基于模糊推理和神经网络的呼吸障碍诊断方法的研究
【摘要】：在无创检测呼吸状态的前提下,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统的的呼吸障碍诊断方法。该方法首先选择人体的呼气末二氧化碳分压、脉率氧饱和度和心搏频率作为模糊推理系统的输入、呼吸状态作为输出;然后根据专家知识对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属函数并制定模糊规则;最后建立神经模糊推理系统,并通过训练优化调整隶属度函数和模糊规则。实验比较了BP网络和模糊PB网络的诊断性能,结果表明后者具有更好的效果。
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陈敏;尹学志;;基于模糊推理和神经网络的呼吸障碍诊断方法的研究[J];中国医疗器械杂志;2011年04期 |
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