基于决策树的糖尿病诊断专家系统的研究与设计

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1、分类号：密级：ＵＤＣ：：单位代码会傲３：公乂ｆＩ硕壬学位论文故隹．论文题目：基于决策树的糖尿病诊断专家系统的研究与设计１３２０１９０３１４挙号，■ＴＪ倪家远作者：计算机技术专业名称：２０１６年５月３０日安徽工业大学硕ｄｂ学位论文论文趣目：基于决策树的糖尿病诊断专家系统的研巧与设汁民ｅｓｅ过ｒｃｈａｎｄｄｅｓｉｇｎｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍｆｏｒｄｉａｂｅｔｅｓｄｉａｇｎｏｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｄｅｃｉｓｉｏ打化ｅｅ作者：倪

2、家远学院：计黨机科学与技术学晓指导教赋汤亚務单位：安徹工化大学论文提交日巧！２０１６年５月３０日学纖予单位：安微：学安徽马鞍山２４３００２独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研巧成果。尽我所知，除了文中特别加レッ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写的研巧成果，也不包含为获得安徽工业大学或其他教育机构的学位或化书所使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。。。签名日期；１１…关

3、于论文使用授权的说明本人完全了解安徽工业大学有关保留、使用学位论文的规定，艮Ｐ；学校有权保留送交论文的复巧件，允许论文被查阅和借阅；学校可公布论文的全部或部分内容，可レッ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，保密的论文在解密后应遵循此规定。）答名和心賓＾导师篇名、秦＾－。吏參它曰期；心ｒ《。摘要摘要随着人工智能的发展，人工智能在医疗中的应用也越来越广泛。专家系统作为人工智能应用一个重要分支，为解决医疗问题提供了一种有效的手段。决策树模型是专家系统的一个重要模型，它能够高效表示知识，具有较强的推理能力。本文基于决策树为

4、马鞍山桃园社区医院研发糖尿病诊断专家系统，该系统用于社区居民糖尿病的诊断和治疗。本文主要研究内容如下：首先，介绍课题的背景意义以及国内外研究现状，指出几种常见专家系统开发技术的缺点和不足，研究决策树理论采用决策树技术开发专家系统。其次，通过分析糖尿病发病机理抽取出糖尿病属性，对糖尿病数据集实施预处理删除不必要属性、离散化属性、补充空缺属性，在此基础上进行决策树学习建立决策树模型，经过实验验证决策树对糖尿病诊断预测的有效性。然后，设计专家系统的结构、各组成部分、推理机制、推理方向以及决策树的存储形式等，并介绍所使用的相关技术。最后，利用软件工程

5、思想设计编写系统，实现糖尿病诊断、病例载入、知识库管理、用户信息管理等功能。系统采用C/S结构，前台界面使用Eclipse采用JavaSwing编程实现，后台知识库和综合数据库使用SQLServer2008实现。并将系统应用安装到马鞍山桃园社区医院供医务人员使用。关键词：决策树；知识表示；专家系统；糖尿病IAbstractAbstractWiththedevelopmentofartificialintelligence,theapplicationsofartificialintelligenceinmedicinearemoreandmo

6、rewidespread.Expertsystemisanimportantbranchofartificialintelligenceapplications,whichprovidesaneffectivemeanstosolvemedicalproblems.Decisiontreeisanimportantmodelofexpertsystem,itcanefficientlyexpresstheknowledgewithstrongreasoningability.Thispaperdevelopsadiabetesdiagnosi

7、sexpertsystemforMa'anshanTaoyuancommunityhospitalbasedonthedecisiontree.Thesystemisusedforthediagnosisandtreatmentofdiabetesincommunityresidents.Themainresearchcontentsofthispaperareasfollows:Firstofall,thispaperintroducesthebackgroundandsignificanceofthesubjectandtheresear

8、chstatusathomeandabroad,pointsouttheshortcomingsanddeficienciesofseveralcommonexpe