【摘 要】
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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
【机 构】
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西北工业大学航海工程学院,武警工程学院物理室
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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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