【摘 要】
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为了对中医舌诊的客观化研究,提出了应用近红外光谱分析技术快速无创的对健康人、冠心病、糖尿病和肝炎患者的不同人群的舌诊近红外光谱进行识别的新方法。首先对98个样本光
【机 构】
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长江师范学院物理学与电子工程学院,天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目,编号:30973964
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为了对中医舌诊的客观化研究,提出了应用近红外光谱分析技术快速无创的对健康人、冠心病、糖尿病和肝炎患者的不同人群的舌诊近红外光谱进行识别的新方法。首先对98个样本光谱数据进行归一化处理,用主成分分析（PCA）方法得出的累计贡献率达99.88%的前8个主成分作为广义回归神经网络（GRNN）的输入变量,建立了舌诊近红外光谱的识别模型。利用该模型分别选取了18个不同人群的近红外光谱数据共72个样本用于神经网络的训练,余下的26个用于预测,当光滑因子为5/8时预测的最大误差为0.17342,最小误差为0,获得了较理
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