自适应神经模糊推理系统用于糖尿病证候诊断的研究
提出了基于T-S模型(Takagi-Sugeno型)的自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNetwork-basedFuzzyInferenceSystem,ANFIS),介绍了高木-关野(Takagi-Sugeno型)模型结构和自适应神经网络模糊推理系统的结构和算法.本文采用减法聚类初始化模糊推理系统模型,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,使传统的逻辑推理不仅具有逻辑思维及语言表达能力而且具有自学习和联想能力,通过2型糖尿病证候数据库验证了ANFIS用于证候诊断的合理性和有效性.提示自适应神经网络模糊推理系统适合中医证候诊断的研究.
高木-关野模型 自适应神经模糊系统 减法聚类 中医证候
李建生 胡金亮 岳彩青
河南中医学院老年医学研究所,450008 中国人民解放军信息工程大学理学院信息科技研究所,450001
国内会议
北京
中文
222-225
2005-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）