人工神经网络在吸毒者脉象信号识别中的应用的中期报告本次中期报告描述了人工神经网络在吸毒者脉象信号识别方面的应用进展情况。我们研究了利用传统的机器学习算法和深度学习算法完成脉象信号识别的能力，并探究了人工神经网络的优势和限制。首先我们收集了一组吸毒者和非吸毒者的脉象信号样本，并对其进行了标注和分类。然后，我们将数据分成训练、验证和测试集，并使用传统的机器学习算法和深度学习算法训练模型。我们利用支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）和卷积神经网络（CNN）等算法进行实验。我们的实验结果表明，传统的机器学习算法在吸毒者和非吸毒者的脉象信号分类上表现尚可，但深度学习算法在准确率和召回率等性能指标上表现更为优秀。我们发现，卷积神经网络（CNN）在所有算法中表现最佳，准确率达到了96%。然而，我们也注意到，人工神经网络对于训练数据的量和质量非常敏感。增加训练数据量可以提高模型的泛化能力，但如果训练数据中存在噪声或标记错误，则可能会影响模型的准确性。因此，我们需要继续优化数据集的质量和算法的性能，以提高模型的识别能力。总的来说，通过人工神经网络对吸毒者脉象信号进行识别是可行的，未来我们将继续优化算法和数据集，以进一步提高识别性能。