中医(traditional Chinese medicine, TCM)舌诊客观化研究中需要分析的舌象特征很多,不同的舌象特征往往采用单独的方法进行分析,导致分析系统的整体实现复杂度大幅增加。为此,基于持续学习的思想,提出一种中医舌色苔色协同分类方法,该...中医(traditional Chinese medicine, TCM)舌诊客观化研究中需要分析的舌象特征很多,不同的舌象特征往往采用单独的方法进行分析,导致分析系统的整体实现复杂度大幅增加。为此,基于持续学习的思想,提出一种中医舌色苔色协同分类方法,该方法将舌色分类作为旧任务,将苔色分类作为新任务,充分利用2个任务的相似性和相关性,仅通过一个网络结构就同时实现舌色和苔色的准确分类。首先,设计一种基于全局-局部混合注意力机制(global local hybrid attention, GLHA)的双分支网络结构,将网络高层语义特征与低层特征相融合,提升特征的表达能力;然后,提出基于正则化和回放相结合的持续学习策略,使得该网络在学习新任务知识的同时有效防止对旧任务知识的遗忘。在2个自建的中医舌象特征分析数据集上的实验结果表明,提出的协同分类方法可以获得与单个任务相当的分类性能,同时可以将2个分类任务的整体复杂度降低一半左右。其中,舌色分类准确率分别达到93.92%和92.97%,精确率分别达到93.69%和92.87%,召回率分别达到93.96%和93.16%;苔色分类准确率分别达到90.17%和90.26%,精确率分别达到90.05%和90.17%,召回率分别达到90.24%和90.29%。展开更多
提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络...提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。展开更多
文摘中医(traditional Chinese medicine, TCM)舌诊客观化研究中需要分析的舌象特征很多,不同的舌象特征往往采用单独的方法进行分析,导致分析系统的整体实现复杂度大幅增加。为此,基于持续学习的思想,提出一种中医舌色苔色协同分类方法,该方法将舌色分类作为旧任务,将苔色分类作为新任务,充分利用2个任务的相似性和相关性,仅通过一个网络结构就同时实现舌色和苔色的准确分类。首先,设计一种基于全局-局部混合注意力机制(global local hybrid attention, GLHA)的双分支网络结构,将网络高层语义特征与低层特征相融合,提升特征的表达能力;然后,提出基于正则化和回放相结合的持续学习策略,使得该网络在学习新任务知识的同时有效防止对旧任务知识的遗忘。在2个自建的中医舌象特征分析数据集上的实验结果表明,提出的协同分类方法可以获得与单个任务相当的分类性能,同时可以将2个分类任务的整体复杂度降低一半左右。其中,舌色分类准确率分别达到93.92%和92.97%,精确率分别达到93.69%和92.87%,召回率分别达到93.96%和93.16%;苔色分类准确率分别达到90.17%和90.26%,精确率分别达到90.05%和90.17%,召回率分别达到90.24%和90.29%。
文摘提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。
