基于混合式推理技術在疾病診斷上的研究.pdf

1、醫(yī)生對病人的診斷過程是利用臨床醫(yī)學知識加上多年的經(jīng)驗積累，并通過詢問病情、化驗、B-超、核磁共振等醫(yī)療手段獲取相應數(shù)據(jù)后，判斷推理該病人所患疾病、選取治療方案。論文采用智能化推理方式模擬醫(yī)生的推理過程，克服了因基于規(guī)則推理難以增量獲取復雜病癥消息，進而導致推理效率低下的缺點;同時在案例檢索中將規(guī)則推理結果作為索引，大大提高了案例搜索速度。
　　本文首先對多年積累的病例數(shù)據(jù)進行格式化整理，通過利用優(yōu)化的決策樹算法，按照病癥特征屬性的

2、重要度選取結點，進行建樹，在此基礎上進行規(guī)則提取，并建立診斷規(guī)則知識庫;然后根據(jù)疾病數(shù)據(jù)的特點結合模糊數(shù)學與最近鄰算法提出案例檢索混合算法;最后以就診者的病癥及規(guī)則推理結果為索引查詢大數(shù)據(jù)病例庫，找出貼近度最大的病例作為診斷的重要依據(jù)。
　　本文對上述機器學習推理機采用主輔的集成方式，且內部實現(xiàn)以基于規(guī)則推理為主，基于案例推理為輔的集成策略，構建混合式推理機的數(shù)學建模。并進行了計算機程序設計和編碼實現(xiàn)，對1000余例病歷進行模擬仿