脉搏波特征提取算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·脉搏波研究基础 | 第11-13页 |
| ·国内外研究发展现状 | 第13-16页 |
| ·目前存在的问题及困难 | 第16页 |
| ·本文作者的主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文结构设置 | 第17-18页 |
| 2 基于混合遗传算法的均匀脉象特征提取研究 | 第18-44页 |
| ·典型中医脉象 | 第18-21页 |
| ·脉象脉律均匀度判定 | 第21-22页 |
| ·脉律均匀脉搏波解析模型 | 第22-24页 |
| ·本章算法基础 | 第24-30页 |
| ·简单遗传算法 | 第24-26页 |
| ·最优保存遗传算法 | 第26-27页 |
| ·模拟退火算法 | 第27-30页 |
| ·混合遗传算法分析与设计 | 第30-32页 |
| ·混合遗传算法的具体实现 | 第32-36页 |
| ·编码方式 | 第32页 |
| ·适应度函数设计 | 第32-33页 |
| ·选择操作符的设计 | 第33-34页 |
| ·交叉操作的设计 | 第34页 |
| ·变异操作符的设计 | 第34-35页 |
| ·模拟退火操作符的设计 | 第35-36页 |
| ·算法控制参数的设定 | 第36页 |
| ·算例验证 | 第36-38页 |
| ·混合遗传算法提取脉律均匀脉象特征 | 第38-42页 |
| ·算法分析与比较 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 3 基于小波分析的脉律不均脉象特征提取研究 | 第44-57页 |
| ·本章基础理论 | 第44-49页 |
| ·小波变换理论 | 第44-45页 |
| ·多分辨率分析 | 第45-47页 |
| ·Mallat算法 | 第47-48页 |
| ·小波分析中的信号分解与重构 | 第48-49页 |
| ·基于小波分析的脉律不均脉象特征提取 | 第49-55页 |
| ·脉搏波信号的分解与合成 | 第49-53页 |
| ·基于小波分析的脉象特征提取 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 4 脉搏波信号的神经网络识别研究 | 第57-68页 |
| ·神经网络模式识别基础 | 第57-60页 |
| ·神经网络的基本特征和训练方式 | 第57-58页 |
| ·神经元和激励函数 | 第58-60页 |
| ·BP网络在中医脉象识别系统中的应用 | 第60-66页 |
| ·神经网络作为脉象分类的特点 | 第60页 |
| ·BP网络模型及其训练算法 | 第60-62页 |
| ·BP网络改进算法 | 第62-63页 |
| ·BP网络对脉象特征向量进行识别 | 第63-66页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 5 中医脉象识别系统的实现 | 第68-79页 |
| ·系统简介 | 第68页 |
| ·系统功能设计 | 第68-70页 |
| ·系统功能实现 | 第70-78页 |
| ·数据接收功能的实现 | 第71-73页 |
| ·特征提取与识别功能的实现 | 第73-77页 |
| ·血流动力学参数分析功能的实现 | 第77-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 1 总结 | 第79页 |
| 2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 附录 | 第84-87页 |
| 保优遗传算法收敛性详细证明过程 | 第84-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第89页 |
