摘要:人工神经网络是在结构上模仿生物神经连接的连接型网络,经训练的网络可用来进行模式分类,信号处理与检测等.针对海洛因吸食者的脉象信号与正常人脉象信号的特征差异,成功地应用BP网络对15例海洛因吸食者和15例正常人的脉象信号进行了识别.为此,建立了一个40～20～1的二层BP网络模型,选取每一例脉象信号的一段特征信号作为网络的输入信号,采用了训练样本和加噪声的训练样本分别训练网络的方法.论文还比较了共轭梯度法与基本BP算法训练网络的快慢问题.实验结果除1例正常人被误判外,吸毒病人全被检测出来,网络达到了96.7%的识别率,其结果说明训练的网络对检测脉象信号是十分有效的.