【摘 要】
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脉象作为传统中医脉诊的主要断症方式,具有无创、可预测和综合诊疗等优势,但脉象的多样化和经验规则导致了脉象分类的准确率低.针对这一问题,本文提出一种基于深度信念网络(D
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脉象作为传统中医脉诊的主要断症方式,具有无创、可预测和综合诊疗等优势,但脉象的多样化和经验规则导致了脉象分类的准确率低.针对这一问题,本文提出一种基于深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)和小波核极限学习机(Wavelet Kernel Extreme Learning Machine, WKELM)的脉象分类方法.该方法无须人为提取固定生理特征点,利用DBN的低维特征与高维特征映射关系直接计算脉搏波信号的时域特性,然后通过WKELM的高逼近性实现10种脉象的分类.实验结果表明,模型的准确率、查全率和决定系数分别为97.61%、97.37%和0.691,明显优于BP神经网络(BP)、支持向量机(SVM)及DBN,准确率分别提高8.6%、6.0%和7.5%.因此,本文提出的脉象分类法可以更准确地进行脉象分类.
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