11、基于遗传模糊逻辑的心律失常分类及基于肌电信号的手写建模

基于遗传模糊逻辑的心律失常分类及基于肌电信号的手写建模

一、遗传模糊逻辑系统在心律失常分类中的应用

1. FLC优化的必要性
   与标准控制器不同，模糊逻辑控制器（FLC）的配置需要调整更多的参数，包括规则表达、输入及其模糊值定义、推理机制、去模糊化方法等。在缺乏专家知识的情况下，配置合适的参数是一项具有挑战性的任务。因此，优化FLC参数是解决这一问题的可靠方法。
2. 遗传算法（GA）在FLC优化中的应用
   • 染色体和适应度函数的定义 ：使用GA进行优化时，需要定义代表解决方案的染色体和评估生成解决方案的适应度函数。染色体代表高斯参数（μ和δ）和模糊规则的数量。本研究选择均方根误差（RMSE）作为适应度函数，公式如下：
     [RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i = 0}^{N}(t_i - o_i)^2}]
     其中，(t_i)是目标值，(o_i)是预测输出值。
   • GA的操作流程 ：
     • 随机生成初始种群，并将其编码为二进制染色体。
     • 用每个染色体更新FLC，并使用适应度函数进行评估。
     • 应用选择、交叉和变异操作，创建新的种群。
     • 重复上述过程，直到达到停止标准（如最大代数、最大迭代次数等）。
     • 选择RMSE最低的解决方案作为最佳方案，并返回其优化参数。
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