本文關鍵詞：基于決策樹的糖尿病診斷專家系統(tǒng)的研究與設計

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【摘要】：隨著人工智能的發(fā)展,人工智能在醫(yī)療中的應用也越來越廣泛。專家系統(tǒng)作為人工智能應用一個重要分支,為解決醫(yī)療問題提供了一種有效的手段。決策樹模型是專家系統(tǒng)的一個重要模型,它能夠高效表示知識,具有較強的推理能力。本文基于決策樹為馬鞍山桃園社區(qū)醫(yī)院研發(fā)糖尿病診斷專家系統(tǒng),該系統(tǒng)用于社區(qū)居民糖尿病的診斷和治療。本文主要研究內容如下:首先,介紹課題的背景意義以及國內外研究現狀,指出幾種常見專家系統(tǒng)開發(fā)技術的缺點和不足,研究決策樹理論采用決策樹技術開發(fā)專家系統(tǒng)。其次,通過分析糖尿病發(fā)病機理抽取出糖尿病屬性,對糖尿病數據集實施預處理刪除不必要屬性、離散化屬性、補充空缺屬性,在此基礎上進行決策樹學習建立決策樹模型,經過實驗驗證決策樹對糖尿病診斷預測的有效性。然后,設計專家系統(tǒng)的結構、各組成部分、推理機制、推理方向以及決策樹的存儲形式等,并介紹所使用的相關技術。最后,利用軟件工程思想設計編寫系統(tǒng),實現糖尿病診斷、病例載入、知識庫管理、用戶信息管理等功能。系統(tǒng)采用C/S結構,前臺界面使用Eclipse采用Java Swing編程實現,后臺知識庫和綜合數據庫使用SQL Server 2008實現。并將系統(tǒng)應用安裝到馬鞍山桃園社區(qū)醫(yī)院供醫(yī)務人員使用。
【關鍵詞】：決策樹 知識表示 專家系統(tǒng) 糖尿病
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R587.1;TP182
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題的研究背景及意義8-9
• 1.2 國內外的研究現狀9-13
• 1.2.1 專家系統(tǒng)的研究現狀9-11
• 1.2.2 決策樹專家系統(tǒng)研究現狀11
• 1.2.3 專家系統(tǒng)在醫(yī)療中的應用現狀11-13
• 1.3 論文主要內容及組織結構13
• 1.4 本章小結13-14
• 第二章 糖尿病及其屬性提取14-22
• 2.1 糖尿病和胰島素14
• 2.2 糖尿病的分型14
• 2.3 糖尿病病因與發(fā)病機理14-18
• 2.4 糖尿病病程18-19
• 2.5 糖尿病并發(fā)癥19-20
• 2.6 糖尿病診斷標準20
• 2.7 糖尿病屬性提取20
• 2.8 本章小結20-22
• 第三章 專家系統(tǒng)關鍵技術研究與分析22-29
• 3.1 專家系統(tǒng)簡介22
• 3.2 專家系統(tǒng)體系結構22-24
• 3.2.1 知識庫23
• 3.2.2 綜合數據庫23
• 3.2.3 推理機23-24
• 3.2.4 知識獲取機制24
• 3.2.5 解釋程序24
• 3.2.6 人機接口24
• 3.3 知識獲取24-25
• 3.4 知識表示25-27
• 3.5 決策樹知識表示模型27-28
• 3.6 本章小結28-29
• 第四章 決策樹模型的建立29-36
• 4.1 基于糖尿病屬性決策樹的建立29-35
• 4.2 實驗分析35
• 4.3 本章小結35-36
• 第五章 系統(tǒng)設計與實現36-49
• 5.1 系統(tǒng)分析36
• 5.1.1 系統(tǒng)設計目標36
• 5.1.2 需求分析36
• 5.2 開發(fā)技術與軟硬件平臺36-37
• 5.3 系統(tǒng)推理機制37-38
• 5.4 系統(tǒng)詳細設計38-43
• 5.4.1 系統(tǒng)流程圖38-39
• 5.4.2 系統(tǒng)用例圖39-40
• 5.4.3 系統(tǒng)數據庫表設計40-43
• 5.5 系統(tǒng)功能實現43-47
• 5.6 本章小結47-49
• 第六章 總結與展望49-50
• 參考文獻50-53
• 在學研究成果53-54
• 致謝54

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 胥斌,胥占忠;智能診斷專家系統(tǒng)的開發(fā)[J];中國校醫(yī);2004年06期

2 熊武;馬斌榮;;醫(yī)學診斷專家系統(tǒng)的發(fā)展現狀及趨勢分析[J];醫(yī)療設備信息;2006年04期

3 張曉峰,陳春輝,劉h，

本文編號：1103513