文献类型：期刊文章

作　　者：严文娟[1,2] 李刚[2] 林凌[2] 张宝菊[3] 佟颖[3]

机构地区：[1]长江师范学院物理学与电子工程学院,重庆408100 [2]天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室,天津300072 [3]天津师范大学物理与电子信息学院,天津300387

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.30973964);天津市应用基础及前沿技术研究计划(No.10JCYBJC00400);重庆市自然科学基金(No.cstc2011jjA1385)~~

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：27

起止页码：132-135

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了能客观地反映中医舌诊所蕴涵的病理信息,首次采用近红外光谱和神经网络对疾病进行诊断。分别采用了BP网络、广义回归神经网络(GRNN)、主成分分析和广义回归神经网络(PCA-GRNN)结合的三种模型在舌诊光谱法中的分析预测,首先对三种建模方法进行了分析,再用采集的健康人和糖尿病患者舌诊光谱数据进行校正模型的建立,两类舌诊光谱样本各39例,共计78例样本,在神经网络学习中,将其分成训练集样本60例和预测集样本18例,分别利用所建的三种模型对舌诊光谱样本进行训练和预测。实验结果是三种模型中PCA-GRNN相结合的方法平均绝对误差最小为13.2%、训练时间最短为0.072255s,以相对偏差在0.5以内为正确的情况下,其正确率为100%。说明用PCA-GRNN模型可以应用于舌诊光谱法的分析,并取得较好的分析结果,这对中医舌诊的客观化起到了一定的推动作用。

关 键 词：BP神经网络 广义回归神经网络 主成分分析 舌诊 近红外光谱

分 类 号：O433.4] TP391]