论文研究-中医舌诊神经网络的优化遗传算法.pdf

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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。
计算机应用研究 第24 数k如果k>κ(最大变化次数),则记录该次遗传算法得到遗传算法的设计及其彷真。该遗传算法解决了遗传算法陷 的最优个体,重新回到c),直到遗传算法执行时次数G达到入局部最优解和算法收敛等冋题。为了能够提高对测试有 最人执行次数G戌者达到误差标准,则结;否则回到b)。效集计算的确率,采用了将其作为种群个体适应值计算 返回的最优个体作为此诊断最适合的补经网终。 的因素。经过实验彷真,该算法具有较好的寻优效果。该 算法不足的是增加了计算量,而且最优个体的正确率需要 3实验仿真结果 进一步提高,才能保诎提高中医舌诊系统的临床适用性。 根据本文中对基于舌象的中医八纲辨证的数据形式,初好 卜一步的工作就是继续研究提高中医舌诊神经网络的开放 时构造一个三层前馈式神经网络。利用 MATLAB工其实现性,并增大临床测试数据;同时在神经网终权值优化的基础 本文的算法。实验结果分析如下。 上;针对任意连接的神经阏终进行结构优化。最后将该算 在遗传算法计算巾,神经网络在遗传优化的前、中期计 法用于伉化基于模樹逻辑规则建立的中医舌诊矧识库中的 算误差迅速下降,但是在优化后期,误差基本很难再减少。 神经网络元。 表3实验结果2 为了保持仿真结果与设定的数据形式一致,对计算仿真结果 算 进行输山预处理。图2~4为各阶段有限次训练的误差变化 计算结 止确结果 走势图 3,0,0,0,4][0,0][1:11][0,0] [4,4,1,1,5][0,0][0,0,0][1:1] 实6 实6 0.198214. goal is00.0332898, goal is00016748, goal is 0 [3,1,1,2,4][2,1][0.0,0][0,0] [2,1,1,1,3][0,0][2,1,2][0,0] [1,0,0,0,0][2,2][0,00][0,0 不详7 [3,0,0,2,0][O,0][0;0,0][2,0] [4,41,0,0][0,0][00,0][2,2 买6 [0,3,0,0,6]T0,0]「1,0,1][0,0 虚 1,1][1,1][0,0,0][00] 表1 024681002468100246810 [1,2,2,0,0][0,1][0,0,0][0,0 里2 10 epoc 图2前期有限训练图3中期有限训练图4后期有限训练 参考文献 误差图 误差图 误差图 [1]朱文锋.中医诊断学[M].北京:中国中医药出版社,2004 优化训练后基于舌象中医八纳辨证神经网络的计算结果[2]樊晓平.基于多层前馈型人工智能神经网络的抑郁症分类系统 如下。对样本训练集的计算部分结果如表2所示 研究[〕].计算机工程与应用,;2004,40(13):205-208 表2实验结果1 [3]边沁.基于MFB-P算法的中医证型的神经网络模型初探[].中 计算位 国中医基础医学杂志,2001(5):66-69 计算结果 桷结果 Pl [ 4] JUANG C F. On the hybrid of genetic algorithm and particle swarm 1,1][1,1][0,0,0][0,0 optimizati on for evolving recurrent neural network.[ C]//Proc of In- [0,2;20;2][1,2][0,0,0][0,0] rnaicral Joint Conference on Neural Network. Budapest: [snlr [2,0,01;3][0,0][0,0,0][2,2] 2004:2285-2288 [3,0,0;2,4][0,0][0,0,0][1,2] [5 TAN ZH. Hybrid evdutionary approach for designing nera networl [3,3,0,06][0,0][2,1,2][0,0] for classification[ J]. Elect ronics Letters, 2004, 40( 15):955 [4140,0,2][0,0][1,1,0][0,0 实6 [0,0,0,0,0][0,0][0,0,0][0,0] 不谗7 不详7 [022,0,0][2,1][0,0,0][0,0 [6 ZHANG Nengr-gan. T CM-SIRD: an intergrated aided system for tradi [4,0,0,0,2][0,0][1,1,2][0,0] timal chinese medicine sizhengl c]//Proc a IEEE International Con- [0,0,0,0,6][00][2,2,1][0,0] F 5 arene on System, Man and Cybernetics. 2004: 3864-3868 [7] ZHOU X ue-zhong, WU Zhaohu, LU Wei. TCMMDB: a distributed 对有效集的计算部分结果如表3所示。实验结果表明,只 multidatabase query system and it s key technique Implement[ C]// 用样本训练集对经网络进行训练,而未经用遗传算法进行优 Pmc of IEEE SMC.[s 1.]: IEEE Computer Society, 2004: 1095 化,经过有效训练后的神经网络能够保证其封闭性,但是其开 1098 放性汴不理想,对有效集计算的正确率较低。加入主症因子[8] XIAO Shou-zhong. Using the algebraic sum methα d in meddical e 的中医舌诊八纲辨证神经网络经优化后,对样本训练集计算的 pert systems[J]. IEEE Engineering in Medicine an d Biology, 止确率为100%,对有效集计算的止确率也可达到80%。这在 196,15(3):80-82 定程度上提高了屮医诊神经网络对有效集计算的正确率,[9 WA NG Wei-yer., Evol utionary learning of bMF guzzy-nera networ 提高了其开放性。 using a reduced-form genetic al garithm[ J]. IEEE Transactions on Systems Man and Cybe rnetics-Partb, 2003, 33 (6): 966-976 4总结 [10]周志华.神经网络及其应用[M].北京:清华大学出版社,200 [11]董长虹. MATLAB神经网络与应用[M].北京:国防工业出版社 本文讨论了对中医舌诊八纲辨证神经网络进行优化的 2005

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