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非线性建模文献资料
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基于人工神经网络的中医证候非线性建模研究
建模就是建立一个数学模型,使之能好地拟合通过系统的输入输出数据体现出的实际系统的动态或静态特性.证候学研究的目的就是通过对四诊信息的综合分析,找出证候的特征,做出证型的分类诊断.因此,可以通过数理分析方法总结证型与指标之间的规律,建立证候诊断数学模型.常用的证候建模方法分为线性建模法和非线性建模法两种.
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基于共轭梯度下降算法的类风湿关节炎BP神经网络证候模型研究
证候是一个非线性复杂系统,中医证候的诊断过程,实质上是由临床收集到的各种症状,通过分析归纳,获得证型诊断的过程,这个过程,可以看作是一个从观察指标到证型诊断的非线性映射过程,用非线性数学模型可以充分模拟.基于黑箱结构的人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)具有强大的非线性拟合能力,能够任意精度逼近非线性函数,因此,我们将其用于类风湿关节炎(rehumatoid arthritis,RA)证候的非线性建模研究.
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基于改进的BP神经网络的糖尿病肾病中医证候非线性建模研究
目的 建立基于人工神经网络的糖尿病肾病(DN)证候诊断模型.方法基于MATLAB 7.0环境,采用改进的共轭梯度(trainscg)学习算法,建立DN证候三层前向BP网络模型,并用3倍交叉法验证该模型的诊断价值.结果 DN证候神经网络模型预测DN证候的平均单证特异性为81.32%,平均单证准确率为96.25%,平均诊断准确率为92.21%.结论 DN证候BP神经网络模型具有很好的诊断、预测能力,人工神经网络技术是中医证候非线性建模的可行性方法.
