基于BP神经网络的畜禽疾病诊断专家系统的设计与实现

针对传统诊断专家系统存在的问题,结合国内外研究现状,采用BP神经网络和Hibernate+GWT+Spring技术设计实现畜禽疾病诊断专家系统,实现畜禽的疾病诊断和防治功能.该系统将BP神经网络应用于畜禽疾病诊断的知识获取与推理中,利用神经网络建立疾病症状与疾病类型之间的非线性关系,实现畜禽疾病的智能诊断模型,并将鸭、猪、猫、鸡等畜禽的疾病诊断与防治进行集成,指导养殖户进行养殖活动.经实践验证和专家评测,具有一定的现实意义和推广价值.     

基于.NET的对虾病害防治专家系统的设计与实现

针对我国对虾养殖存在的问题,采用ASP.NET技术设计实现了基于B/S结构的对虾增养殖及病害防治专家系统.该系统运用多种知识表示方法将对虾养殖、疾病诊断与防治等经验性、科普性知识进行了集成表达,采用基于规则的模糊化混合推理策略,实现了对虾养殖的咨询与决策,疾病诊断与防治、专家会诊及网上学习等功能.经实践验证和专家评测,该系统界面友好,操作简单实用,维护方便等特点,具有一定的推广价值.     

基于.NET Framework的奶牛疾病诊断与防治专家系统平台设计与实现*

奶牛疾病诊断与防治专家系统采用B／S模式,按．NET Framework N层构架设计。系统具有较强的可伸缩性和兼容性。系统主要提供了奶牛疾病诊断、治疗、防治、病牛管理及多媒体、图片知识学习等功能。     

基于BP神经网络的水牛疾病诊断系统

针对传统专家系统获取知识困难自学习能力差和推理能力弱等缺点,设计并实现了基于BP神经网络的水牛疾病诊断专家系统.系统用专家以往诊断水牛疾病的病历来训练神经网络,并通过训练过的神经网络来实现疾病的诊断,然后针对诊断结果进行反向推理以确诊水牛疾病,结果表明,该系统很好地改进了传统专家系统存在的一些缺点.另外,该水牛疾病诊断系统的实现方法可推广应用到其它动物的疾病诊断系统中,为疾病诊断系统的开发提供了一条有效的新途径.     

一种具有二次诊断的生殖疾病诊断专家系统

针对当前专家系统只支持一次诊断、不提供二次或多次诊断等问题,结合在Web环境下生殖疾病诊断设计的要求,提出了一种基于可信度、加权不确定推理的具有二次诊断的生殖疾病诊断专家系统模型,详细论述了该专家系统的基本原理和关键技术,包括系统结构、功能、知识库的建立以及推理机的设计和实现等。实践证明,该专家系统具有较高的稳定性和准确性。     

基于模糊神经网络的畜禽疾病诊断系统的研究

文中结合模糊数学的隶属度、知识的表示、知识的获取、知识的推理、神经网络和统计方法中的最大似然估计理论建立了一个畜禽疾病诊断的医疗专家系统模型,通过把推理规则模糊数值化的值作为神经网络的权重,利用神经网络模拟计算对畜禽所患疾病作出正确的诊断.本诊断系统以指导兽医新手为目的,诊断结果的准确率达90%以上,具有较好的实际应用价值.     

基于模糊神经网络的畜禽疾病诊断系统的研究

文中结合模糊数学的隶属度、知识的表示、知识的获取、知识的推理、神经网络和统计方法中的最大似然估计理论建立了一个畜禽疾病诊断的医疗专家系统模型，通过把推理规则模糊数值化的值作为神经网络的权重，利用神经网络模拟计算对畜禽所患疾病作出正确的诊断。本诊断系统以指导兽医新手为目的，诊断结果的准确率达90％以上，具有较好的实际应用价值。     

医疗诊断专家系统推理机的设计与实现

专家系统是人工智能领域的重要分支,推理机是专家系统的重要组成部分。文中用关系数据库SQLServer2000设计诊断知识库,构造了一个医疗诊断专家系统,其推理机能够有效模拟医生的诊断思维。因此,它可以作为医生诊断疾病的一种辅助工具。根据疾病诊断的要求,仅对医疗诊断推理机的设计与实现方法进行了探讨,提出了一种基于正-反向推理的精确与不精确推理相结合的推理策略,并采用关系数据库和面向对象的技术来具体编程实现,从而提高了推理机的效率,获得了较好的推理效果。     

医疗诊断专家系统推理机的设计与实现

专家系统是人工智能领域的重要分支,推理机是专家系统的重要组成部分.文中用关系数据库SQL Server2000设计诊断知识库,构造了一个医疗诊断专家系统,其推理机能够有效模拟医生的诊断思维.因此,它可以作为医生诊断疾病的一种辅助工具.根据疾病诊断的要求,仅对医疗诊断推理机的设计与实现方法进行了探讨,提出了一种基于正-反向推理的精确与不精确推理相结合的推理策略,并采用关系数据库和面向对象的技术来具体编程实现,从而提高了推理机的效率,获得了较好的推理效果.     

眼科疾病诊断专家系统的研究与实现

本文阐述了如何把专家系统技术应用于眼科疾病诊断，并建造眼科疾病诊断专家系统的原理。该专家系统根据患者的症状特征，借助于医学专家诊病的知识、经验、诀窍，运用计算机自动推理，得出患者所患疾病，并给出治疗建议，还可帮助低年资医生学习专家经验。     

畜禽精确饲喂控制系统的研究与实施

基于Win CE 6.0平台,开发一套精确饲喂控制系统实现对畜禽的精确饲喂。以每个舍为单元,采用实时监控管理形式。使用耳标对猪进行身份识别。通过人工智能和畜禽养殖专家的知识库,自动计算,鉴别不同时期的畜禽,以此给予不同的喂食量,不同的饲料。系统主要有识别模块,实时监测模块,数据处理模块,人工控制模块,系统参数设定模块等组成。系统较智能化,易操作,可靠性强,易升级,可辅助畜禽养殖场,实现优质高产高效的养殖目的。     

An Expert System to Diagnose Anemia and Report Results Directly on Hematology Forms

An attempt was made to create an expert system with sufficient accuracy to diagnose classes of anemia and report presumptive diagnoses directly on the hematology form. The system should simulate the processes of human experts who can reliably achieve diagnostic separability by pattern analysis. A hybrid expert system combining rule-based and artificial neural network (ANN) models was constructed to evaluate microcytic anemia in a 3-layered program using hematocrit (HCT), mean corpuscular volume (MCV), and coefficient of variation of cell distribution width (RDWcv) as inputs. These measurements are available as standard output on most hematology analyzers. Three categories of microcytic anemia were considered, iron deficiency (IDA), hemoglobinopathy (HEM), and anemia of chronic disease (ACD). A novel feature of the model is its construction and training using human expert input alone. Model construction is described in detail. The model's performance was evaluated with actual case data. It was successful in correctly classifying 96.5% of 473 documented cases of microcytic anemia and anemia of chronic disease. It thus exhibits sufficient accuracy for it to be considered for use in reporting microcytic anemia diagnoses on hematology forms.     

Evaluation of the Use of Induction in the Development of a Medical Expert System

In an earlier study, two medical expert systems for diagnosing thyroid disorders, developed by the application of induction on a sample of previously diagnosed cases and on expert-generated rules, diagnosed a set of test cases better than an expert system developed by the more traditional method of collaboration between a knowledge engineer and an expert. In this paper, an alternative measure of the accuracy of diagnosis of each system is used to evaluate the systems. Diagnoses for every distinct case represented by a combination of indicating factors are compared with diagnoses that the expert made. The induced systems provide diagnoses for many more distinct cases, but a much higher proportion of these diagnoses are incorrect. It is argued that generalizing to unseen cases is an inappropriate use of induction algorithms. The systematic development of a decision table is a more appropriate method for devising a medical expert system.     

基于神经网络的知识获取

本文提出了用基于规则专家系统与神经网络的集成，该系统实现了从实例中自动获取知识的功能．在产生和控制不完全情况方面提高了专家系统的推理能力．它使用无导师学习算法的神经网络来获取正规数据，并用一个符号生成器把这些正规的数据变换成规则．生成规则和训练后的神经网络作为知识库嵌于专家系统中．在诊断阶段，为了诊断不明情况，可同时使用知识库和人类专家的知识，而且系统可以利用训练过的神经网络的综合能力进行诊断，并使不相符数据完整化．     

Validation of the medical expert system PNEUMON-IA.

The present study validates the expert system PNEUMON-IA. The aim of PNEUMON-IA is assessing the etiology of community-acquired pneumonias from clinical, radiological, and laboratory data obtained at the onset of the disease. Validation was performed using data from medical records of 76 patients with proven clinical diagnosis of pneumonia. The etiological diagnoses provided by PNEUMON-IA were compared to those established by five specialists unrelated to the development of the expert system. For each etiological possibility, both PNEUMON-IA and the experts provided a causal possibility, expressed as a linguistic label (i.e., "almost impossible"). Linguistic labels were then converted to numeric values. In the majority of cases, an etiological diagnosis was unavailable to be used as a gold standard. To overcome this limitation, distances between arrays of etiological possibilities given by specialists and by PNEUMON-IA were considered as an agreement measure between diagnoses. Cluster analysis based on those distances was used to classify PNEUMON-IA among experts. Results showed the same differences between specialists and PNEUMON-IA as among the specialists themselves. The method used to validate PNEUMON-IA could prove useful to assess the performance of expert systems in fields where no gold standard is available.     

信息管理系统在规模化种鸡场的应用

在深入调查规模化畜禽养殖场的经营管理现状的基础上,系统分析了规模化畜禽养殖场生产条件下畜禽养殖企业的新特点和新要求,运用PowerBuild9．0设计软件,设计了能满足现代规模化畜禽养殖场生产经营管理需要的信息管理模块。该系统在规模化种鸡场生产管理中实施应用,取得良好效果。     

基于决策树的网络故障诊断专家系统模型

针对传统网络故障诊断专家系统在知识获取方面的固有不足,结合决策树算法和专家系统的特点,提出一种基于决策树的网络故障诊断专家系统模型,讨论网络故障诊断专家系统模型的推理机制和推测算法以及知识获取的实现方法。实践结果表明,模型在知识获取方面具有获取过程简单、计算复杂性低、适应性强的特点。     

病死畜禽无害化处理机嵌入式控制系统设计

针对当前病死畜禽处理的问题,设计、开发了一种基于生物发酵处理方法的无害化处理机控制系统.首先,系统地介绍了小型家禽无害化处理机的机械结构组成和工作原理;其次,详细给出了以文本屏一体机为控制核心的全自动控制系统硬件设计方案;最后,给出了软件控制算法设计流程.实践应用表明,所开发的基于微控制器的小型病死家禽无害化处理机控制...     

医学专家系统中知识表示、获取和推理的两种方法

文章提出使用模糊数学的方法和基于规则的神经网络的方法来构造一个呼吸道疾病方面的专家系统,包括知识的表示、获取和推理。对模糊数学方法,用模糊集来表示所考虑的症状与所有可能的疾病。医学知识存储在症状与疾病的模糊关系上。推理时使用模糊关系合成的方法。对基于规则的神经网络方法,从规则集中自动构造网络的结构,确定隐层节点数和连接权值。用并行的方法进行推理。