of evolution strategies
7.3.2. Representing of the FFA
7.3.3. Mutation
7.3.4. Selection of the objective function
7.4. Application example
7.5. Conclusion
Chapter 8 Neural Network Classifier Based on the Features of Multi-lead ECG
8.1. Introduction
8.2. Detection algorithm
8.3. Detection of waves
8.3.1. Detection with wavelet transform method
8.3.2. Detection of other peaks
8.3.3. Detection with modified LADT method
8.4. Classification experiment
8.4.1. Classification network
8.4.2. Classification experiment
8.5. Conclusion
Chapter 9 Study on the classification method of ventricular QRS based on rough set and neural network
9.1. Denote System of QRS
9.1.1. Variables to denote QRS
9.1.2. Denote system of QRS
9.2. the construction and the computation of the feed forward neural network based on the rough set theory
9.2.1. Structure of the network
9.2.2. Learning algorithm
9.3. The experiment result and discuss
9.3.1. Detect Polymorphic Ventricular Premature
9.3.2. Result of simulation experiment
致谢
References
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发布时间: 2007-03-05
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