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J-GLOBAL ID：202002269352487365   整理番号：20A1035228

パルス特性に基づく物理的構成識別【JST・京大機械翻訳】

Physical Constitution Discrimination Based on Pulse Characteristics

著者 (7件)： Li Nan (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Zhao Yuping (China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing, China) ,  Mao Xiaobo (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Wang Yang (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Shang Yifan (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Huang Luqi (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Huang Luqi (China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1160  ページ： 359-370  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パルス触診は伝統的漢方薬(TCM)と関連東洋医学システムにおける重要な診断ツールである。パルス波は多くの生理学的および病理学的情報を含んでいる。パルス波に含まれる情報を効果的に抽出する方法は国内外で関心が持たれている。本論文では,パルス波特性に関する包括的な紹介を与えた。さらに,パルス特性情報に基づく学生の物理的構成を区別する新しい方法を提案した。最初に,パルスデータを収集し,前処理およびパルスサイクルを分割した。第二に,パルス波の時間領域とパルス特徴係数を抽出した。最後に,有用なパルス波特徴を評価し,特徴を分類してSVM分類器により学生の構成を識別した。数実験は,提案した理論の正当性と実現可能性を証明した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  *パルス特性 ,  パルス波 ,  *パルス ,  東洋医学 ,  漢方製剤
準シソーラス用語： 時間領域 ,  パルス周期 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 伝統的漢方薬 ,  パルス特性 ,  物理的構成 ,  SVM

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： パルス特性 ,  物理 ,  識別