基于径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究

研究基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型.先对输入样本集进行数据归一化处理,采用K-means聚类算法对样本集进行聚类分析,得到聚类中心的位置和数量,再构建RBF神经网络进行学习、训练.以肝病病证诊断进行仿真.实验结果表明:该中医舌诊智能诊断模型具有诊断能力强、收敛速度快、泛化能力强等特点.因此,基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究是可行的、有效的.     

基于免疫聚类的RBF神经网络在中医舌诊诊断中的应用

研究基于人工免疫聚类的RBF(Radial-Basis Function)神经网络应用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型,旨在提高模型的诊断能力和收敛速度.对输入样本集进行数据归一化处理,采用改进的基于免疫聚类的RBF算法进行学习、训练.以肝病病证诊断进行仿真,结果表明:该中医舌诊智能诊断系统具有诊断能力强、收敛速度快,泛化能力强等特点.因此,基于人工免疫聚类的RBF神经网络应用于中医舌诊诊断的研究是可行的,有效的.     

基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断的研究

研究基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊诊断的神经网络模型.依据支持向量机理论,选取径向基函数(RBF)作核函数,采用"一对一"方法构造基于支持向量机的多分类分类器.将舌象的特征参数作为分类器的输入样本,对病证进行分类.以肝病病证分类作仿真,实验结果表明:基于支持向量机的多分类分类器用于中医舌诊诊断的研究是可行的和有效的.     

基于免疫聚类的神经网络集成的研究

基于免疫聚类的思想,提出了一种神经网络集成方法。采用轮盘赌选择方法重复地从各免疫聚类中的抽取样本以构成神经网络集成中各个体神经网络的训练样本集,神经网络集成的输出采用相对多数投票法。将基于免疫聚类的神经网络集成应用于中医舌诊诊断,以肝病病证诊断进行仿真。实验结果表明:基于免疫聚类的神经网络集成比基于Bagging算法的神经网络集成能有效地提高其泛化能力。因此,基于免疫聚类的神经网络集成算法的研究是可行的、有效的。     

基于改进的BP神经网络的中医舌诊诊断研究

研究人工神经网络方法应用于中医舌诊诊断,通过分析传统BP算法的不足之处,提出了改进的方法,并采用改进的BP算法构建中医舌诊智能诊断的神经网络模型.实验结果表明:该中医舌诊智能诊断模型具有诊断能力较强、收敛速度较快,泛化能力较强等特点.     

深度学习在舌象分类中的研究综述

随着技术的快速发展和计算能力的提高,深度学习在舌象分类领域将得到广泛的应用。舌诊图像的舌象分类是中医舌诊客观化的重要组成部分。传统的舌诊是在基础理论的指导下,借助个人经验所做出的理解和判断,因而会具有一定的差异性和模糊性,影响诊断的可重复性。为了减少主观判断的误差,许多研究人员致力于通过深度学习实现中医舌诊的客观化、定量化和自动化。主要对基于深度学习的舌象分类方法研究现状进行分析梳理和归纳总结。在舌象分类研究中,以各类深度学习方法作为研究对象,将其划分为基于早期神经网络、卷积神经网络、区域卷积神经网络、迁移学习以及其他方法进行总结分析;对舌诊中的中医证候和疾病以及体质分类进行了讨论;用Kaggle上的公开舌诊数据集进行5折交叉验证实验,数据集为小样本齿痕舌,评估了基于深度学习和迁移学习分类方法;对舌诊图像质量、构建数据集方式、特征提取、单标签和多标签分类的研究发展进行了探讨和展望。     

径向基概率神经网络的一种自组织学习算法

介绍了径向基概率神经网络 (RBPNN)的一种自组织学习算法 ,该算法把径向基概率神经网络的结构原理与自组织聚类算法相结合 ,不仅能够完成对训练样本的聚类分析 ,标识出训练样本的类别属性 ,而且能够自动完成基于该训练样本集的径向基概率神经网络的训练过程 .本算法用于对 IRIS三种花型识别在训练阶段达到 97.33%的识别效果 ,而在推广能力方面 ,由本文算法得到的 RBPNN优于有标识的训练样本的 RBFNN     

人工神经网络在舌诊近红外光谱中的应用研究

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。     

基于广义径向基函数的神经网络分类预测

径向基函数网络是神经网络中一种广泛使用的设计方法.它把神经网络的设计看作是一个高维空间的曲线逼近问题.相对于其他的神经网络方法.径向基函数神经网络除了具有一般神经网络的优点,如多维非线性映射能力、泛化能力、并行信息处理能力等,还具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点.针对一个实际分类问题,利用广义径向基函数网络的思想训练一个网络并实现对测试数据集的分类预测.本算法采用k-均值聚类算法训练广义径向基函数网络中心,使用奇异值分解计算输出层权值.对该网络的实现细节及待改进之处进行简要分析.实验表明广义径向基函数神经网络的思想具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点.     

基于改进自适应聚类算法的RBF神经网络分类器设计与实现

针对传统径向基函数神经网络构造的网络分类器通常存在分类精度不高、训练时间长等缺陷,首先提出了一种改进的自适应聚类算法,用于确定分类器的隐含层节点。该算法通过筛选基于轮廓系数的优秀样本群,来寻找最佳初始聚类中心,避免了传统K-means算法易受初始聚类中心点影响,导致最终的分类效果严重偏离全局等情况的发生。其次,将该改进算法用于构造径向基函数神经网络分类器和快速有效地确定隐含层节点径向基函数中心及函数的宽度。最后,通过大量UCI数据集的实验和仿真,验证了改进算法在聚类时间、聚类轮廓系数及聚类正确率等方面具有优越性。同时,大量的仿真实验也证明了基于改进算法构造的RBF分类器具有更高的分类精度。     

基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型

为了提高了人体行为识别的正确率,提出了一种基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型（ICanny-RBF）。采用改进Canny算子对人体行为图像进行预处理,提取人体行为轮廓,提取7个不变矩特征作为RBF神经网络的输入向量,训练出能够识别人体行为的RBF神经网络模型,并采用取k-means算法确定RBF神经网络聚类中心,采用Weizmann数据集进行仿真实验。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的ICanny-RBF模型提高了人体行为的识别正确率。     

一种新的基于构造型RBF神经元网络分类算法

依据RBF神经元模型的几何解释,提出一种新的构造型神经网络分类算法.首先从样本数据本身入手,通过引入一个密度估计函数来对样本数据进行聚类分析;然后在特征空间里构造超球面,以逼近样本点分布的几何轮廓,从而将神经网络训练问题转化为点集＂包含＂问题.该算法有效克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的缺陷,同时也考虑了神经网络规模的优化问题.实验证明了该算法的有效性.     

基于ART 的RBF 网络结构设计

针对径向基函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(ART)网络良好的在线分类特性,提出一种RBF网络结构设计算法。该算法将ART网络的聚类特性用于RBF网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,确定隐含层节点个数和初始参数,使网络具有精简的结构。对典型非线性函数逼近的仿真结果表明,所提出的结构具有快速的学习能力和良好的逼近能力。     

基于傅里叶描述子RBFNN有杆泵井故障诊断

在对有杆泵井进行故障诊断过程中,采用了具有很强轮廓形状识别能力的傅里叶描述子作为RBFNN（径向基函数神经网络）的输入向量特征提取,通过分析比较基于梯度下降法和遗传算法的RBF网络各自特点,提出了一种基于傅里叶描述子的分层循环学习RBFNN算法。通过对非线性函数逼近的仿真实验证明了所提算法是准确有效的,最后利用MATLAB神经网络工具箱,建立分层学习算法的网络模型实现对有杆泵井的故障诊断,通过仿真测试验证了所提出的故障诊断方法能够准确地判断出有杆泵井故障类型。     

基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究

该文提出了基于聚类分析的RBF（Radial Basis Function）网络建模方法：利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数，运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数。重点介绍了聚类分析的理论和算法。根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性，提出了用该方法建模应用于中医证候诊断，改进了BP（Back Propagation）网络用于中医证候诊断建模的不足之处，并拓宽了RBF神经网络的应用。最后，用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性。     

基于SVM的软测量建模

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型学习机，本 文提出用支持向量机建立软测量模型．理论分析和仿真研究表明，该方法学习速度快、跟踪 性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低，比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的 推广能力．     

粒子群优化RBF神经网络光伏电池建模研究

本文研究神经网络在光伏电池建模优化问题。由于光伏电池具有高度非线性特性,其输出功率受到外界自然因素的影响,使得传统方法不能满足光伏控制系统动态要求。针对上述问题,本文提出一种粒子群优化的神经网络光伏电池建模算法。改进的方法以日照、温度和负载电压作为提出的RBF神经网络模型的输入值,把光伏电池的输出功率作为神经网络的输出,采用RBF神经网络对光伏电池进行建模,同时利用粒子群算法对神经网络参数进行优化,最后建立光伏电池的动态响应模型。仿真实验结果证明,所提模型更好地克服传统方法的缺点,收敛速度快,具有较高的预测精度和适合能力。