基于Delphi的疾病智能诊断系统

疾病智能诊断系统是医生诊断疾病的辅助工具,主要依据疾病的症状、体征及临床化验等信息,对相应疾病做智能化诊断,提供快速科学的参考依据。在Windows操作系统下,以Delphi程序设计语言与Access数据库为工具设计了一个疾病智能诊断系统。文中提出了应用于疾病智能诊断的智能匹配算法,并结合实际疾病的症状做了相关测试。最后对软件的运行结果进行了总结与分析,结果证明该系统运行稳定,高效,分析结果准确。     

基于Delphi的疾病智能诊断系统

疾病智能诊断系统是医生诊断疾病的辅助工具,主要依据疾病的症状、体征及临床化验等信息,对相应疾病做智能化诊断,提供快速科学的参考依据.在Windows操作系统下,以Delphi程序设计语言与Access数据库为工具设计了一个疾病智能诊断系统.文中提出了应用于疾病智能诊断的智能匹配算法,并结合实际疾病的症状做了相关测试.最后对软件的运行结果进行了总结与分析,结果证明该系统运行稳定,高效,分析结果准确.     

协同疾病监测与处置系统的设计与实现

为解决在传统疾病监测系统与处置系统完全分离的过程中产生的敏感性与时效性问题,在C/S框架下设计一种基于互联网络和移动网络的协同疾病监测和处置系统,建立一套适应于监测预警、现场调查、应急处置的完整工作流程,实现监测与处置协同工作的原型系统。该系统的监测算法采用空间/时空扫描统计方法,而在应急处置中,疾病智能诊断模块采用贝叶斯分析算法。     

复合系统智能诊断方法研究

随着电子设备系统的日益复杂化,依靠单一的推理技术的故障系统已难以满足复杂系统的诊断要求.将多种不同的推理技术结合起来的集成诊断系统,能够充分利用各自的优点,从而提高系统诊断的正确性和效率,是目前智能诊断研究的一个发展趋势.本文将研究复合系统的智能诊断问题,提出在一个复合系统的诊断过程中,运用基于规则的诊断和基于模型的诊断,两种诊断技术相结合将在诊断的不同阶段发挥出各自的作用,从而建立一个融合了RBD和MBD技术优点的、具有一定学习能力的智能诊断系统.     

应急指挥系统的结构化和可视化预案研究

对结构化预案和可视化预案的实现技术进行研究,结合规则推理与案例推理,对其进行智能化推理及分析,根据突发事件信息主动推送有针对性的智能应急方案。设计并实现基于结构化和可视化预案的应急指挥系统,以满足应急指挥过程中智能应急方案的生成需要,提高预案在事件处置过程中的针对性与时效性。     

具有学习能力的智能诊断系统研究

随着电子设备系统的日益复杂化,依靠单一的推理技术的故障系统已难以满足复杂系统的诊断要求,将多种不同的推理技术结合起来的集成诊断系统,能够充分利用各自的优点,从而提高系统诊断的正确性和效率,是目前智能诊断研究的一个发展趋势。将研究复合系统的智能诊断问题,提出在一个复合系统的诊断过程中,通过机器学习,使基于规则的诊断和基于模型的诊断两种诊断技术相互结合,在诊断的不同阶段发挥出各自的作用,从而建立一个融合了RBD和MBD技术优点的、具有一定学习能力的智能诊断系统。     

同步发电机励磁故障诊断系统研究及实现

智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,同步发电机励磁装置诊断系统是在对励磁单元的结构层次、工作原理及其故障模式、故障机理展开分析和研究的基础上来进行设计的,针对现场实际的需要,对智能故障诊断系统在励磁系统故障诊断的应用技术进行了研究,分析了诊断系统的层次结构和主要组成模块,采用DSP作为控制器件,设计了诊断系统的硬件结构和软件结构,最后讨论了诊断系统的诊断机理和工作流程。     

基于多Agent的电子装备远程智能测试诊断系统

本文基于远程智能测试诊断需求,提出了一种基于智能Agent的远程智能测试诊断系统。根据多Agent系统层次结构模型,远程智能测试诊断系统可以从功能上划分为相对独立的多个Agent子系统,各个智能体按照事先约定的协议进行通信和协同,共同完成大型复杂系统的分布式测试和诊断任务。论文结合某型军用电子装备测试诊断需要,实现了对某型复杂电子装备状态信息的远程监控和测试诊断。文中介绍了基于多智能体的远程智能测试诊断系统设计、实现及各部分功能。     

基于多MCU的自动测试诊断系统的设计

详细介绍了基于多P89C668单片机的组合逻辑电路自动测试诊断系统的设计,包括硬件结构设计和软件设计。该自动测试诊断系统采用USB接口实现计算机与诊断平台的通信,其移动式结构便于在现场进行测试,且设备成本低、操作简单。     

基于虚拟仪器技术的电路测试和诊断系统

介绍了一个智能电路测试和诊断系统的软硬件设计。该系统基于虚拟仪器技术设计而成，由测试模块、诊断模块和使用帮助模块组成，测试模块是通过实际测量得到的电路输出信号和测试库中的参考信号进行比对来判断该电路功能的正确性，而故障诊断模块则是采用故障树的方法自顾问下地逐步定位电路中的故障点，系统还可以对单独的元件和导线进行测试和诊断。本系统利用LabWindows/CV1作为开发平台，实现了对一些常见实验电路的分析。     

基于FPGA的ECG信号采集与处理系统设计

当今平板电脑和大屏幕智能手机的普及为便携式心电监护仪的发展带来了机遇。针对这种发展趋势,设计了便携式心电（electrocardiogram,ECG）信号的实时采集、处理和传送系统。该系统以FPGA为控制中心,用高精度24位心电专用芯片实现模数转换,用FIR滤波算法实现高阶数字滤波。该系统采集和处理的ECG数据可传送至平板电脑或大屏幕智能手机,以方便心脏疾病者自我初步诊断。     

移动agent在医疗诊断系统中的应用

本文通过阐述移动agent的模型和系统体系结构,研究了移动agent在医疗诊断系统中的应用,很好的实现了不同医生之间的协同诊断.     

Development of a remote fault diagnosis system applicable to autonomous mobile robots

In this paper, the novel idea of using an autonomous mobile robot as a virtual local network is proposed as a system for the remote diagnosis of faults of a mobile robot. There are two primary points in this research. First, an objective of the research is to achieve a system with good expandability, i.e. one in which the diagnosis can be achieved whether there are many or few mobile robots to be diagnosed. To accomplish this goal by simply changing some system settings, a simple network management protocol (SNMP) structure is utilized. Within the developed diagnosis system, a mobile robot is taken as one of the management objects of the network management system (NMS). The SNMP, which is widely used in the NMS, is applied and adapted to the developed system as the communication protocol for exchanging diagnosis information. Moreover, by taking advantage of the active moving and sensing ability of autonomous mobile robots, an effective method of fault inference called a 'run-test' is discussed. By using this method, the accuracy of the diagnoses is improved. In the best-case scenario, the certainty of an accurate diagnosis increased from 20% (without using the 'run-test') to 93%. On the other hand, in some cases, the accuracy of the diagnosis results barely improved. On average, among the cases discussed in this paper, the accuracy of the diagnosis results improved about 2.1 times by the proposed method.     

基于Android的水稻病害图像识别系统设计与应用

针对目前水稻病害图像识别系统依赖于数码相机和计算机,缺乏便携性和实时性的问题,设计了一款基于Android手机的水稻病害图像识别系统。系统通过分析水稻稻瘟病、胡麻斑病、干尖线虫病、白叶枯病四种病害的颜色、形状、纹理特征,采用图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取以及图像识别的处理方法,实现基于图像识别的及时准确诊断水稻病害类型的目的。实验结果表明,系统准确率可达93.78%,正检率96.22%,误检率6.22%,虚警率1.56%,平均诊断用时2.802s。该系统能有效地拍摄并诊断水稻病害,迅速、准确地给出病害防治措施。     

手机C/S模式心音特征提取与波形显示系统

针对现行心音信号特征提取模式下存在的局限性,结合手机移动通讯技术的发展,设计了一种基于手机客户端和服务器模式的心音信号分析诊断系统.利用Java Me语言在手机上进行心音信号可视化编程处理,使在手机上显示信号时域图谱,并通过移动互联网将采样信号传输到服务器端进行小波分解,提取心音信号特征值,最后在手机上返回信号的异常结果同时存储在数据库.通过实验结果表明了该方案的可行性,实现了心音信号的自动诊断,对于诊断心脏突发疾病和慢性病具有显著的效果.     

Mobile cloud-based depression diagnosis using an ontology and a Bayesian network

Recently, depression has becomes a widespread disease throughout the world. However, most people are not aware of the possibility of becoming depressed during their daily lives. Therefore, obtaining an accurate diagnosis of depression is an important issue in healthcare. In this study, we built an inference model based on an ontology and a Bayesian network to infer the possibility of becoming depressed, and we implemented a prototype using a mobile agent platform as a proof-of-concept in the mobile cloud. We developed an ontology model based on the terminology used to describe depression and we utilized a Bayesian network to infer the probability of becoming depressed. We also implemented the system using multi-agents to run on the Android platform, thereby demonstrating the feasibility of this method, and we addressed various implementation issues. The results showed that our method may be useful for inferring a diagnosis of depression.     

基于神经网络的家用型睡眠呼吸暂停综合症监测系统

本文介绍了一款新的SAS监测系统,系统在不添加任何设备的情况下,利用手机调用自行设计的手机软件采集用户的鼾声数据,并采用fcp协议,利用家庭无线网传输数据,最终将数据存储在Pc机中,并将神经网络算法和语音识别技术加入到系统的核心算法中,用于识别语音和鼾声,结合SAS的病征实现对SAS病症的诊断．实践证明,本系统相对于传统的SAS监测系统,具有更高的病症判别率．     

A system for self-diagnosis of an autonomous mobile robot using an internal state sensory system: fault detection and coping with the internal condition

Considering that intelligent robotic systems work in a real environment, it is important that they themselves have the ability to determine their own internal conditions. Therefore, we consider it necessary to pay some attention to the diagnosis of such intelligent systems and to construct a system for the self-diagnosis of an autonomous mobile robot. Autonomous mobile systems must have a self-contained diagnostic system and therefore there are restrictions to building such a system on a mobile robot. In this paper, we describe an internal state sensory system and a method for diagnosing conditions in an autonomous mobile robot. The prototype of our internal sensory system consists of voltage sensors, current sensors and encoders. We show experimental results of the diagnosis using an omnidirectional mobile robot and the developed system. Also, we propose a method that is able to cope with the internal condition using internal sensory information. We focus on the functional units in a single robot system and also examine a method in which the faulty condition is categorized into three levels. The measures taken to cope with the faulty condition are set for each level to enable the robot to continue to execute the task. We show experimental results using an omnidirectional mobile robot with a self-diagnosis system and our proposed method.     

远程诊断系统中两个关键问题的代数建模

基于网络的远程监测诊断系统是一个复杂的系统,其实施需要进行理性的建模分析.针对基于网络的远程监测诊断系统的实现和分析问题,利用了π演算以及δπ演算这一高度抽象的适于移动分布计算模式的代数建模工具,完成了基于网络的远程监测诊断系统的两个诊断特征问题：移动诊断和群组诊断的建模.建模结果表明δπ演算能很好地表达基于网络的远程监测诊断系统的这两个特征问题.