【摘 要】
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针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统模糊聚类方法、 B P神经网络识别 方法的不足,提出了-种基于极限学习机（extreme learning machine,ELM）的脉象识别方
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针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统模糊聚类方法、 B P神经网络识别 方法的不足,提出了-种基于极限学习机（extreme learning machine,ELM）的脉象识别方法.该方法通过提取 脉象信号的特征向量,然后利用ELM对特征向量进行了训练和分类.实验结果表明,本文所提出的脉象识别 方法与传统模糊聚类方法、BP神经网络方法和支持向量机方法相比,识别正确率分别提高21%,9%和5 % . 这表明所提出的方法对脉象的分类判别能取得良好的效果.
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