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中医脉象的BP神经网络分类方法研究 总被引:7,自引:2,他引:5
为了实现中医脉象的客观、准确分类,文章提出了一种基于BP神经网络的脉象识别方法。考察了隐层节点数对网络收敛速度、识别正确率的影响以及学习率对收敛速度的影响,改进了网络训练算法。并选取了较好的学习率参数对脉象信号进行了网络训练,获得了满意的网络收敛误差和识别精度。最后用大量临床脉象样本对网络和算法进行了检验,实验结果表明该方法能够实现对中医常见脉象的准确、快速分类。 相似文献
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中医脉象客观化研究的关键在于对各种脉象进行客观检测和正确识别。在长期对中医脉象进行临床检测、采集和分析的基础上,针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统识别方法和BP神经网络识别方法的不足,提出了一种基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network,简称PNN)的中医脉象识别方法;运用所建立的PNN脉象识别模型对中医常见的12种脉象进行了识别和检验,识别正确率平均达93%(而传统模糊聚类方法的为75%,BP神经网络方法的为87.1%)。最后对PNN方法和BP神经网络方法的识别性能做了对比实验,发现在强噪声干扰下PNN方法对脉象的识别正确率远高于BP神经网络方法。 相似文献
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利用高温固相反应法制备高温质子导体BaZr0.45Ce0.45Gd0.1O3-δ.采用X射线衍射仪、扫描电子显微镜和交流阻抗谱法对不同烧结温度试样的相组成、微观形貌和导电性能进行表征,并测试试样在沸水和CO2气氛中的化学稳定性.结果表明1
600 ℃烧结的试样为纯相且致密;此温度下制备的试样具有最高的电导率,800
℃时其电导率达到0.82×10-2 S/cm,电导活化能为0.74 eV;样品对CO2表现出良好的化学稳定性,而在沸水中其稳定性稍差. 相似文献
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