本文關鍵詞：基于領域本體的亞健康中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)的研究及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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基于領域本體的亞健康中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)的研究及應用

     論文目錄

基于領域本體的亞健康中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)的研究及應用第1-74頁

 摘要第5-6頁

 Abstract第6-12頁

 第一章 引論第12-20頁

   ·問題的提出第12-13頁

   ·專家系統(tǒng)方法及研究現(xiàn)狀第13-14頁

   ·專家系統(tǒng)方法與技術綜述第14-17頁

     ·基于規(guī)則的專家系統(tǒng)第14-15頁

     ·基于案例的專家系統(tǒng)第15-16頁

     ·基于框架的專家系統(tǒng)第16頁

     ·基于模糊邏輯的專家系統(tǒng)第16-17頁

   ·醫(yī)學領域本體的研究現(xiàn)狀第17-18頁

   ·本文研究的內容第18-20頁

 第二章 中醫(yī)亞健康輔助診斷領域本體的設計與框架表示第20-29頁

   ·中醫(yī)亞健康輔助診斷系統(tǒng)原理與涉及的知識領域第20-21頁

   ·本體基本組織結構第21-24頁

     ·本體論相關理論第21-24頁

       ·本體的描述語言第21-22頁

       ·本體描述方法或建模元語第22頁

       ·本體分類第22-23頁

       ·構建本體方法論第23頁

       ·本體的評估第23頁

       ·本體的用途第23-24頁

   ·醫(yī)學診斷領域本體的基本結構第24-26頁

   ·中醫(yī)學診斷領域本體的基本結構第26-29頁

 第三章 中醫(yī)亞健康輔助診斷領域知識的獲取方法第29-41頁

   ·知識獲取的任務第29-30頁

     ·抽取知識第29頁

     ·知識的轉換第29-30頁

     ·知識的輸入第30頁

     ·知識的檢測第30頁

   ·知識獲取的方式第30-31頁

     ·半自動知識獲取第31頁

     ·自動知識獲取第31頁

   ·知識獲取的方法第31-34頁

     ·顯性知識及其獲取方法第32頁

     ·隱性知識及其獲取方法第32-33頁

     ·基于領域本體的知識獲取第33-34頁

   ·基于臨床病案的知識獲取方法第34頁

   ·電子病案的基本概念第34-35頁

   ·病案知識表示形式第35-38頁

   ·病案知識再加工第38頁

   ·中醫(yī)診斷學公理獲取和基于公理的知識推理第38-40頁

   ·小結第40-41頁

 第四章 癥狀匹配模糊邏輯推理方法第41-57頁

   ·模糊邏輯第41-42頁

   ·模糊知識表示模型第42頁

   ·基于電子病案與模糊方法解決患者自述與標準癥狀的匹配問題第42-45頁

     ·醫(yī)學知識和模糊理論的關系第42-43頁

     ·標志的分類第43頁

     ·癥狀的合并第43-44頁

     ·模糊規(guī)則的知識獲取第44-45頁

   ·電子病案系統(tǒng)中模糊邏輯推理方法應用研究第45-47頁

     ·規(guī)則的概率推理方法第45-46頁

     ·推理算法設計第46-47頁

   ·利用脈象進行中醫(yī)亞健康輔助機器診斷第47-57頁

     ·中醫(yī)脈診本體類的劃分第48-49頁

     ·中醫(yī)脈診本體的表示方法第49-52頁

     ·中醫(yī)脈診知識的表示方法第52-53頁

     ·中醫(yī)脈診本體中的公理第53-54頁

     ·基于公理的中醫(yī)脈診知識分析第54-55頁

     ·基于公理的中醫(yī)脈診知識推理第55-57頁

       ·基于類間公理的醫(yī)學知識推理第55頁

       ·基于類內公理的中醫(yī)脈診知識推理第55-57頁

 第五章 中醫(yī)亞健康輔助診斷專家系統(tǒng)的實現(xiàn)第57-62頁

   ·中醫(yī)亞健康輔助診斷專家系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)庫結構與設計第57頁

   ·中醫(yī)亞健康輔助診斷專家系統(tǒng)的實現(xiàn)第57-58頁

   ·證候推理過程描述第58-60頁

   ·系統(tǒng)實現(xiàn)部分主界面第60-62頁

 第六章 總結與討論第62-64頁

   ·結論第62頁

   ·討論第62-64頁

 參考文獻第64-68頁

 附錄第68-72頁

 攻讀學位期間發(fā)表的論文第72-73頁

 致謝第73-74頁

知識處理中知識表示、獲取及推理的一些問題研 綜述第74-148頁

 摘要第75-77頁

 Abstract第77-84頁

 第一章 專家系統(tǒng)第84-101頁

   ·專家系統(tǒng)概述第84-96頁

     ·專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展第84-86頁

       ·初創(chuàng)期第84-85頁

       ·成熟期第85-86頁

       ·發(fā)展期第86頁

     ·專家系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀第86-91頁

       ·基于規(guī)則的專家系統(tǒng)第86-87頁

       ·基于案例的專家系統(tǒng)第87-88頁

       ·基于框架的專家系統(tǒng)第88頁

       ·基于模糊邏輯的專家系統(tǒng)第88-89頁

       ·基于D-S證據(jù)理論的專家系統(tǒng)第89頁

       ·基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)第89-90頁

       ·基于遺傳算法的專家系統(tǒng)第90-91頁

     ·專家系統(tǒng)的研究熱點第91-94頁

       ·知識的表示和獲取第91-93頁

       ·多Agent技術的運用第93-94頁

     ·專家系統(tǒng)第94-96頁

       ·通用性專家系統(tǒng)第94-95頁

       ·分布式專家系統(tǒng)第95頁

       ·協(xié)同式專家系統(tǒng)第95-96頁

   ·醫(yī)學專家系統(tǒng)第96-100頁

     ·醫(yī)學診斷專家系統(tǒng)理論研究第96-97頁

     ·專項醫(yī)學診斷專家系統(tǒng)第97-98頁

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡醫(yī)學診斷專家系統(tǒng)第98-100頁

   ·亞健康醫(yī)學專家系統(tǒng)第100-101頁

 第二章 知識表示第101-109頁

   ·知識表示(一)第101-102頁

     ·知識表示的定義第101頁

     ·知識表示的選擇第101-102頁

   ·知識表示(二)第102-108頁

     ·幾種常用的知識表示方法第102-108頁

   ·總結第108-109頁

 第三章 知識獲取的方法和技術第109-117頁

   ·關于自然語言理解第109-114頁

     ·自然語言理解產(chǎn)生的背景第109-110頁

     ·國內外語言信息處理現(xiàn)狀及研究方法第110-113頁

       ·國外關于自然語言理解方面的研究第110-112頁

       ·國內關于自然語言理解方面的研究第112-113頁

     ·中文自然語言處理的難點及研究方向第113-114頁

   ·知識獲取的簡介第114-115頁

   ·知識獲取的方式第115-117頁

     ·半自動知識獲取第115頁

     ·自動知識獲取第115-117頁

 第四章 案例學習第117-122頁

   ·基于案例推理機制第117-119頁

     ·案例的分類和表示第118頁

       ·事例特征屬性表示方法第118頁

       ·框架表示法第118頁

       ·語義網(wǎng)絡表示法第118頁

     ·推理機設計第118-119頁

       ·關聯(lián)檢索策略第119頁

       ·歸納檢索策略第119頁

       ·基于知識檢索策略第119頁

   ·基于案例推理知識庫系統(tǒng)第119-120頁

   ·實現(xiàn)過程第120-122頁

 第五章 自學習第122-124頁

   ·學習系統(tǒng)主要有四個部件構成第122-123頁

   ·自學習的方法第123-124頁

 第六章 本體第124-135頁

   ·本體論概念演變第124-125頁

   ·本體第125-126頁

   ·本體論相關理論第126-129頁

     ·本體的描述語言第126頁

     ·本體描述方法或建模元語第126-127頁

     ·本體分類第127頁

     ·構建本體方法論第127-128頁

     ·本體的評估第128頁

     ·本體的用途第128-129頁

   ·OwL描述語言概述第129-130頁

   ·本體論的研究和應用第130-135頁

     ·本體論理論研究和語義第130-132頁

       ·本體概念研究第130-131頁

       ·本體構建研究第131頁

       ·本體映射研究第131-132頁

       ·本體進化研究第132頁

     ·本體在信息系統(tǒng)中的應用第132-133頁

     ·本體和語義網(wǎng)第133-135頁

 第七章 不確定性知識推理技術第135-142頁

   ·幾種不精確推理模型第136-138頁

     ·確定性理論第136-137頁

     ·主觀Bayes方法第137-138頁

     ·證據(jù)理論第138頁

     ·模糊集理論第138頁

   ·簡評幾種不精確推理模型的性能第138-140頁

   ·四種方法的優(yōu)、缺點第140-141頁

   ·結束語第141-142頁

 參考文獻第142-148頁

Research and Application of TCM Sub-health Associate Diagnosis Sytem Based on Domain Ontology第148-222頁

 Abstract第149-154頁

 Chapter 1 Introduction第154-164頁

   ·The problem proposed第155-156頁

   ·Expert System Method and Research Status第156-157頁

   ·Expert System Method and technology Survey第157-161頁

     ·Rule-based expert system第157-158頁

     ·Case-based expert system第158-159頁

     ·The Expert System based on framework第159-160頁

     ·The expert system based on fuzzy logic reasoning第160-161頁

   ·The status of the medical domain ontology第161-162頁

   ·The content of this article第162-164頁

 Chapter 2 The design of Traditional chinese medicine sub-healthassociate diagnosis domain ontology and framework show第164-175頁

   ·System principle of Traditional chinese medicine sub-healthassociate diagnosis and field knowledge第164-166頁

   ·Ontology basic organizational structure第166-170頁

     ·Ontological theory第166-170頁

       ·Ontology description language第166-167頁

       ·Ontology description method and modeling yuan第167頁

       ·Ontology Category第167-168頁

       ·Construction ontology methodology第168-169頁

       ·The assessment of ontology第169頁

       ·The use of ontology第169-170頁

   ·The basic structure of medical diagnosis domain ontology第170-172頁

   ·The basic structure of TCM medical diagnosis domainontology第172-175頁

 Chapter 3 Acquisition method of Traditional chinese medicinesub-health associate diagnosis domain knowledge第175-192頁

   ·The task of knowledge acquisition第175-177頁

     ·Collected knowledge第175-176頁

     ·Knowledge conversion第176頁

     ·Input the knowledge第176-177頁

     ·Detection knowledge第177頁

   ·The way of knowledge acquisition第177-178頁

     ·Non-automatic knowledge acquisition第177-178頁

     ·Automatic knowledge acquisition第178頁

   ·Method of knowledge acquisition第178-182頁

     ·Dominant knowledge and acquisition method第179-180頁

     ·Tacit knowledge and acquisition methods第180-181頁

     ·Knowledge acquisition based on the domain ontology第181-182頁

   ·Knowledge acquisition methods based on the clinical cases第182-183頁

   ·The basic concept of electronic medical record第183-184頁

   ·The form of knowledge cases第184-187頁

   ·Knowledge of cases to deal with第187-188頁

   ·TCM Diagnostics axiom acquisition and knowledge-basedreasoning第188-190頁

   ·Summary第190-192頁

 Chapter 4 Symptoms matching fuzzy logic reasonng method第192-211頁

   ·Fuzzy logic第192-193頁

   ·Fuzzy knowledge show model第193-194頁

   ·Electronic medical record and fuzzy logic solutions theproblem of the readme match with the standard symptoms第194-197頁

     ·The relationship between medical knowledge and fuzzy theory第194頁

     ·The classification of marks第194-196頁

     ·Symptoms merger第196-197頁

     ·Knowledge acquisition of fuzzy rules第197頁

   ·Fuzzy logic method applied research in the electronic medicalrecord system第197-200頁

     ·Probability reasoning method of rules第198-200頁

     ·Algorithm Design第200頁

   ·Using TCM diagnosis Pulse for sub-health associassion machinery第200-211頁

     ·The category of TCM Pulse Diagnosis ontology第201-202頁

     ·Pulse Diagnosis ontology expression method第202-206頁

     ·Pulse Diagnosis knowledge expression method第206-207頁

     ·Axiom of pulse diagnosis第207-208頁

     ·TCM pulse diagnosis knowledge based on the axiom第208-209頁

     ·TCM pulse diagnosis knowledge based on knowledge reasoning第209-211頁

       ·Medical knowledge reasoning based on the type between the axiom第209-210頁

       ·TCM Pulse Diagnosis knowledge reasoning based on the inner axiom第210-211頁

 Chapter 5 Achieving of TCM sub-health associate expert system第211-213頁

   ·The main database structure and design第211-212頁

   ·The main interface of system achieving第212-213頁

 Chapter 6 Summary and discussion第213-215頁

   ·Conclusion第213-214頁

   ·Discussion第214-215頁

 References第215-222頁

Research on Some Problems of Knowledge Representation,Acquisition and Reasoning in Knowledge Processing第222-321頁

 Abstract第224-232頁

 Chapter 1 Expert System第232-257頁

   ·Expert system outlined第232-249頁

     ·Expert system for selecting and development第232-235頁

       ·Embryonic stage第233-234頁

       ·Maturity stage第234-235頁

       ·Development stage第235頁

     ·The status of expert system researching第235-242頁

       ·Rule-based expert system第236頁

       ·Case-based expert system第236-237頁

       ·Based on the framework of expert system第237-238頁

       ·Based on fuzzy logic expert system第238-239頁

       ·Evidence Based on the D-S theory of expert system第239-240頁

       ·Based on artificial neural network expert system第240-241頁

       ·Based on genetic algorithm expert system第241-242頁

     ·Hot spots of expert system researching第242-247頁

       ·Knowledge expression and acquisition第243-245頁

       ·Using more Agent technology第245-247頁

     ·Expert System第247-249頁

       ·Universal expert system第247頁

       ·Distributed Expert System第247-248頁

       ·Cooperative Expert System第248-249頁

   ·Medical expert system第249-255頁

     ·Medical Diagnosis Expert System theoretical research第249-251頁

     ·Special medical diagnostic expert system第251-253頁

     ·Neural network medical diagnostic expert system In recent years, artificial neural network technology to flourish第253-255頁

   ·Sub-health medical expert system第255-257頁

 Chapter 2 Knowledge expression第257-268頁

   ·Knowledge expression(a)第257-258頁

     ·The definition of knowledge expresion第257頁

     ·The choice of knowledge expresion第257-258頁

   ·Knowledge expression(b)第258-267頁

     ·Several methods of common knowledge expresion第258-267頁

   ·Summary第267-268頁

 Chapter 3 Knowledge acquisition methods and techniques第268-280頁

   ·About natural language understanding第268-277頁

     ·The background of natural language understanding第269頁

     ·The status of domestic and foreign language information processing and research methods第269-275頁

       ·The research of abroad on natural language understanding第269-273頁

       ·The research of domestic natural language understanding第273-275頁

     ·Chinese natural language processing and the difficulty第275-277頁

   ·Knowledge acquisition introduction第277-278頁

   ·The way of knowledge acquisition第278-280頁

     ·Non-automatic knowledge acquisition第278頁

     ·Automatic knowledge acquisition第278-280頁

 Chapter 4 Case study第280-286頁

   ·Case-based reasoning mechanism第281-283頁

     ·Classification and expression of case第281-282頁

       ·Examples features attributes express way第281頁

       ·The framework express way第281-282頁

       ·Semantic network express way第282頁

     ·Inference engine design第282-283頁

       ·Associated retrieval strategy第282-283頁

       ·Summarized retrieval strategy第283頁

       ·Retrieval strategy based on knowledge第283頁

   ·Case-based reasoning Knowledge Base System第283-284頁

   ·Realization process第284-286頁

 Chapter 5 Self-learning第286-289頁

   ·Learning System has four main components comprise:第286-287頁

   ·Self-learning method第287-289頁

 Chapter 6 Ontology第289-303頁

   ·The evolution of Ontology concept第289-291頁

   ·Ontology第291頁

   ·The theory of Ontology第291-295頁

     ·Description of ontology language第291-292頁

     ·Description of ontology language modeling yuan第292-293頁

     ·Ontology Category第293頁

     ·Construction ontology methodology第293-294頁

     ·The assessment of ontology第294頁

     ·The use of ontology第294-295頁

   ·Ontology description language OwL Summary第295-296頁

     ·The research and application of Ontology第296-303頁

     ·Ontology theoretical research and semantic第297-300頁

       ·The concept of ontology第297頁

       ·Construction of ontology第297-298頁

       ·Ontology mapping study第298-299頁

       ·Ontology evolution第299-300頁

     ·The application of ontology in information systems第300-301頁

     ·Ontology and Semantic Web第301-303頁

 Chapter 7 The uncertainty of knowledge reasoning第303-312頁

   ·Some imprecise reasoning model第304-307頁

     ·Uncertainty theory第304-306頁

     ·Subjective Bayes methods第306頁

     ·Evidence theory第306-307頁

     ·Fuzzy set theory第307頁

   ·On several imprecise reasoning model performance第307-310頁

   ·The advantages and disadvantages of four methods第310-311頁

   ·Conclusion第311-312頁

 Reference第312-321頁

論文編號BS691663，這篇論文共321頁
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亞健康自評量表的編制與大學生亞健康中醫(yī)體質研究139頁博士論文

基于領域本體的智能搜索系統(tǒng)的研究和應用85頁碩士論文

擴散制造環(huán)境下基于本體的質量診斷系統(tǒng)研究與應用79頁碩士論文

中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)和脈診舌診數(shù)字化研究79頁博士論文

計算機中醫(yī)輔助診斷和醫(yī)院信息管理系統(tǒng)的研究64頁碩士論文

舌體的特征提取與輔助中醫(yī)舌象診斷系統(tǒng)的應用與研究57頁碩士論文

基于敘詞表的中醫(yī)古籍文獻領域本體建模方法研究110頁博士論文

基于本體論的汽車故障診斷知識建模及知識系統(tǒng)的研究65頁碩士論文

基于領域本體的語義檢索模型研究49頁碩士論文

基于頂級本體整合的醫(yī)學領域語義標注研究121頁博士論文

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  本文關鍵詞：基于領域本體的亞健康中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)的研究及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。