基于PCA-BP肝炎患者舌诊的光谱识别
Spectrum Identification of Hepatitis Tongue Diagnosis Based on Principal Component Analysis and BP Neural Network作者机构：天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室天津300072 长江师范学院物理学与电子工程学院重庆408100
出 版 物：《天津大学学报》 (Journal of Tianjin University(Science and Technology))
年 卷 期：2011年第44卷第4期
页 面：287-290页
核心收录：
学科分类：07[理学] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学]
基 金：国家自然科学基金资助项目(60674111 30973964)
主 题：光谱分析 主成分分析 BP神经网络 舌诊 病毒性肝炎
摘 要：为了对肝炎患者进行快速无创筛查,用主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的方法建立了健康人与病毒性肝炎患者的舌边归一化反射率的光谱识别模型.采集了健康人与病毒性肝炎患者舌边的光谱数据,进行归一化反射率预处理,从每类舌边中各获得36组光谱数据,利用主成分分析法进行聚类分析得到主成分得分值,选取代表原始变量所能提供的绝大部分信息的数据进行建模,在72个样本中随机抽取健康人和病毒性肝炎患者各26例作为建模样本,用余下的20个样本对该模型进行预测.设定预测偏差在±0.2内为预测正确,模型预测准确率达到100%.实验结果表明,用PCA-BP方法可以实现对健康人与病毒性肝炎患者进行快速、精确地分类识别,这对加强中医舌诊的客观化起到了良好的促进作用.
维普期刊数据库
同方期刊数据库