相似度公式的改进及其在医疗诊断系统中的应用
本文关键词:相似度公式的改进及其在医疗诊断系统中的应用
【摘要】:两直觉模糊集之间的相似度测量作为模糊集的重要专题,已经引起了许多学者的重视与研究,提出了很多度量公式,但在部分公式中会存在反直觉缺陷,并不能满足所有的客观条件。2014年土耳其学者Boran和Akay提出了一种新的基于双参数的相似度测量公式,改进了主流公式中存在的一些模式识别失灵问题,然而,在他们引入的一个与成员隶属度和非成员隶属度取值对应的等腰直角三角形区域中,所提出的公式的取值只能涉及最特殊的一条线段——斜边中线,鉴于此本文对这个公式做出了进一步改进,从三个不同的方向提出三个测量公式,将公式所涉及的范围延伸到整个三角形区域中,从而将公式的适用范围一般化。在文章的后半部分,将给出一个医疗诊断系统,该诊断系统旨在起到辅助诊断的作用。首先根据疾病的各种病症提取病人的数据,然后整理成病症的直觉模糊集数据,之后与标准疾病模型数据进行比较计算。这里的计算是利用直觉模糊集相似度公式进行的,从计算中我们可以得出病人和标准模型的相似程度。如果两者很大程度相似,我们就可以得出病人得这种病的可能性很大,应该进行下一步检查;如果两者几乎不相似,就可以排除病人得此病的可能。除此之外,该诊断系统将原公式与改进后的进行对比,通过系统显示的数据,可以清楚看出改进后的公式在诊断疾病时的优越性。此系统为医学诊断系统的发展提供了一个新的切入角度,旨在减少医生工作量的同时,提高诊断的实时性和正确率。
【关键词】:模糊集 直觉模糊集 相似度量 医疗诊断系统
【学位授予单位】:西北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP18
【目录】:
- 摘要8-9
- ABSTRACT9-11
- 1 绪论11-15
- 1.1 模糊集理论的产生背景及发展现状11-12
- 1.2 直觉模糊理论的发展现状及应用12-13
- 1.3 本文的主要工作13-15
- 2 相似度的相关基础概念15-20
- 2.1 常见的相似度测量公式15-16
- 2.2 距离测量公式16-17
- 2.2.1 两个著名的距离公式16-17
- 2.2.2 距离测量公式与相似度量公式的关系17
- 2.3 模糊集17-18
- 2.4 直觉模糊集18-20
- 2.4.1 直觉模糊集间相似度及距离测量公式满足的条件18
- 2.4.2 直觉模糊集的运算性质18-20
- 3 改进的相似度公式20-33
- 3.1 Boran和Akay相似度公式的几何解释及参数化点演进20-21
- 3.2 基于斜率K的相似度改进公式21-24
- 3.2.1 公式的推导21-22
- 3.2.2 对改进公式的解释22-23
- 3.2.3 对改进的相似度公式性质的证明23-24
- 3.3 基于t_1,t_2的相似度改进公式24-28
- 3.3.1 公式的推导24-26
- 3.3.2 对改进公式的解释26-27
- 3.3.3 对改进的相似度公式性质的证明27-28
- 3.4 基于多参数的相似度改进公式28-31
- 3.4.1 公式的推导28-29
- 3.4.2 对改进公式的解释29
- 3.4.3 对改进的相似度公式性质的证明29-31
- 3.5 改进公式的应用31-33
- 4 医疗诊断系统的分析设计33-37
- 4.1 需求分析33-34
- 4.2 功能模块设计34-37
- 4.2.1 选择模式设计34-35
- 4.2.2 计算功能模块设计35-36
- 4.2.3 数据库模块36
- 4.2.4 登陆验证模块36-37
- 5 医疗诊断系统的实现37-47
- 5.1 系统前端37-39
- 5.1.1 用户注册登陆37-38
- 5.1.2 诊断主界面38-39
- 5.2 系统后台39-41
- 5.3 数据库存储41-47
- 5.3.1 数据库基本操作41-45
- 5.3.2 改进公式的实现代码45-47
- 6 总结47-48
- 参考文献48-51
- 致谢51
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,本文编号:1047474
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