中医舌诊八纲辨证神经网络知识库构建*

根据中医诊断推理对知识的不确定性、不完全性和逻辑推理的模糊性及“软计算”技术的特点出发,探讨了利用“软计算”的方法构建中医诊断神经网络知识库的基本设想,最后在MATLAB中利用现有结构固定的三种神经网络模型分别粗略地构造了中医“八纲辨证”神经网络,并分析其计算结果。说明采用神经网络技术构建中医诊断知识库是完全可行的。     

基于基因打靶技术的中医脏腑辨证分型算法

受生物学基因打靶技术的启发和通过对中医脏腑证型分类标准的研究,提出了一种新颖的中医智能脏腑辨证算法,称之为中医脏腑辨证分型算法。主要思想是把中医脏腑证型的主要症状和次要症状,以及舌象、脉象信息设计为脏腑证型模靶;临床病例病症信息作为脏腑病症基因组,并进行模靶射击式的辨证分型操作。通过对慢性胃炎疾病的辨证分型计算结果的分析,说明中医脏腑辨证分型算法的有效性,为中医辨证信息处理的客观化、可计算化提供了一种新的研究方法,同时具有一定的临床诊断应用价值。     

一种基于分裂-合并方法的中医舌像区域分割算法及其实现

舌像的区域分割是实现计算机中医舌诊自动化系统的一项前期工作，只有实现了良好的区域分割，后续工作的开展才能得以保证。为此提出了一种改进的分裂一合并算法对舌像进行区域分割，和其他几种分割算法的处理效果进行了分析比较，其结果表明，该算法在均匀一致性的判别条件，算法速度和处理效果等方面都显示出了其优势，传统方法的时间复杂度为O(n(n 1)／2)，而该算法的时间复杂度为O(n)，该算法在舌像分割方面具有普遍的适应性和实用性，实验结果令人满意。     

基于混合人工鱼群算法的磁保持继电器优化设计

采用一种混合人工鱼群算法,对磁保持继电器进行优化设计。该算法在优化早期,利用鱼群算法的快速收敛能力,确定阶段最优解;优化后期,在该阶段最优解的基础上,应用遗传算法的全局极值搜索能力,求取全局最优解,从而大大提高求解速度和寻优精度;编制了磁保持继电器的动态优化计算程序,并以某型号磁保持继电器为例进行了优化设计;最后,利用Adams对优化样机进行了验证。仿真结果表明,优化后的磁保持继电器具有更加良好的动态特性和综合经济指标。     

国际性组织及美英等国金融衍生交易监管述评

金融衍生交易自20世纪70年代中期产生以来,国际性经济金融组织以及美英等主要国际金融中心所在国家或地区都高度重视对其监管,但由于国际性组织的法律效能及各国监管当局的监管理念、监管模式等差异,使得最终的监管效果迥异。本文通过述评近三十年来国际社会对金融衍生交易监管中推出的七大成功举措和存在的五个问题,归纳出构建合理有效的监管体系、提高对衍生性交易的资本充足率要求、采用"先立法,后开办"模式、强化内部管理、加强对监管者的监管等七个方面的启示,以期改进和完善中国的金融衍生交易监管,促使金融衍生交易在中国的正常发展。     

探讨儿童消化性溃疡的临床表现与原因分析

目的:探讨儿童消化性溃疡的临床特点.方法:对68例儿童消化性溃疡的临床资料进行回顾性分析.结果:以消化道出血为首要症状的占60%(41/68),患儿均有不同程度的贫血.有遗传倾向的占45%(30/68),有不良饮食习惯的占85%(58/68),有心理因素的占45%(30/680).结论:儿童消化性溃疡致病因素呈多样性,临床表现不典型.     

一种基于可信度的不确定性推理及其神经网络实现*

提出了基于可信度因子和可信度区间的不确定性推理模型,并用改进的BP神经网络实现其推理过程,最后利用MATLAB神经网络工具箱给出仿真示例。改进的BP神经网络在实现不确定性推理方面有效避免了沿用传统方法所带来的规则数激增及推理缓慢等缺陷,并提高了网络的泛化能力。仿真示例表明,它不仅可以自动学习和模拟专家的典型经验,而且还可以将专家的典型经验推广应用到一般情形。     

中医舌诊神经网络的优化遗传算法*

从舌象的特点和基于舌象的八纲辨证中医知识的参数形式,并结合各证型的主证分析因子,利用改进遗传算法对构建的前馈式神经网络进行优化,是对目前中医诊断神经网络方法运用的一种新发展.该遗传算法结合了实数编码、数学交叉、PSO等思想,对于形成一种中医专家系统的软计算构成技术奠定了基本的方法.仿真实验结果表明,该方法具有较为理想的效果.     

中医脉象信息分析与识别方法的研究进展

介绍了人体脉象信息研究的意义及作用，综述了脉象信息分析和识别的时域、频域、小波变换和数据挖掘等方法．对脉象信息分析和识别方法研究的现状和进展以及存在的困难和问题进行了分析和探讨。     

一种基于可信度的不确定性推理及其神经网络实现

提出了基于可信度因子和可信度区间的不确定性推理模型,并用改进的BP神经网络实现其推理过程,最后利用MATLAB神经网络工具箱给出仿真示例.改进的BP神经网络在实现不确定性推理方面有效避免了沿用传统方法所带来的规则数激增及推理缓慢等缺陷,并提高了网络的泛化能力.仿真示例表明,它不仅可以自动学习和模拟专家的典型经验,而且还可以将专家的典型经验推广应用到一般情形.