脈診作為傳統(tǒng)中醫(yī)的一部分,在臨床診斷中占有不可或缺的地位。中醫(yī)在脈診時(shí)根據(jù)主觀感受和長期的經(jīng)驗(yàn)對患者進(jìn)行診斷,缺乏客觀的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。針對以上問題,本文將多種信號分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法綜合應(yīng)用于脈象信號的分析識別中,并開發(fā)了中醫(yī)脈診信息采集分析系統(tǒng),為脈診的客觀化和智能化打下一定的基礎(chǔ)。本文的主要內(nèi)容可分為以下三部分:第一,本文采用Lyapunov指數(shù)對脈象信號進(jìn)行非線性分析,表明其具有一定的混沌特性。在此基礎(chǔ)上,采用非線性動(dòng)力學(xué)方法將脈象信號轉(zhuǎn)換為無閾值遞歸圖,避免因閾值選取不當(dāng)而導(dǎo)致大量細(xì)節(jié)特征的丟失。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對無閾值遞歸圖進(jìn)行特征的自學(xué)習(xí),建立脈象信號分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以獲得較好的分類效果。第二,為了更好地利用不同脈象信號分析方法的優(yōu)勢,本文結(jié)合時(shí)域、時(shí)頻域和非線性動(dòng)力學(xué)三種分析方法,提出了基于Stacking方法的脈象信號集成分類模型（ResNet and SVM based Stacking Networks,RSSN）。采用SVM建立時(shí)域及時(shí)頻域特征的分類模型,采用ResNet建立無閾值遞歸圖的分類模型。通過Stacking方法集成SVM和ResNet分類模... 

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 課題背景及意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 課題目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 脈象信號采集
        1.2.2 脈象信號預(yù)處理及特征提取
        1.2.3 脈象信號模式識別
    1.3 本文主要工作和內(nèi)容安排
第2章 基于遞歸圖和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈象信號分析識別
    2.1 引言
    2.2 系統(tǒng)概述
    2.3 脈象信號的非線性分析
        2.3.1 Lyapunov指數(shù)
        2.3.2 C-C算法
        2.3.3 脈象信號的混沌分析
    2.4 無閾值遞歸圖
    2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
        2.5.2 基于VGG-16的脈象信號分類模型
    2.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        2.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述
        2.6.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.6.3 均衡數(shù)據(jù)集
        2.6.4 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        2.7.1 VGG-16特征可視化
        2.7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    2.8 本章小結(jié)
第3章 脈象信號集成分類模型的研究
    3.1 引言
    3.2 RSSN模型架構(gòu)
    3.3 脈象信號特征提取
        3.3.1 時(shí)域特征提取
        3.3.2 時(shí)頻域特征提取
    3.4 RSSN模型設(shè)計(jì)
        3.4.1 Stacking集成方法
        3.4.2 基學(xué)習(xí)器設(shè)計(jì)
        3.4.3 元學(xué)習(xí)器設(shè)計(jì)
    3.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理
        3.5.2 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.6.1 SVM實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.6.2 ResNet實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.6.3 RSSN實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.7 本章小結(jié)
第4章 中醫(yī)脈診信息采集分析系統(tǒng)
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.3 開發(fā)平臺及界面庫簡介
    4.4 脈診信息采集模塊
        4.4.1 基本信息采集
        4.4.2 脈象信號采集
    4.5 脈象信號分析與識別模塊
        4.5.1 脈象信號分析
        4.5.2 脈象信號分類模型
    4.6 數(shù)據(jù)管理模塊
    4.7 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間成果



本文編號：3677784