本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的全自動(dòng)生化分析儀故障檢測(cè)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在醫(yī)療領(lǐng)域中，生化分析儀作為一種常規(guī)的醫(yī)療診斷設(shè)備，它綜合了電子、機(jī)械、軟件以及生物化學(xué)等諸多科學(xué)技術(shù)，這使得分析儀結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜且故障多樣，而目前對(duì)于該設(shè)備的故障分析主要依靠人工的方式進(jìn)行的，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間跟人工。鑒于分析儀上裝載了多種多類的傳感器，因此可以應(yīng)用多源信息融合技術(shù)對(duì)生化分析儀進(jìn)行故障分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)作為現(xiàn)今信息融合中使用非常頻繁的兩種人工智能方法，并廣泛地被應(yīng)用在醫(yī)療設(shè)備的故障診斷中。 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的智能融合算法對(duì)于故障分析都很有效，但它們也具有各自的缺點(diǎn)，主要表現(xiàn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)論原因的追溯存在黑箱問題，以及專家系統(tǒng)存在的知識(shí)窄臺(tái)階、組合爆炸與知識(shí)獲取瓶頸等問題。 鑒于上述問題，課題將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合，這樣能揚(yáng)長避短，，從而使得系統(tǒng)性能更加穩(wěn)定與優(yōu)越。文中采用多源信息融合技術(shù)的人工智能方法，構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)模型，并實(shí)現(xiàn)了將該模型應(yīng)用于全自動(dòng)生化分析儀的故障診斷中，即基于信息融合的全自動(dòng)生化分析儀故障診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)首先根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜逸斎氲闹R(shí)以及故障的樣本實(shí)例，完成知識(shí)庫與系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建，并對(duì)分析儀運(yùn)行過程中發(fā)生故障時(shí)的傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行獲取后進(jìn)行匯總、分析和提取后，應(yīng)用系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，并將網(wǎng)絡(luò)計(jì)算結(jié)果送至專家系統(tǒng)處進(jìn)行推理，進(jìn)而得出相應(yīng)的故障原因。課題并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)推理的準(zhǔn)確性，充分地說明了系統(tǒng)以及本方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：信息融合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 專家系統(tǒng) 生化分析儀 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP202;R197.39
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題的背景與意義10-11
• 1.1.1 課題研究背景10
• 1.1.2 課題研究實(shí)際意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外課題研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)課題研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 信息融合的定義與分類13-15
• 1.3.1 信息融合的定義13
• 1.3.2 信息融合的分類13-15
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容15-17
• 第二章 信息融合理論17-21
• 2.1 信息融合原理17
• 2.2 信息融合模型17-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)21-39
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-27
• 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述21
• 3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理21-22
• 3.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類22
• 3.1.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法22-26
• 3.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)26-27
• 3.2 專家系統(tǒng)27-33
• 3.2.1 專家系統(tǒng)概述27-28
• 3.2.2 專家系統(tǒng)基本原理28
• 3.2.3 專家系統(tǒng)基本模型28-32
• 3.2.4 專家系統(tǒng)的缺點(diǎn)32-33
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)33-38
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)基本原理33
• 3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)33-34
• 3.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的知識(shí)表示34-36
• 3.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取36
• 3.3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的知識(shí)推理36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于信息融合的全自動(dòng)生化分析儀故障診斷系統(tǒng)39-57
• 4.1 生化分析儀基本原理39-46
• 4.2 生化分析儀常見故障46-49
• 4.3 生化分析儀故障診斷系統(tǒng)49-56
• 4.3.1 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)49-50
• 4.3.2 系統(tǒng)的組成與功能50
• 4.3.3 系統(tǒng)的知識(shí)表示50-51
• 4.3.4 系統(tǒng)的知識(shí)獲取51-53
• 4.3.5 系統(tǒng)的推理機(jī)53-55
• 4.3.6 系統(tǒng)的知識(shí)存儲(chǔ)與更新55
• 4.3.7 系統(tǒng)的軟件界面55-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 分析儀故障診斷系統(tǒng)的評(píng)價(jià)57-63
• 5.1 網(wǎng)絡(luò)的特征因子選取57
• 5.2 網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)配置57-58
• 5.3 網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)處理58-59
• 5.4 網(wǎng)絡(luò)的樣本訓(xùn)練59-61
• 5.5 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果分析61
• 5.6 系統(tǒng)的專家處理意見61-63
• 第六章 結(jié)論63-64
• 參考文獻(xiàn)64-66
• 在學(xué)研究成果66-67
• 致謝67

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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7 張修群;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鋼鐵工業(yè)中的應(yīng)用[J];金屬材料與冶金工程;2012年02期

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  本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的全自動(dòng)生化分析儀故障檢測(cè)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：440377