計算機技術的發(fā)展和人工智能的興起,為醫(yī)療診斷提供了新的思路,利用神經網絡可以改變網絡中各指標的權值,實現(xiàn)對信息的處理,有效地解決醫(yī)療診斷系統(tǒng)中數據處理的瓶頸問題。另外在疾病診斷過程中,對于“食欲不振”、“頭痛”等具有模糊性的概念,很難用傳統(tǒng)的數學語言進行描述,模糊數學的出現(xiàn)為解決這類問題提供了一個很好的研究思路和方法,能夠將醫(yī)學診斷中的實際問題運用模糊數學的思想進行分析。本文研究的醫(yī)療診斷系統(tǒng)就是將人工智能與模糊數學相結合,建立相應的輔助診斷模型。該模型主要針對復雜的多指標病癥輔助缺乏經驗的醫(yī)生進行疾病診斷。在該模型中,首先利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡對多指標數據進行降維,然后利用模糊數學中的隸屬度函數、模糊測度、Choquet積分等相關理論知識對降維后的指標進行計算,根據計算結果結合醫(yī)學專家經驗劃分出被檢查者在[0,1]區(qū)間的患病程度,將計算結果與標準值進行比較從而得出診斷結果。該模型能模擬醫(yī)生的診斷疾病過程,對于缺乏經驗的醫(yī)生來說有非常大的幫助。本文研究的主要內容如下:1.使用神經網絡和遺傳算法來確定關鍵指標:采用matlab實現(xiàn)仿真醫(yī)療診斷,能自學習自適應對數據進行不斷的調整,... 

【文章來源】：天津理工大學天津市

【文章頁數】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

正態(tài)型分布曲線

Γ型分布曲線

戒上型分布曲線

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于智慧醫(yī)療視角的就醫(yī)服務系統(tǒng)設計研究[D]. 劉倩.中國地質大學 2018
[2]基于分類算法的智慧醫(yī)療服務系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 于霄.電子科技大學 2018
[3]中醫(yī)醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 張少聰.電子科技大學 2018
[4]基于WEB的醫(yī)療診斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 王蕊.鄭州大學 2016
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[7]基于遺傳算法的BP神經網絡在多目標優(yōu)化中的應用研究[D]. 朱文龍.哈爾濱理工大學 2009
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本文編號：2924449