DOI：10.12201/bmr.202603.00079

Nonlinear time series analysis of pulse patterns

• 摘要：本研究旨在将脉象转化为非线性时间序列分析，以提升脉象研究的客观性与科学性，推动中医现代化进程。研究采用了递归图分析、时序卷积网络等方法，对预处理后的脉象数据进行分析。通过研究发现，不同脉象类型在非线性时间序列分析下展现出独特的特征模式，如递归率、确定性等参数的显著差异，这为脉象的精准识别与分类提供了科学依据。此外，利用时序卷积网络构建的脉象分类模型取得了较高的准确率。此研究成果不仅有助于深化对脉象形成机制的理解，还为中医临床诊断提供了更为客观、准确的技术手段，对中医脉象的标准化和现代化发展具有重要意义。

  关键词： 脉象; 非线性时间序列分析; 中医现代化; 特征提取; 模型构建

   

  Abstract: This research aims to transform pulse conditions into nonlinear time series analysis to enhance the objectivity and scientific nature of pulse condition research and promote the modernization process of traditional Chinese medicine. Methods such as recurrence plot analysis and temporal convolutional networks were used to analyze the preprocessed pulse condition data. The study found that different types of pulse conditions exhibit unique characteristic patterns under nonlinear time series analysis, such as significant differences in parameters such as recurrence rate and determinism, providing a scientific basis for the accurate identification and classification of pulse conditions. In addition, the pulse condition classification model constructed using a temporal convolutional network achieved high accuracy. The research results not only help to deepen the understanding of the formation mechanism of pulse conditions but also provide a more objective and accurate technical means for clinical diagnosis in traditional Chinese medicine, which is of great significance for the standardization and modernization of traditional Chinese medicine pulse conditions.

  Key words: Pulse condition; Nonlinear time - series analysis; Modernization of traditional Chinese medicine; Feature extraction; Model construction

  提交时间：2026-03-23

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