重庆大学学报(自然科学版)
重慶大學學報(自然科學版)
중경대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2004年
8期
35-39
,共5页
吸毒者%脉象信号%神经网络%BP算法
吸毒者%脈象信號%神經網絡%BP算法
흡독자%맥상신호%신경망락%BP산법
人工神经网络是在结构上模仿生物神经连接的连接型网络,经训练的网络可用来进行模式分类,信号处理与检测等.针对海洛因吸食者的脉象信号与正常人脉象信号的特征差异,成功地应用BP网络对15例海洛因吸食者和15例正常人的脉象信号进行了识别.为此,建立了一个40～20～1的二层BP网络模型,选取每一例脉象信号的一段特征信号作为网络的输入信号,采用了训练样本和加噪声的训练样本分别训练网络的方法.论文还比较了共轭梯度法与基本BP算法训练网络的快慢问题.实验结果除1例正常人被误判外,吸毒病人全被检测出来,网络达到了96.7%的识别率,其结果说明训练的网络对检测脉象信号是十分有效的.
人工神經網絡是在結構上模倣生物神經連接的連接型網絡,經訓練的網絡可用來進行模式分類,信號處理與檢測等.針對海洛因吸食者的脈象信號與正常人脈象信號的特徵差異,成功地應用BP網絡對15例海洛因吸食者和15例正常人的脈象信號進行瞭識彆.為此,建立瞭一箇40～20～1的二層BP網絡模型,選取每一例脈象信號的一段特徵信號作為網絡的輸入信號,採用瞭訓練樣本和加譟聲的訓練樣本分彆訓練網絡的方法.論文還比較瞭共軛梯度法與基本BP算法訓練網絡的快慢問題.實驗結果除1例正常人被誤判外,吸毒病人全被檢測齣來,網絡達到瞭96.7%的識彆率,其結果說明訓練的網絡對檢測脈象信號是十分有效的.
인공신경망락시재결구상모방생물신경련접적련접형망락,경훈련적망락가용래진행모식분류,신호처리여검측등.침대해락인흡식자적맥상신호여정상인맥상신호적특정차이,성공지응용BP망락대15례해락인흡식자화15례정상인적맥상신호진행료식별.위차,건립료일개40～20～1적이층BP망락모형,선취매일례맥상신호적일단특정신호작위망락적수입신호,채용료훈련양본화가조성적훈련양본분별훈련망락적방법.논문환비교료공액제도법여기본BP산법훈련망락적쾌만문제.실험결과제1례정상인피오판외,흡독병인전피검측출래,망락체도료96.7%적식별솔,기결과설명훈련적망락대검측맥상신호시십분유효적.
