基于软集相似度理论的医学诊断系统

发布时间：2017-06-16 12:02

  本文关键词：基于软集相似度理论的医学诊断系统，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：不确定因素的处理问题是社会科学、自然科学等多个领域中的常见问题。现今有许多关于不确定因素处理的研究，软集理论就是其中的一种。软集理论提出以来，受到各国学者的重视，其应用也越来越广。 本文中所阐述的系统主要应用了软集及其相似度理论。软集最初是由俄国学者Molodtsov于1999年提出的，其作为一种处理不确定性的数学工具，对描述物体没有任何的限制条件，这样就大大方便了决策过程，特别对缺乏物质信息的问题决策更有效。软集将参数理论引入到决策中，弥补了以前各种理论在决策当中的不足，因而在不确定性领域得到很广泛的关注。除此之外，在一些实际的问题中，我们经常要将两个软集进行比较，Pinaki Majumdar跟S.K.Samanta在前人研究的基础上，把相似度的研究扩展到了软集上，并提出了软集相似度测量的公式，为软集相似度理论的应用奠定了基础。 文中的医学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，然后整理成病人病症的软集，之后跟标准疾病模型数据进行计算。这里的计算是利用软集相似度公式进行的，从计算中我们可以得出病人跟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概率很大，应该进行下一步检查；如果两者几乎不相似，那可以得出结论，排除病人得此病的可能。除此之外，我们对软集相似度公式进行了改进，，根据实际情况给每一个病症一个权重，突出病症的轻重地位。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，提高诊断正确率。
【关键词】：软集 相似度 软集相似度 医学辅助系统 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】：2014
【分类号】：R311;TP18
【目录】：

• 西北师范大学研究生学位论文作者信息5-8
• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 本文的主要工作13-15
• 第二章 软集理论15-23
• 2.1 模糊集合15-16
• 2.2 软集16-20
• 2.3 软集在决策中的应用20-23
• 第三章 相似度理论23-33
• 3.1 相似度的概念23
• 3.2 几种相似度测量公式23-29
• 3.2.1 基于匹配函数的相似度测量23
• 3.2.2 基于距离的相似度测量23-24
• 3.2.3 两个软集的相似度测量24-27
• 3.2.4 软集之间的距离测量27-29
• 3.2.5 基于距离的软集相似度测量29
• 3.3 带加权的相似度测量公式29-30
• 3.4 相似度的应用30-33
• 第四章 医学辅助系统的分析设计33-37
• 4.1 需求分析33
• 4.2 功能模块设计33-36
• 4.2.1 选择模式设计33-34
• 4.2.2 计算功能块34
• 4.2.3 数据库模块34-35
• 4.2.4 其他模块35-36
• 4.3 整体系统流图36-37
• 第五章 医学辅助系统的实现37-51
• 5.1 系统前端37-40
• 5.1.1 用户注册登陆37-38
• 5.1.2 主界面38-40
• 5.2 系统后台40-43
• 5.3 数据库存储43-51
• 5.3.1 数据库连接43-45
• 5.3.2 数据库数据操作45-51
• 第六章 总结51-52
• 参考文献52-55
• 攻读硕士期间学术成果55-56
• 致谢56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 徐久成;沈钧毅;王国胤;;Rough集之间的相似度量[J];计算机科学;2003年10期

2 肖智,李潆兵 ,钟波,杨秀苔;基于软集合的企业竞争力综合评价方法研究[J];统计研究;2003年10期

3 孙红红;;模糊集合理论在信息检索中的应用研究[J];现代情报;2006年11期

  本文关键词：基于软集相似度理论的医学诊断系统，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：455289