中医儿童性早熟智能诊断算法研究

发布时间：2020-03-02 05:29

【摘要】：中医自身的特点决定了其诊断治疗方面呈现出多样化,缺乏明确、统一的标准,阻碍了中医的现代化发展。因此,中医的标准化、定性知识的工程量化是中医现代化进程中迫切需要解决的问题。本文结合中医儿童性早熟实际诊断病例,研究了智能算法在表达中医诊断知识和逻辑推理中的应用。 本文先后讨论了模糊集理论、模糊聚类分析和支持向量机算法在传统的中医儿童性早熟临床诊断中的应用。首先,提出了对中医儿童性早熟临床诊断数据的处理和表达方法；随后,提出了适合该病诊断的模糊推理算法；提出了改进的模糊聚类和支持向量机算法；通过比较三种算法的自动诊断结果,提出了提高诊断准确性的综合方法。对200名患儿进行自动诊断,对比专家诊断结果准确性达到96%,说明了所提出算法的有效可行性。
【图文】：

中医儿童性旱熟智能诊断算法研究统一，，本课题主要对儿童性早熟智能化诊断进行探讨，以期对中医证候客观化究的发展起到一定的推动作用。模糊推理系统主要由输入信息的模糊化、模糊规则库、模糊推理机及输出去糊化几部分组成，其基本结构如图2.1所示。首先通过模糊化模块将输入的精量进行模糊化处理，转换成给定论域上的模糊集合;然后激活规则库中对应的糊规则，并且选用适当的模糊推理方法，根据已知模糊事实获得推理结果，最将该模糊结果进行去模糊化处理，得到最终的精确输出量。模糊诊断算法是以糊集合理论和模糊推理等技术为基础的、具有处理模糊信息能力的模糊推理系。

的相似性来衡量的，即所谓的“完全连接”规则.当进行合并操作时，类间的相似性减弱了，换一个角度来讲，它们的相异性增加了.聚类树中显示出来就是一个直方图，如图所示，它表示了10个样本基于”规则的一个融合过程.
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP301.6;R272

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本文编号：2584259