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基于模糊决策的肝纤维化CT图像分类方法研究
提出一种基于 K近邻法的模糊决策的肝纤维化 CT图像分类方法.对提取的图像频域特征向量用模糊加权 K近邻法进行分类,其中引入隶属度函数对由于各种噪声和扫描参数的变化引起的特征值的不确定性进行描述.本研究结果表明模糊技术的应用提高了分类器的识别率和鲁棒性.
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基于模糊识别技术对血压判定的初步研究
血压判定方法是提高血压测量准确度的关键,本文主要阐述了根据示波法原理间接测量血压,提出了基于脉动波时间间隔特征的测量血压的方法;同时,利用模糊识别技术对高低血压进行研究,建立了相关的算法和规则,初步实现了对血压高低的判定.本文提出的模糊模式识别是判定高低血压非常有效的方法,具有很大实际应用价值.关键字:血压;脉动波;模糊识别;隶属度函数
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四物汤多成分关系的博弈描述
博弈论是复杂系统理论的重要组成部分,特别适合描述双方或者多方合作解决问题或者对抗求得平衡的复杂问题.中医的方剂学说包含了博奕论思想的多种涵义.本研究建立四物汤的多方博弈模型,并应用于几种不同配比的四物汤药效分析.首先应用模糊集合进行四物汤多成分交互分析,得到熟地、当归、川芎、白芍对于实验靶点的隶属度函数,然后将其作为博弈模型的收益函数,建立四物汤的多方博弈模型,应用于3种不同配比的四物汤药效分析.根据实验所选取的靶点和博弈模型,<太平惠民和剂局方>的四物汤配比是优值之一.
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基于模糊推理的心拍分类
心拍分类对于临床心律失常自动化检测非常重要.临床上对心拍分类的诊断标准存在一定的不确定性,模糊推理可以较好地表达心拍分类过程中的不确定性,而隶属度函数的设计是模糊推理系统的关键问题.本研究提取较为精确的QRS复合波间期和RR间期特征组成模糊输入量;通过对MIT-BIH心律失常心电数据库的所有正常拍和室性早搏模糊输入量进行统计分析,提出了一种设计隶属度函数的具体思路,并实现了一个用于心拍分类的模糊推理系统.通过对MIT-BIH心律失常心电数据库测试,该系统心拍分类结果较好,具有临床应用价值.
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模糊神经网络在肺癌CT诊断中的应用
目的：综合运用模糊数学和人工神经网络知识构建一个模糊神经网络（ FNN）模型，用于肺癌计算机辅助诊断。方法：以实际肺癌诊断病例（ n＝117）中的一部分（ n＝73）作为训练集，首先利用隶属度函数对样本的5个临床参数和21项CT特征进行模糊化处理，再输入基于BP算法的神经网络，对网络进行训练。用训练好的网络对余下的样本（n＝44）进行预测，并将预测结果以及基于BP神经网络（BPNN）的预测结果与病理结果进行比较。结果：FNN诊断肺癌的灵敏度、特异度和正确率分别为0．9048、0．9130和90．91％，BPNN分别为0．8095、0．8696和84．09％。结论：FNN模型诊断肺癌的预测结果与病理结果接近，且优于BPNN的预测结果。
