基于决策树的糖尿病诊断专家系统的研究与设计

发布时间：2017-10-27 12:30

  本文关键词：基于决策树的糖尿病诊断专家系统的研究与设计

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【摘要】：随着人工智能的发展,人工智能在医疗中的应用也越来越广泛。专家系统作为人工智能应用一个重要分支,为解决医疗问题提供了一种有效的手段。决策树模型是专家系统的一个重要模型,它能够高效表示知识,具有较强的推理能力。本文基于决策树为马鞍山桃园社区医院研发糖尿病诊断专家系统,该系统用于社区居民糖尿病的诊断和治疗。本文主要研究内容如下:首先,介绍课题的背景意义以及国内外研究现状,指出几种常见专家系统开发技术的缺点和不足,研究决策树理论采用决策树技术开发专家系统。其次,通过分析糖尿病发病机理抽取出糖尿病属性,对糖尿病数据集实施预处理删除不必要属性、离散化属性、补充空缺属性,在此基础上进行决策树学习建立决策树模型,经过实验验证决策树对糖尿病诊断预测的有效性。然后,设计专家系统的结构、各组成部分、推理机制、推理方向以及决策树的存储形式等,并介绍所使用的相关技术。最后,利用软件工程思想设计编写系统,实现糖尿病诊断、病例载入、知识库管理、用户信息管理等功能。系统采用C/S结构,前台界面使用Eclipse采用Java Swing编程实现,后台知识库和综合数据库使用SQL Server 2008实现。并将系统应用安装到马鞍山桃园社区医院供医务人员使用。
【关键词】：决策树 知识表示 专家系统 糖尿病
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R587.1;TP182
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 课题的研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外的研究现状9-13
• 1.2.1 专家系统的研究现状9-11
• 1.2.2 决策树专家系统研究现状11
• 1.2.3 专家系统在医疗中的应用现状11-13
• 1.3 论文主要内容及组织结构13
• 1.4 本章小结13-14
• 第二章 糖尿病及其属性提取14-22
• 2.1 糖尿病和胰岛素14
• 2.2 糖尿病的分型14
• 2.3 糖尿病病因与发病机理14-18
• 2.4 糖尿病病程18-19
• 2.5 糖尿病并发症19-20
• 2.6 糖尿病诊断标准20
• 2.7 糖尿病属性提取20
• 2.8 本章小结20-22
• 第三章 专家系统关键技术研究与分析22-29
• 3.1 专家系统简介22
• 3.2 专家系统体系结构22-24
• 3.2.1 知识库23
• 3.2.2 综合数据库23
• 3.2.3 推理机23-24
• 3.2.4 知识获取机制24
• 3.2.5 解释程序24
• 3.2.6 人机接口24
• 3.3 知识获取24-25
• 3.4 知识表示25-27
• 3.5 决策树知识表示模型27-28
• 3.6 本章小结28-29
• 第四章 决策树模型的建立29-36
• 4.1 基于糖尿病属性决策树的建立29-35
• 4.2 实验分析35
• 4.3 本章小结35-36
• 第五章 系统设计与实现36-49
• 5.1 系统分析36
• 5.1.1 系统设计目标36
• 5.1.2 需求分析36
• 5.2 开发技术与软硬件平台36-37
• 5.3 系统推理机制37-38
• 5.4 系统详细设计38-43
• 5.4.1 系统流程图38-39
• 5.4.2 系统用例图39-40
• 5.4.3 系统数据库表设计40-43
• 5.5 系统功能实现43-47
• 5.6 本章小结47-49
• 第六章 总结与展望49-50
• 参考文献50-53
• 在学研究成果53-54
• 致谢54

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1 胥斌,胥占忠;智能诊断专家系统的开发[J];中国校医;2004年06期

2 熊武;马斌荣;;医学诊断专家系统的发展现状及趋势分析[J];医疗设备信息;2006年04期

3 张晓峰,陈春辉,刘h，

本文编号：1103513