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山东大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (1): 63-68.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2013.278

• 控制科学与工程 • 上一篇    下一篇

互模糊熵中隶属函数的改进和影响分析

贺思艳1,李鹏2,刘澄玉2,吴学谦2,陈启军3   

  1. 1. 山东电子职业技术学院自动化工程系,山东 济南 250200; 2. 山东大学控制科学与工程学院, 山东 济南 250061;
    3. 同济大学电子与信息工程学院, 上海 201804
  • 收稿日期:2013-09-25 出版日期:2014-02-20 发布日期:2013-09-25
  • 作者简介:贺思艳(1967- )，女，山东潍坊人，副教授，主要研究方向为生物诱导控制.E-mail: jnhesy@163.com；lskyp@mail.sdu.edu.cn
  • 基金资助:

    山东省高等学校优秀教师国内访问学者经费资助项目；中国博士后科学基金面上资助项目(2013M530323)；山东省优秀中青年科学家科研奖励基金资助项目(BS2012DX019)

Refining of the membership function in cross fuzzy entropy and its influence

HE Si-yan1, LI Peng2, LIU Cheng-yu2, WU Xue-qian2, CHEN Qi-jun3   

  1. 1. Department of Automation Engineering, Shandong College of Electronic Technology, Jinan 250200, China;
    2. School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China;
    3. School of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China
  • Received:2013-09-25 Online:2014-02-20 Published:2013-09-25

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摘要：

为进一步提高互模糊熵(cross fuzzy entropy, XFuzzyEn)算法的统计性能,引入了调整因子λ,定义了一类新的模糊隶属函数,提出了改进XFuzzyEn算法。使用耦合噪声模型和耦合MIX(p)模型定量评价了改进算法的统计稳定性和相对一致性;通过实际心衰患者和健康志愿者之间的心动周期和舒张间期耦合分析,对改进算法的有效性进行了验证。结果表明,改进算法的统计性能显著提升,并可以有效区分心衰患者与健康志愿者。

关键词: 生理信号变异性, 互模糊熵, 模糊隶属函数, 舒张间期, 心动周期

Abstract:

To further improve the statistical performances of cross fuzzy entropy (X-FuzzyEn) algorithm, an adjustable factor  λ  was introduced and a refined X-FuzzyEn method was developed accordingly. Its statistical stability and relative consistency was tested by coupled noise and coupled MIX(p) models. Then it was validated by the coupling analysis of heart rate and cardiac diastolic period series between heart failure patients and healthy subjects. Results indicated that the refined algorithm had significantly improved performances and it was capable to tell the differences between heart failure patients and healthy subjects.

Key words: physiological variability, cross fuzzy entropy, fuzzy membership function, heart rate, diastolic period

[1] 金培培,孙丰荣,刘芳蕾,姚桂华. 基于散斑跟踪技术的超声心动图心动周期估计[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(2): 94-99.
[2] 林新棋,严晓明,郑之. 基于模糊理论和三段论推理的电影情感分类[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(4): 61-67.
[3] 于少伟. 基于区间数的模糊隶属函数构建[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(6): 32-35.
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