摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-13页 |
第一章 绪论 | 第13-19页 |
·引言 | 第13页 |
·基于人体经络电信息的生理分析诊断研究现状 | 第13-16页 |
·皮肤电阻检测 | 第14页 |
·放射性核素跟踪 | 第14-15页 |
·低频声信号检测 | 第15页 |
·BP神经网络技术在疾病诊断中的应用 | 第15-16页 |
·本课题的研究意义和主要研究内容 | 第16-19页 |
·本课题的研究意义 | 第16-17页 |
·本课题的主要研究内容 | 第17-19页 |
第二章 基于经络电信息的数据采集系统 | 第19-28页 |
·主动式电压信号测量仪硬件部分 | 第19-20页 |
·数据的初步处理 | 第20-28页 |
·系统辨识 | 第20-23页 |
·进行小波变换,获得他们的第4层细节函数; | 第23-25页 |
·求取经络电信息的特征值 | 第25-28页 |
第三章 BP神经网络基础知识和基本理论 | 第28-33页 |
·引言 | 第28页 |
·BP算法简介 | 第28-33页 |
·BP算法的结构 | 第28-30页 |
·BP算法的实现 | 第30-33页 |
第四章 经络电信息传输特征的应用 | 第33-48页 |
·试验简介: | 第33页 |
·经络电信息的数据采集 | 第33-34页 |
·经络电信息特征值的获取 | 第34-37页 |
·BP神经网络输入/输出变量的确定及其数据的预处理 | 第37-40页 |
·BP算法 | 第40-48页 |
·训练步骤 | 第40-41页 |
·糖尿病诊断神经网络的设计与训练及MATLAB实现 | 第41-48页 |
第五章 总结 | 第48-50页 |
·试验取得的成果 | 第48页 |
·试验需进一步完善部分 | 第48-50页 |
·BP算法的改进 | 第48-49页 |
·系统辨识与模式识别软件的改进 | 第49页 |
·建立在线分析系统 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-52页 |
附录1.系统辨识与模式识别程序 | 第52-53页 |
附录2.小波变换程序 | 第53-56页 |
附录3 糖尿病BP网络设计程序 | 第56-61页 |
致谢 | 第61-62页 |
研究成果及发表的学术论文 | 第62-63页 |
作者和导师介绍 | 第63-64页 |
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第64-65页 |