基于神经网络方法的人体脉象识别研究

• 作者: 王炳和 相敬林
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 脉象信号 识别 神经网络 中医
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 页码范围: 454-457
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|R241.1
• 字数: 2660字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2758.2002.03.026

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	相敬林	西北工业大学航海工程学院	83	740	14.0	24.0
2	王炳和	西北工业大学航海工程学院	41	475	10.0	21.0