基于领域本体的亚健康中医辅助诊断系统的研究及应用

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基于领域本体的亚健康中医辅助诊断系统的研究及应用

     论文目录

基于领域本体的亚健康中医辅助诊断系统的研究及应用第1-74页

 摘要第5-6页

 Abstract第6-12页

 第一章 引论第12-20页

   ·问题的提出第12-13页

   ·专家系统方法及研究现状第13-14页

   ·专家系统方法与技术综述第14-17页

     ·基于规则的专家系统第14-15页

     ·基于案例的专家系统第15-16页

     ·基于框架的专家系统第16页

     ·基于模糊逻辑的专家系统第16-17页

   ·医学领域本体的研究现状第17-18页

   ·本文研究的内容第18-20页

 第二章 中医亚健康辅助诊断领域本体的设计与框架表示第20-29页

   ·中医亚健康辅助诊断系统原理与涉及的知识领域第20-21页

   ·本体基本组织结构第21-24页

     ·本体论相关理论第21-24页

       ·本体的描述语言第21-22页

       ·本体描述方法或建模元语第22页

       ·本体分类第22-23页

       ·构建本体方法论第23页

       ·本体的评估第23页

       ·本体的用途第23-24页

   ·医学诊断领域本体的基本结构第24-26页

   ·中医学诊断领域本体的基本结构第26-29页

 第三章 中医亚健康辅助诊断领域知识的获取方法第29-41页

   ·知识获取的任务第29-30页

     ·抽取知识第29页

     ·知识的转换第29-30页

     ·知识的输入第30页

     ·知识的检测第30页

   ·知识获取的方式第30-31页

     ·半自动知识获取第31页

     ·自动知识获取第31页

   ·知识获取的方法第31-34页

     ·显性知识及其获取方法第32页

     ·隐性知识及其获取方法第32-33页

     ·基于领域本体的知识获取第33-34页

   ·基于临床病案的知识获取方法第34页

   ·电子病案的基本概念第34-35页

   ·病案知识表示形式第35-38页

   ·病案知识再加工第38页

   ·中医诊断学公理获取和基于公理的知识推理第38-40页

   ·小结第40-41页

 第四章 症状匹配模糊逻辑推理方法第41-57页

   ·模糊逻辑第41-42页

   ·模糊知识表示模型第42页

   ·基于电子病案与模糊方法解决患者自述与标准症状的匹配问题第42-45页

     ·医学知识和模糊理论的关系第42-43页

     ·标志的分类第43页

     ·症状的合并第43-44页

     ·模糊规则的知识获取第44-45页

   ·电子病案系统中模糊逻辑推理方法应用研究第45-47页

     ·规则的概率推理方法第45-46页

     ·推理算法设计第46-47页

   ·利用脉象进行中医亚健康辅助机器诊断第47-57页

     ·中医脉诊本体类的划分第48-49页

     ·中医脉诊本体的表示方法第49-52页

     ·中医脉诊知识的表示方法第52-53页

     ·中医脉诊本体中的公理第53-54页

     ·基于公理的中医脉诊知识分析第54-55页

     ·基于公理的中医脉诊知识推理第55-57页

       ·基于类间公理的医学知识推理第55页

       ·基于类内公理的中医脉诊知识推理第55-57页

 第五章 中医亚健康辅助诊断专家系统的实现第57-62页

   ·中医亚健康辅助诊断专家系统的主要数据库结构与设计第57页

   ·中医亚健康辅助诊断专家系统的实现第57-58页

   ·证候推理过程描述第58-60页

   ·系统实现部分主界面第60-62页

 第六章 总结与讨论第62-64页

   ·结论第62页

   ·讨论第62-64页

 参考文献第64-68页

 附录第68-72页

 攻读学位期间发表的论文第72-73页

 致谢第73-74页

知识处理中知识表示、获取及推理的一些问题研 综述第74-148页

 摘要第75-77页

 Abstract第77-84页

 第一章 专家系统第84-101页

   ·专家系统概述第84-96页

     ·专家系统的产生与发展第84-86页

       ·初创期第84-85页

       ·成熟期第85-86页

       ·发展期第86页

     ·专家系统的研究现状第86-91页

       ·基于规则的专家系统第86-87页

       ·基于案例的专家系统第87-88页

       ·基于框架的专家系统第88页

       ·基于模糊逻辑的专家系统第88-89页

       ·基于D-S证据理论的专家系统第89页

       ·基于人工神经网络的专家系统第89-90页

       ·基于遗传算法的专家系统第90-91页

     ·专家系统的研究热点第91-94页

       ·知识的表示和获取第91-93页

       ·多Agent技术的运用第93-94页

     ·专家系统第94-96页

       ·通用性专家系统第94-95页

       ·分布式专家系统第95页

       ·协同式专家系统第95-96页

   ·医学专家系统第96-100页

     ·医学诊断专家系统理论研究第96-97页

     ·专项医学诊断专家系统第97-98页

     ·神经网络医学诊断专家系统第98-100页

   ·亚健康医学专家系统第100-101页

 第二章 知识表示第101-109页

   ·知识表示(一)第101-102页

     ·知识表示的定义第101页

     ·知识表示的选择第101-102页

   ·知识表示(二)第102-108页

     ·几种常用的知识表示方法第102-108页

   ·总结第108-109页

 第三章 知识获取的方法和技术第109-117页

   ·关于自然语言理解第109-114页

     ·自然语言理解产生的背景第109-110页

     ·国内外语言信息处理现状及研究方法第110-113页

       ·国外关于自然语言理解方面的研究第110-112页

       ·国内关于自然语言理解方面的研究第112-113页

     ·中文自然语言处理的难点及研究方向第113-114页

   ·知识获取的简介第114-115页

   ·知识获取的方式第115-117页

     ·半自动知识获取第115页

     ·自动知识获取第115-117页

 第四章 案例学习第117-122页

   ·基于案例推理机制第117-119页

     ·案例的分类和表示第118页

       ·事例特征属性表示方法第118页

       ·框架表示法第118页

       ·语义网络表示法第118页

     ·推理机设计第118-119页

       ·关联检索策略第119页

       ·归纳检索策略第119页

       ·基于知识检索策略第119页

   ·基于案例推理知识库系统第119-120页

   ·实现过程第120-122页

 第五章 自学习第122-124页

   ·学习系统主要有四个部件构成第122-123页

   ·自学习的方法第123-124页

 第六章 本体第124-135页

   ·本体论概念演变第124-125页

   ·本体第125-126页

   ·本体论相关理论第126-129页

     ·本体的描述语言第126页

     ·本体描述方法或建模元语第126-127页

     ·本体分类第127页

     ·构建本体方法论第127-128页

     ·本体的评估第128页

     ·本体的用途第128-129页

   ·OwL描述语言概述第129-130页

   ·本体论的研究和应用第130-135页

     ·本体论理论研究和语义第130-132页

       ·本体概念研究第130-131页

       ·本体构建研究第131页

       ·本体映射研究第131-132页

       ·本体进化研究第132页

     ·本体在信息系统中的应用第132-133页

     ·本体和语义网第133-135页

 第七章 不确定性知识推理技术第135-142页

   ·几种不精确推理模型第136-138页

     ·确定性理论第136-137页

     ·主观Bayes方法第137-138页

     ·证据理论第138页

     ·模糊集理论第138页

   ·简评几种不精确推理模型的性能第138-140页

   ·四种方法的优、缺点第140-141页

   ·结束语第141-142页

 参考文献第142-148页

Research and Application of TCM Sub-health Associate Diagnosis Sytem Based on Domain Ontology第148-222页

 Abstract第149-154页

 Chapter 1 Introduction第154-164页

   ·The problem proposed第155-156页

   ·Expert System Method and Research Status第156-157页

   ·Expert System Method and technology Survey第157-161页

     ·Rule-based expert system第157-158页

     ·Case-based expert system第158-159页

     ·The Expert System based on framework第159-160页

     ·The expert system based on fuzzy logic reasoning第160-161页

   ·The status of the medical domain ontology第161-162页

   ·The content of this article第162-164页

 Chapter 2 The design of Traditional chinese medicine sub-healthassociate diagnosis domain ontology and framework show第164-175页

   ·System principle of Traditional chinese medicine sub-healthassociate diagnosis and field knowledge第164-166页

   ·Ontology basic organizational structure第166-170页

     ·Ontological theory第166-170页

       ·Ontology description language第166-167页

       ·Ontology description method and modeling yuan第167页

       ·Ontology Category第167-168页

       ·Construction ontology methodology第168-169页

       ·The assessment of ontology第169页

       ·The use of ontology第169-170页

   ·The basic structure of medical diagnosis domain ontology第170-172页

   ·The basic structure of TCM medical diagnosis domainontology第172-175页

 Chapter 3 Acquisition method of Traditional chinese medicinesub-health associate diagnosis domain knowledge第175-192页

   ·The task of knowledge acquisition第175-177页

     ·Collected knowledge第175-176页

     ·Knowledge conversion第176页

     ·Input the knowledge第176-177页

     ·Detection knowledge第177页

   ·The way of knowledge acquisition第177-178页

     ·Non-automatic knowledge acquisition第177-178页

     ·Automatic knowledge acquisition第178页

   ·Method of knowledge acquisition第178-182页

     ·Dominant knowledge and acquisition method第179-180页

     ·Tacit knowledge and acquisition methods第180-181页

     ·Knowledge acquisition based on the domain ontology第181-182页

   ·Knowledge acquisition methods based on the clinical cases第182-183页

   ·The basic concept of electronic medical record第183-184页

   ·The form of knowledge cases第184-187页

   ·Knowledge of cases to deal with第187-188页

   ·TCM Diagnostics axiom acquisition and knowledge-basedreasoning第188-190页

   ·Summary第190-192页

 Chapter 4 Symptoms matching fuzzy logic reasonng method第192-211页

   ·Fuzzy logic第192-193页

   ·Fuzzy knowledge show model第193-194页

   ·Electronic medical record and fuzzy logic solutions theproblem of the readme match with the standard symptoms第194-197页

     ·The relationship between medical knowledge and fuzzy theory第194页

     ·The classification of marks第194-196页

     ·Symptoms merger第196-197页

     ·Knowledge acquisition of fuzzy rules第197页

   ·Fuzzy logic method applied research in the electronic medicalrecord system第197-200页

     ·Probability reasoning method of rules第198-200页

     ·Algorithm Design第200页

   ·Using TCM diagnosis Pulse for sub-health associassion machinery第200-211页

     ·The category of TCM Pulse Diagnosis ontology第201-202页

     ·Pulse Diagnosis ontology expression method第202-206页

     ·Pulse Diagnosis knowledge expression method第206-207页

     ·Axiom of pulse diagnosis第207-208页

     ·TCM pulse diagnosis knowledge based on the axiom第208-209页

     ·TCM pulse diagnosis knowledge based on knowledge reasoning第209-211页

       ·Medical knowledge reasoning based on the type between the axiom第209-210页

       ·TCM Pulse Diagnosis knowledge reasoning based on the inner axiom第210-211页

 Chapter 5 Achieving of TCM sub-health associate expert system第211-213页

   ·The main database structure and design第211-212页

   ·The main interface of system achieving第212-213页

 Chapter 6 Summary and discussion第213-215页

   ·Conclusion第213-214页

   ·Discussion第214-215页

 References第215-222页

Research on Some Problems of Knowledge Representation,Acquisition and Reasoning in Knowledge Processing第222-321页

 Abstract第224-232页

 Chapter 1 Expert System第232-257页

   ·Expert system outlined第232-249页

     ·Expert system for selecting and development第232-235页

       ·Embryonic stage第233-234页

       ·Maturity stage第234-235页

       ·Development stage第235页

     ·The status of expert system researching第235-242页

       ·Rule-based expert system第236页

       ·Case-based expert system第236-237页

       ·Based on the framework of expert system第237-238页

       ·Based on fuzzy logic expert system第238-239页

       ·Evidence Based on the D-S theory of expert system第239-240页

       ·Based on artificial neural network expert system第240-241页

       ·Based on genetic algorithm expert system第241-242页

     ·Hot spots of expert system researching第242-247页

       ·Knowledge expression and acquisition第243-245页

       ·Using more Agent technology第245-247页

     ·Expert System第247-249页

       ·Universal expert system第247页

       ·Distributed Expert System第247-248页

       ·Cooperative Expert System第248-249页

   ·Medical expert system第249-255页

     ·Medical Diagnosis Expert System theoretical research第249-251页

     ·Special medical diagnostic expert system第251-253页

     ·Neural network medical diagnostic expert system In recent years, artificial neural network technology to flourish第253-255页

   ·Sub-health medical expert system第255-257页

 Chapter 2 Knowledge expression第257-268页

   ·Knowledge expression(a)第257-258页

     ·The definition of knowledge expresion第257页

     ·The choice of knowledge expresion第257-258页

   ·Knowledge expression(b)第258-267页

     ·Several methods of common knowledge expresion第258-267页

   ·Summary第267-268页

 Chapter 3 Knowledge acquisition methods and techniques第268-280页

   ·About natural language understanding第268-277页

     ·The background of natural language understanding第269页

     ·The status of domestic and foreign language information processing and research methods第269-275页

       ·The research of abroad on natural language understanding第269-273页

       ·The research of domestic natural language understanding第273-275页

     ·Chinese natural language processing and the difficulty第275-277页

   ·Knowledge acquisition introduction第277-278页

   ·The way of knowledge acquisition第278-280页

     ·Non-automatic knowledge acquisition第278页

     ·Automatic knowledge acquisition第278-280页

 Chapter 4 Case study第280-286页

   ·Case-based reasoning mechanism第281-283页

     ·Classification and expression of case第281-282页

       ·Examples features attributes express way第281页

       ·The framework express way第281-282页

       ·Semantic network express way第282页

     ·Inference engine design第282-283页

       ·Associated retrieval strategy第282-283页

       ·Summarized retrieval strategy第283页

       ·Retrieval strategy based on knowledge第283页

   ·Case-based reasoning Knowledge Base System第283-284页

   ·Realization process第284-286页

 Chapter 5 Self-learning第286-289页

   ·Learning System has four main components comprise:第286-287页

   ·Self-learning method第287-289页

 Chapter 6 Ontology第289-303页

   ·The evolution of Ontology concept第289-291页

   ·Ontology第291页

   ·The theory of Ontology第291-295页

     ·Description of ontology language第291-292页

     ·Description of ontology language modeling yuan第292-293页

     ·Ontology Category第293页

     ·Construction ontology methodology第293-294页

     ·The assessment of ontology第294页

     ·The use of ontology第294-295页

   ·Ontology description language OwL Summary第295-296页

     ·The research and application of Ontology第296-303页

     ·Ontology theoretical research and semantic第297-300页

       ·The concept of ontology第297页

       ·Construction of ontology第297-298页

       ·Ontology mapping study第298-299页

       ·Ontology evolution第299-300页

     ·The application of ontology in information systems第300-301页

     ·Ontology and Semantic Web第301-303页

 Chapter 7 The uncertainty of knowledge reasoning第303-312页

   ·Some imprecise reasoning model第304-307页

     ·Uncertainty theory第304-306页

     ·Subjective Bayes methods第306页

     ·Evidence theory第306-307页

     ·Fuzzy set theory第307页

   ·On several imprecise reasoning model performance第307-310页

   ·The advantages and disadvantages of four methods第310-311页

   ·Conclusion第311-312页

 Reference第312-321页

论文编号BS691663，这篇论文共321页
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