【摘 要】
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研究基于人工免疫聚类的RBF（Radial-Basis Function）神经网络应用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型,旨在提高模型的诊断能力和收敛速度。对输入样本集进
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,韩山师范学院数学与信息技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(30472122)。
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研究基于人工免疫聚类的RBF（Radial-Basis Function）神经网络应用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型,旨在提高模型的诊断能力和收敛速度。对输入样本集进行数据归一化处理,采用改进的基于免疫聚类的RBF算法进行学习、训练。以肝病病证诊断进行仿真,结果表明：该中医舌诊智能诊断系统具有诊断能力强、收敛速度快,泛化能力强等特点。因此,基于人工免疫聚类的RBF神经网络应用于中医舌诊诊断的研究是可行的,有效的。
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