【摘 要】
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中医独特的诊断方法及其治病疗效在我国医疗保健事业中发挥着重要作用。切脉是中医诊断的主要方法之一。随着传感器和计算机技术的发展,依托于信息处理技术,中医脉诊的客观化
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中医独特的诊断方法及其治病疗效在我国医疗保健事业中发挥着重要作用。切脉是中医诊断的主要方法之一。随着传感器和计算机技术的发展,依托于信息处理技术,中医脉诊的客观化的研究成为可能。人工神经网络(ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统,具有很强的自适应学习能力以及鲁棒性和容错能力。通过这种网络能够实现任意的非线性映射关系,这种映射关系体现在构成网络的神经元之间的分布连接权上,经训练的神经网络可用来进行模式分类,信号处理与检测等。针对海洛因吸毒者的脉象信号与正常人脉象信号的特征差异,本文成功地应用自组织网络和概率神经网络对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了识别。首先建立了一个38~2~2的二层自组织竞争网络和一个38~2的二层自组织特征映射网络,选取每一例脉象信号的23~60这38点作为网络的输入信号,采用Kohonen算法学习网络输出层权值。训练完成的网络对20例训练样本的识别率达到100%,在用该网络对10例测试样本进行分析时,实验结果显示有3例脉象被误判,其中正常人Z01、Z10被误判为吸毒者,吸毒者B13被误判为正常人。两种自组织网络的总正确识别率均为90%。LVQ网络的总正确识别率达93.3%。用概率神经网络分析30例脉象信号时,网络的正确识别率高达96.7%。研究表明,用自组织网络分析脉象信号时,识别正确率高,结构简单,且训练速度较快。用概率神经网络分析脉象信号时,网络训练速度也较快,且网络的识别正确率比自组织网络高。本论文还对自组织网络和概率神经网络的理论和算法进行推导、验证,对神经网络的相关基础理论做了较系统的阐述,包括神经网络的结构分类、学习算法和训练函数等。
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