【摘要】：中醫(yī)學是華夏民族幾千年傳承下來的重要成果。它通過“望聞問切”四診合參的方法,對人的機體進行辯證論治。但是,傳統(tǒng)的中醫(yī)診斷方法存在較大程度主觀性與模糊性且不易掌握,這種傳統(tǒng)的中醫(yī)診斷方法阻礙了中醫(yī)發(fā)展,實有必要借助人工智能的技術,使辯證“客觀化”。目前常用以下兩種智能診斷方法:1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法:ANN具有較強的自學習和聯(lián)想功能,對專家知識利用就好,但無法處理和描述模糊信息,不能借助已有的知識經(jīng)驗去解釋疾病診斷的推理過程和推理結果。2.基于專家系統(tǒng):該系統(tǒng)既可處理確定癥狀,又可處理不確定的模糊癥狀,提高了癥狀診斷系統(tǒng)對語言知識的處理能力。缺點是不能自己獲取知識、自學習能力差、無法自動生成規(guī)則及調(diào)整隸屬函數(shù)、知識庫維護困難。ANFIS(自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡)集學習、聯(lián)想、識別、信息處理于一體,吸取上述兩種診斷方法的優(yōu)勢,又彌補其的不足。目前自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在中醫(yī)診斷睡眠障礙還未見過有關文獻,本文采用ANFIS來研究中醫(yī)睡眠障礙的診治。采用ANFIS來解決中醫(yī)睡眠障礙的診治,需要解決以下關鍵問題:1.疾病癥狀的選擇對診斷病證十分重要,選擇的癥狀范圍太大會給病例的選擇帶來困難,選擇太小會漏掉那些對診斷有重要意義的癥狀。因此本文提出了基于互信息(它是指兩個變量集合之間的相關性,如果兩個變量相互獨立,互信息為零;如果兩個變量相互依賴,則互信息最大)的遺傳算法來壓縮臨床癥狀,借鑒香農(nóng)信息論的觀點,利用癥狀和癥候的互信息表征癥狀中的癥候分型信息含量,用癥狀和癥狀的互信息表征證候之間的獨立程度。通過構造綜合互信息指標,利用遺傳算法從原始癥狀集中選擇一群特征子集使得特征子集中的癥狀和癥候的互信息量最大,同時癥狀和癥狀的互信息量最小,實現(xiàn)臨床癥狀的壓縮。2.為了能夠進行仿真計算,還需把壓縮得到的主要癥狀做歸一化處理。根據(jù)Mamdani和T-S模糊推理法、傳統(tǒng)中醫(yī)學理論和醫(yī)生臨床經(jīng)驗,構建基于自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的中醫(yī)睡眠障礙辨證診斷模型,把四類癥狀歸一化后的數(shù)據(jù)作為診斷模型的輸入值,模型的輸出端就是中醫(yī)睡眠障礙對應的四類證候結果。研究表明:經(jīng)過診斷模型訓練的數(shù)據(jù),通過調(diào)參后輸出的結果顯示,與原值差別很小。所以,ANFIS診斷中醫(yī)睡眠障礙是可行的。且比起其它診斷模型功能更加強大。
【圖文】：

圖 3-1 高斯隸屬函數(shù)Fig. 3-1 Gaussian membership function④Bellbaxcfxabc211(,,,) (3.1.2 模糊理論數(shù)學基礎1、定義 3 設C 與D是論域上的模糊集，若( x)(x)CD ，則稱C 與D相為 C D;若( x)(x)CD ,則稱C 包含于D, C D;若( x) 0C ，則C集，記為C = 。1) Fuzzy 集C 與D的并集，隸屬函數(shù)為:( x)max((x),(x))CDAB (3

y) R,則稱 x 與 y 具有關 R，記 xRy。當 Descartes 空間 X × Y 為封閉空間時，R（X×Y）可用 Matrix 表示，，形成的 Matrix 為模糊關系 Matrix。可表示為：()(,)()()ijnxmijRijAiBjR r且r uxy ux uy(3-16)rxXyYijij [0,1], , 3、關系的合成設 R 和 S 分別為 R∈P(U x V )和 S∈P(V x W )上的模糊關系，則 R 和 S 的合成是 U x V x W 上的模糊關系，并記為 R S，其計算方法為：RS{[sup( u(u,v)(u(V,W))],uU,vV}Rs (3-17)3.2 模糊邏輯語言語言變量是用一個五元素的集合（y, H(X), W, L, K）來表征的，見圖 3-5
【學位授予單位】：廣東技術師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R277.7;TP183

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