基于AR模型和K-L变换的中医脉象聚类分析

摘要：

针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于AR模型和K-L变换的脉象模糊聚类方法.首先对脉象样本作8阶AR模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用K-L变换对特征集进行了压缩,最后利用F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析.实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%.

关键词：脉象、AR模型、K-L变换、F-PFSR聚类法

所属期刊栏目：23

分类号：O1(数学)

资助基金：国家自然科学基金;陕西省自然科学基金

在线出版日期：2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3-6