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一种新的数据智能化处理算法



  摘要:提出了对象及其特征数据的一些特性指标:对象的相似度、复杂度、隐蔽度(或能见度),特征数据的贡献度、常见度、显隐性。在综合分析这些特性的基础上,通过融合模糊神经网络技术及可拓学思想,研究了一种信息非完全的复杂数据智能化处理拓展算法,通过嵌入竞争神经网络的计算模型实现了该算法。在复杂的中医诊断推理过程的应用结果表明,该算法可以较好地应用于处理复杂的中医临床数据。
  关键词:智能处理; 拓展算法; 模糊神经网络; 中医诊断
  中图分类号:TP18; TP301文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1328-02
  
  对非线性复杂数据的处理和计算已经研究了一些有效的方法,如进化计算、神经网络计算、模糊计算、粗糙集计算等。这些方法处理的数据一般是完全信息数据,也就是说已知条件是充分的。但还有一类问题需处理非完全信息数据,也就是说已知条件是非充分的。
  诊断实际上是一种通过可直接得到的数据提供的信息和各种关联关系获得隐藏在事物背后的内部信息的数据处理过程。诊断往往会遇到已知数据只提供非完全信息的情况,在这种情况下不是只简单地依据已知数据进行计算,还需搜寻和补充数据。
  诊断推理作为人工智能的一个重要研究领域,许多学者[1~6] 在这方面做了大量研究,综合运用神经网络方法和粗糙集理论等提出了一些算法,主要研究数据处理的方法。医学诊断的智能化方面也有许多学者[7~15]做了一些研究工作,对医学信息的模糊性给予了足够重视。但是还没有人考虑已知数据的非完全性。
  在中医诊断中,中医临床上的每一症状(含体征)都具有辨“证”意义。每一症状对各症候的诊断意义并不是一对一的简单关系,而是一个症状对多种“证”具有不同的诊断价值,而且这种关系不能精确地描述。同时,每一症候的诊断则往往需要根据多种临床表现(即症状)才能确定。因此,症状与病症之间是一种模糊的多对多的复杂关系。中医的临床诊断往往不是在获得充分症状和体征信息的条件下才开始进行,而是依据非充分症状和体征信息开始诊断。
  
  1拓展算法
  
  从数据处理角度而言,中医诊断要解决的关键问题是复杂数据的处理问题,而且初始信息往往是非完全的。为了找到处理这类数据的有效算法,先看看人脑是怎么处理这个问题的。医生在进行诊断时,先依据主症状快速作出初步判断;然后按可能性最大的病症(或与其相似的病症)进一步询问病情或作临床体检以补充所需信息;最后依据较完全的症状和体征信息作出最终断定。在医生的诊断思维过程中,存在一个思维发散的子过程,在这个子过程中会充分考虑多种可能性和充分了解病人的病情。初步判断是为了给寻求答案指明方向和缩小搜索范围,这是非常必要和有效的一个关键步骤。 ......
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