改进的模糊专家系统及其在医疗诊断领域的应用研究

【摘要】专家系统是人工智能领域中最活跃和应用最广泛的领域之一，它是智能的计算程序系统，内部包含大量的某一领域中的专家经验和知识，可以利用人类专家所掌握的知识和解决问题的思路来处理这一领域的问题。模糊专家系统是专家系统的一种。本文主要研究基于规则的模糊专家系统，侧重讨论其中的知识表示法和模糊推理方法，并将所得理论研究成果应用于建立疾病诊断模糊专家系统。本论文主要的研究工作和结果如下：1）分析模糊专家系统中不同知识表示法的基本形式、优点和缺点，并选择适合构建基于规则模糊专家系统的适当表示方法。2）模糊推理是模糊专家系统的重要组成部分，它决定着系统的优劣。经常使用的推理方法是CRI方法，但这种方法存在一些不足，推理方法有待进一步改进。为此，文献中提出了多种模糊推理方法，但是它们大多是理论层面的研究成果，并没有被应用到专家系统中，所以本文选择更好的推理方法用于构建专家系统。3）模糊专家系统的应用已遍及多个专业领域，本文选择与人们生活息息相关的医学领域作为研究对象。通过多种途径的调研，获取疾病的相关知识，并通过产生式表示法将知识转换成符合系统要求的规则。4）系统的构建、实现和仿真。根据选择的知识表示法和模糊推理方法构建医疗诊断系统，在这个系统的规则库中集成了很多该领域的专家知识，运用这些知识对病人出现的症状进行分析诊断，并显示诊断结果。仿真试验表明，本文建立的模糊专家系统可以对本地区二十六种常见疾病实现自动诊断，所显示的诊断结果正确率较高。
【作者】张爱英；
【导师】裴道武；
【作者基本信息】浙江理工大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】模糊专家系统；知识表示法；模糊推理；贴近度推理方法；疾病诊断；

【参考文献】
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