深度学习与脉搏特征：午休状态识别研究

“基于深度神经网络和脉搏特征的午休状态分类研究，通过深度学习技术对脉搏数据进行处理和分析，以区分午休前后的生理状态。” 深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种模仿人脑神经元结构的机器学习模型，尤其在处理复杂数据，如图像、语音和时间序列数据时表现出强大的能力。在本研究中，DNN被应用于脉搏信号的分析，这是由于脉搏信号包含了丰富的生理信息，可以反映人体健康状况和生理状态。 中国传统医学认为，脉搏是诊断疾病和评估健康状况的重要指标。脏腑、气血、阴阳的变化会直接影响脉象，因此，通过分析脉搏特征，可以推断出人体的内在状态。研究者郭彦杰、俞俊生和郭敬林利用这一理论，结合现代深度学习技术，对午休前后的脉搏数据进行了分类。 在数据预处理阶段，异常值被替换为正常范围内的值，这是为了确保模型训练的准确性，减少噪声的影响。脉搏长序列被分割成多个75个连续采样点的短序列，这样的处理方式有助于模型捕捉脉搏信号中的局部特征和动态变化。接下来，这些短序列被输入到构建的深度神经网络模型中，模型经过训练后能够输出相应的生理状态，即午休前或午休后。 经过训练，该深度神经网络在3200个训练样本上达到了82%的分类准确率，在独立的800个测试样本上达到了78%的准确率，这表明模型具有较好的泛化能力和对脉搏状态的区分能力。这种区分对于理解午休对人体生理影响、优化健康管理和疾病预防等方面具有潜在的应用价值。 关键词：脉搏特征的分析，深度学习的运用，以及午休状态的识别，都是本研究的核心内容。该研究展示了深度学习技术在生物医学领域的潜力，特别是在非侵入性、实时健康监测方面。同时，这也为中国传统医学的现代化和科学化提供了一个有力的工具，促进了医学与信息技术的交叉融合。