基于神经网络方法的人体脉象识别研究

王炳和; 相敬林

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针对脉象本身的模糊性特点和中医辨识脉象的思维方式,研究了人工神经网络方法应用于人体脉象的识别问题.建立了一个8-5-7三层结构的脉象人工神经网络模型.采用输入样本的模糊化处理,并对BP算法用加动量的自适应算法加以改进,因此大大减少了训练时间.经280例脉象的识别检验,结果表明,该对7种脉象的识别准确率平均为87%,比传统的模糊聚类方法提高了12个百分点.此研究为计算机识别脉象和辅助诊断疾病提供了一种有效的方法.

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来源
《西北工业大学学报》 |2002年第3期|454-457|共4页
作者
王炳和; 相敬林;
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作者单位

西北工业大学航海工程学院,陕西西安,710072;

武警工程学院物理室,陕西西安,710086;

西北工业大学航海工程学院,陕西西安,710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;脉学;
关键词
脉象信号; 识别; 神经网络; 中医;

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