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中医脉象辨识系统的设计与基于人工神经网络脉象识别的研究

沈琦

  本论文以中医脉象人工智能辨识系统的研究与开发为背景,对中医脉象信号的采集和识别作了研究和探讨。首先,本文在研究中医脉象信号特点的基础上,完成了脉象信号客观化检测系统中的数据采集卡的设计,并初步实现了提取脉图时域特征与识别单一型脉图的系统功能。其次,本文根据脉图的时域特征,采用学习矢量量化算法,训练文中确立的神经网络分类器,用以实现对脉图的识别。并比较了LVQ神经网络分类器与传统近邻法的分类性能。本文还研究了典型的LVQ算法中,初始量化矢量个数与选取方法对LVQ神经网络分类性能的影响。在此基础上,本文提出了一种改进的LVQ算法,并通过选择适当的网络参数,进一步改善了网络的识别性能。尽管文中的训练样本有限,但是仿真结果表明:利用神经网络对脉象信号进行识别是一种可行而有效的方法,在自适应、自学习能力方面较传统的模式识别方法具有明显的优越性。……   
[关键词]:脉象;数据采集系统;特征提取;模式识别;人工神经网络;学习矢量量化
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:河海大学2001年
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