【摘 要】
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中医脉诊是中国传统医学中一种重要的诊断方法,历史悠久,内容丰富,积累了大量的理论和经验,时至今日仍具有重要的临床价值。传统脉诊依靠医生手指的感觉检查和分析脉象的特点
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中医脉诊是中国传统医学中一种重要的诊断方法,历史悠久,内容丰富,积累了大量的理论和经验,时至今日仍具有重要的临床价值。传统脉诊依靠医生手指的感觉检查和分析脉象的特点和变化,不仅缺乏统一的评价标准,而且容易受个人主观臆断因素影响,不利于脉象诊断的客观化和规范化,从而限制了中医脉诊在世界范围内的传播和发展。本文通过对不同类别脉象信号波形特征的研究,将贝叶斯网络应用于脉象信号的分类识别,并在此基础上对贝叶斯网络的结构学习算法进行研究和改进,提出了基于模糊划分的树扩展朴素贝叶斯网络模型(Fuzzy TAN),实验证明该算法对同时包含离散属性和连续属性的数据集具有理想的分类效果。本文的主要工作包括:1.脉象信号关键特征的提取。首先对原始脉象信号进行分割、平滑、矫正等一系列预处理,然后针对脉象的波形特点从单周期脉象信号中选择并提取出七个对脉象分类具有关键意义的时域参数,并定义了一个peaks参数描述脉象波形的整体形态。2.对所提取脉象特征进行离散化处理,构造离散贝叶斯网络对六种不同的脉象(既包含单一脉也包含复合脉)进行分类识别,分析
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