【摘 要】
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为了能客观地反映中医舌诊所蕴涵的病理信息,首次采用近红外光谱和神经网络对疾病进行诊断。分别采用了BP网络、广义回归神经网络（GRNN）、主成分分析和广义回归神经网络（PCA-GRN
【机 构】
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长江师范学院物理学与电子工程学院,天津大学天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室,天津师范大学物理与电子信息学院
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为了能客观地反映中医舌诊所蕴涵的病理信息,首次采用近红外光谱和神经网络对疾病进行诊断。分别采用了BP网络、广义回归神经网络（GRNN）、主成分分析和广义回归神经网络（PCA-GRNN）结合的三种模型在舌诊光谱法中的分析预测,首先对三种建模方法进行了分析,再用采集的健康人和糖尿病患者舌诊光谱数据进行校正模型的建立,两类舌诊光谱样本各39例,共计78例样本,在神经网络学习中,将其分成训练集样本60例和预测集样本18例,分别利用所建的三种模型对舌诊光谱样本进行训练和预测。实验结果是三种模型中PCA-GRNN相结
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