基于神经网络方法的人体脉象识别研究

摘　要:针对脉象本身的模糊性特点和中医辨识脉象的思维方式,研究了人工神经网络方法应用于人体脉象的识别问题。建立了一个8-5-7三层结构的脉象人工神经网络模型。采用输入样本的模糊化处理,并对BP算法用加动量的自适应算法加以改进,因此大大减少了训练时间。经280例脉象的识别检验,结果表明,该对7种脉象的识别准确率平均为87%,比传统的模糊聚类方法提高了12个百分点。此研究为计算机识别脉象和辅助诊断疾病提供了一种有效的方法。