基于极限学习机的中医脉象识别方法

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2017年第9期

论文作者：陈星池 黄淑春 赵海 王晓漫

文章页码：1226 - 1229

关键词：中医脉象;脉搏波;特征提取;极限学习机;脉象识别;

摘    要：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、BP神经网络识别方法的不足,提出了一种基于极限学习机(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.