神经模糊分类器在医疗诊断上的应用

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1、摘要基于人工智能的模式分类技术在近年来广泛地被应用于医学临床诊断中。特别是神经网络和模糊系统用于模式分类得到了迅速的发展。本文对神经模糊分类器的方法进行了研究。该分类器同时具有神经网络较强的学习能力和用模糊逻辑表达并且抽取模糊规则的能力。并且分类能通过削减规则和训练数据的特征的策略来建立。该分类器应用于有一定数量特征不同类型的贫血临床分类问题，临床测试表明该神经模糊分类器具有较高正确分类率并且能抽取有用易于解释的模糊规则。此外，本文同时使用了一些分类数据的前处理技术(主元素分析)，网络结构的参数和学习的选择

2、方法，而且较好的完成了一个由用JAVA编程语言编制的分类器，棋糊规则库，训练数据库所组成的基本的软件系统。奋/产}1./'关键字:医学诊断，模式4117}c，神经燕藻瘾扁经一模糊分类器。第1页华东理工大学硕士学位论文Inrecentyears,AI-basedpaternclassificationtechniquesarewidelyappliedtomedicalclinicdiagnoses.Inparticular,neuralnetworksandfuzzysettheorieshavebeend

3、evelopedrapidlyforpaternclassification.Inthisthesis,aneuro-fuzzyclassifiercombiningmultiplayerfeed-forwardneuralnetworksarchitecturewithstronglearningcapabilityandfuzzylogicwithcapabilitytoexpressandextractwell-interpretedintuitivefuzzyrulesisinvestigateda

4、nd叩pliedtoclassifytherealdiagnosiscaseswithseveralfeaturesintodiferentclassesofanaemia.Thisclassifiercanbeformed妙severalinteractivestrategiesforpruningrulesandvariablesfromtrainingdata.Clinictestsshowthatthisclassifierbashighlycorrectclassificationratefora

5、naemiaclassesandextractsomeusefullinguisticfuzzyrules.Inaddition,somedatapre-treatmenttechniquessuchasprinciplecomponentanalysis,andselectionmethodofneuralnetworksstructure,neuralnonlinearfunction,itsparametersandlearningmethodsofthisclassifierarealsoconsi

6、dered.AbasicsoftwaresystemincludingclassifierJavaimplement,fuzzyrulesandtrainingdatabaseiswellcompleted.Keywords:MedicalDiagnosis,PaternClassification,NeuralNetworks,FuzzySets,Neur-FuzzyClassifier.作者声明我郑重声明:本人烙守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的结

7、果。除文中明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何他人已经发表或撰写过的内容。论文为本人亲自撰写，并对所写内容负责。论“f}-:}z:婀Z03年宁月a}日华东理工大学硕士学位论文第1页绪论，，弓引言人工智能(ArtificialIntelligent)的一个重要的日标就是实现智能的机器化和机器的智能化。模式分类是人工智能的核心功能之一。特别是随着模糊系统和神经网络的发展，为模式分类提供了许多新的技术。模式分类在自动控制，图象处理，医疗诊断等许多领域得到了广泛的研究，并取得了许多有意义的成果。K院是以疾病治疗

8、为主的单位，医疗过程就是诊断与治疗的过程。治愈率是关系到医院的经济效益和社会效益的一个重萝指标，而抬愈率的高低又与诊断率的高低密不可分。及时准确的诊断才能保障积极有效的治IT.因此诊断率是评价医院工作质量的一个重要指标·它不仅关系到医院效益，更重要的是关系到病人是否能够得到及时有效的救治。诊断涉及病人的既往史，临床表现，医疗仪器的检查结果，并且由于病人所患疾病具有多样性，多变性和不确定性，因此诊断过程是一个对复杂