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针对电针镇痛过程中生化指标化验的时滞性及费用高等不足,提出基于模糊神经网络预测电针镇痛过程中生化指标变化的方法.模糊神经网络的性能通过隶属函数的类型和隶属函数的个数优化.网络的训练数据来源于电针镇痛病人的心电图(ECG),脑电图(EEG)等生理电信号以及检测的生化指标.选取45个样本为训练样本,剩余的15个样本作为预测样本.模糊神经网络预测的结果与实际检测的结果非常吻合,从而为电针镇痛过程中生化指标变化预测提供了一种新的方法. 相似文献
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