基于模糊理論的醫(yī)學診斷專家系統(tǒng)技術研究.pdf

1、本課題針對現(xiàn)存專家系統(tǒng)研究方法中的不足，根據(jù)醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)的特點，采用模糊數(shù)學理論，結合多種知識表示方法和推理技術，運用數(shù)據(jù)庫的相關技術，對醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)中的一些關鍵技術進行了研究。
　　本論文主要做了以下幾個方面的工作：
　　1、根據(jù)醫(yī)療診斷信息的特點，完善了知識表示形式，將產(chǎn)生式規(guī)則表示和框架表示相結合，克服了單一知識表示方式的局限性。
　　2、根據(jù)醫(yī)學專家處理問題的思維過程和特點，結合醫(yī)療診斷知識表示方式，采

2、用正向推理和逆向推理，實現(xiàn)了模糊框架的推理機制和模糊規(guī)則推理機制。兩種推理機制可以相互嵌套，提高了診斷推理的效率。并且將推理過程分步驟進行，使推理過程不至于過分冗長，滿足不同用戶的不同需求。
　　3、為了推理的方便，依據(jù)模糊屬性值的特點，將其分類為連續(xù)模糊屬性值和離散模糊屬性值。對于連續(xù)模糊屬性值采用Min-Max匹配算法，根據(jù)兩個屬性值之間的覆蓋程度計算匹配度；對于離散模糊屬性值則采用語義距離的匹配算法，根據(jù)兩個屬性值之間的語義

3、距離進行匹配程度計算。使屬性值的匹配度計算更加合理有效。
　　4、推理過程采用廣度優(yōu)先搜索策略，并記錄推理過程的步驟和中間結論，用戶可以按自己的需要對結論作出解釋。
　　5、本文開發(fā)的模糊專家系統(tǒng)工具簡單實用，并可以嵌入到其他相關領域中。通過測試表明，本文建立的醫(yī)療診斷知識表示方法有利于優(yōu)化知識庫的結構，實現(xiàn)知識庫維護的相對獨立。采用模糊規(guī)則推理和模糊框架推理兩種推理機制，能夠根據(jù)醫(yī)療知識的特點，按照醫(yī)學專家的處理問題的思維