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自适应模糊推理系统文献资料
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基于自适应模糊推理系统的慢性呼吸衰竭证候特征临床研究
目的:基于自适应模糊推理系统,探讨慢性呼吸衰竭常见证候及其特征.方法:收集4所三甲医院慢性呼吸衰竭患者资料300例,使用Epidata软件建立数据库.选取人工神经网络、模糊系统,运用MATLAB6.5软件进行编程.采用动态kehonen网络,通过增加动态神经元形成动态自适应神经网络,形成优模糊规则.基于临床数据挖掘结果获取慢性呼吸衰竭证候常见证候特征,并检验其合理性.结果:通过规则转换,主次症的筛选,明确7个证候及其对应的主、次症,分别为:痰热壅肺证、痰瘀阻肺证、阳虚水犯证、痰湿壅肺证、气阴两虚证、痰瘀阻肺兼阴虚证、痰蒙神窍证.证候诊断标准检验结果诊断符合率为74.6％.结论:该方法所获取的模糊分类规则以较高的精度反映了学习样本集中存在的规律性,说明了模型的可靠性.说明了自适应模糊推理系统可用于中医证候特征的研究.
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基于ANFIS的自适应噪声消除方法在视觉诱发脑电信号的单次提取中的应用
本研究将基于自适应模糊神经网络(ANFIS)的噪声消除方法应用于视觉诱发脑电信号的单次提取.通过数字仿真和实际临床应用的结果验证了该方法的有效性.经与目前临床通用的相干平均法比较,在波形整体和P100潜伏期的提取上,效果显著.
