【摘 要】
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脉象识别是中医诊断的重要手段之一.长期以来,依据个人经验进行的脉诊制约了中医的推广与发展.因此,利用传感设备进行脉象识别的研究正在逐步展开.针对神经网络识别脉象的相关研究中,存在需要大量训练数据集,以及存在处理“黑箱”和时间花销较大等问题,在强化学习的框架下,提出了一种采用马尔可夫决策和蒙特卡罗搜索的脉象图分析法.首先依据中医理论对特定的脉象进行路径分类,然后在此基础上为不同的路径选择代表性特征,最终通过对代表性特征的阈值对比完成对脉象的识别.实验结果表明,所提方法可缩减训练时间和所需资源,并可保留完整的
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,山西晋中030600
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脉象识别是中医诊断的重要手段之一.长期以来,依据个人经验进行的脉诊制约了中医的推广与发展.因此,利用传感设备进行脉象识别的研究正在逐步展开.针对神经网络识别脉象的相关研究中,存在需要大量训练数据集,以及存在处理“黑箱”和时间花销较大等问题,在强化学习的框架下,提出了一种采用马尔可夫决策和蒙特卡罗搜索的脉象图分析法.首先依据中医理论对特定的脉象进行路径分类,然后在此基础上为不同的路径选择代表性特征,最终通过对代表性特征的阈值对比完成对脉象的识别.实验结果表明,所提方法可缩减训练时间和所需资源,并可保留完整的经验轨迹;且在提高脉象识别的准确率的同时,还可解决数据处理过程中的“黑箱”问题.
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