人工智能理论研究及测控技术在中医脉象辨识中的应用
| 摘要（ABSTRACT） | 第1-7页 |
| 第1章 脉象辨识概述 | 第7-14页 |
| 1．1 脉象辨诊概述 | 第7-10页 |
| 1．1．1 脉诊概述 | 第7页 |
| 1．1．2 生物电信号 | 第7-8页 |
| 1．1．3 脉诊流程 | 第8-9页 |
| 1．1．4 脉象研究现状 | 第9-10页 |
| 1．2 虚拟仪器技术及数据采集 | 第10-11页 |
| 1．3 人工智能技术及应用 | 第11-12页 |
| 1．4 小结 | 第12-14页 |
| 1．4．1 虚拟仪器技术 | 第12-13页 |
| 1．4．2 人工智能技术 | 第13页 |
| 1．4．3 本论文的研究路线 | 第13-14页 |
| 第2章 脉象数据采集 | 第14-34页 |
| 2．1 脉象信号变换 | 第14-15页 |
| 2．1．1 概述 | 第14-15页 |
| 2．1．2 信号放大及调理 | 第15页 |
| 2．2 数据采集技术 | 第15-16页 |
| 2．3 基于WIN9X操作平台的数据采集 | 第16-22页 |
| 2．3．1 引言 | 第16页 |
| 2．3．2 VxD技术 | 第16-17页 |
| 2．3．3 数据采集 | 第17-19页 |
| 2．3．4 VxD在脉象数据采集中的应用 | 第19-20页 |
| 2．3．5 多线程技术 | 第20-22页 |
| 2．4 A/D采集卡的选型及方案设计 | 第22-24页 |
| 2．4．1 A/D选型 | 第22页 |
| 2．4．2 位数的选择和精度 | 第22-23页 |
| 2．4．3 转换速率 | 第23-24页 |
| 2．5 A/D采集卡硬件设计 | 第24-30页 |
| 2．5．1 A/D选型 | 第24页 |
| 2．5．2 A/D采集卡硬件框架 | 第24-30页 |
| 2．6 其他数据采集方案及应用 | 第30-33页 |
| 2．6．1 声卡在数据采集中的应用 | 第30页 |
| 2．6．2 信号采集系统的设计思想 | 第30-32页 |
| 2．6．3 信号采集系统的实现 | 第32-33页 |
| 2．7 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 脉象识别 | 第34-48页 |
| 3．1 特征值提取 | 第34-36页 |
| 3．1．1 基本原理 | 第34-35页 |
| 3．1．2 滤波操作 | 第35-36页 |
| 3．1．3 特征值提取 | 第36页 |
| 3．2 神经网络技术 | 第36-39页 |
| 3．2．1 概述 | 第36-37页 |
| 3．2．2 神经网络模型 | 第37-39页 |
| 3．2．3 学习规则 | 第39页 |
| 3．3 人工智能技术及其应用 | 第39-43页 |
| 3．3．1 人工智能技术概述 | 第39-40页 |
| 3．3．2 产生式系统 | 第40-41页 |
| 3．3．3 搜索策略 | 第41-42页 |
| 3．3．4 常见脉图的特征参数 | 第42-43页 |
| 3．4 应用案例 | 第43-44页 |
| 3．5 小结 | 第44-48页 |
| 3．5．1 脉象部分 | 第44页 |
| 3．5．2 知识的获取 | 第44-45页 |
| 3．5．3 神经网络 | 第45-46页 |
| 3．5．4 人工神经网络在脉象识别中的应用 | 第46-48页 |
| 第4章 基于不确定推理的脉诊研究 | 第48-62页 |
| 4．1 不确定推理原理 | 第48-52页 |
| 4．1．1 概率推理模型 | 第48-51页 |
| 4．1．2 MYCIN模型 | 第51-52页 |
| 4．2 专家系统 | 第52-58页 |
| 4．2．1 专家系统概述 | 第52-53页 |
| 4．2．2 专家系统结构 | 第53-55页 |
| 4．2．3 分布式专家系统 | 第55页 |
| 4．2．4 神经网络专家系统 | 第55-56页 |
| 4．2．5 实时专家系统 | 第56-58页 |
| 4．3 不确定推理原理应用 | 第58-60页 |
| 4．3．1 总体方案设计 | 第58-59页 |
| 4．3．2 MYMX系统的知识表示 | 第59页 |
| 4．3．3 MYMX的非精确推理 | 第59-60页 |
| 4．4 小结 | 第60-62页 |
| 第5章 医疗电子展望 | 第62-65页 |
| 5．1 本研究课题的发展方向及途径 | 第62页 |
| 5．2 医疗电子展望 | 第62-63页 |
| 5．2．1 引言 | 第62-63页 |
| 5．2．2 智能化 | 第63页 |
| 5．2．3 网络化 | 第63页 |
| 5．3 脉象研究途径和方法 | 第63页 |
| 5．4 人工智能理论及应用 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66页 |
