基于遗传算法优化的神经网络在人体脉象识别中的应用

人体脉象信息的分类、识别等诸多方面存在着大量复杂的非线性关系,针对传统神经网络结构的设计依赖于人的经验,以及学习和训练时长、学习收敛性很难保证的缺点,提出了一种利用遗传算法对神经网络的结构、连接权、初始阈值、学习率、动量因子同时进行优化,从而达到优化神经网络的算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,提高网络的处理能力,为人体脉象识别方法提供新的理论思想和认知系统。     

"中风复元方"联合低频电刺激治疗气虚血瘀型卒中后吞咽障碍35例临床研究

目的:观察中药汤剂中风复元方联合低频电刺激治疗气虚血瘀型卒中后吞咽障碍患者的临床疗效。方法:70例气虚血瘀型卒中后吞咽障碍患者随机分为治疗组和对照组,每组35例。对照组给予低频电刺激治疗,1次/d;治疗组在对照组治疗的基础上联合中药汤剂中风复元方口服,每日1剂,2组疗程均为8周。观察并比较2组患者治疗前后洼田饮水试验评分、标准吞咽功能评估量表(SSA)评分改变情况,并评估临床疗效。结果:治疗8周后,治疗组总有效率为88.57%,明显高于对照组的71.43%(P0.05)。2组患者治疗后洼田饮水试验评分、SSA评分均较治疗前明显下降(P0.05),治疗组评分明显低于对照组(P0.05)。结论:在低频电刺激基础上加用中风复元方能够显著改善气虚血瘀型卒中后吞咽障碍患者吞咽功能,并提高临床疗效。