模糊技术、神经网络、遗传算法是计算智能的三大信息科学,是智能控制领域的三个重要基础工具。如何将模糊技术、神经网络、遗传算法互相交叉,有机地结合起来,已经成为众多研究者关注的焦点。本文研究的目的是从智能控制的角度出发,对中医类风湿性关节炎的诊断更客观、准确,减少人为主观因素。本论文围绕这一问题主要进行了以下方面的研究: 一、在介绍了遗传算法的基本原理、理论基础、和常用的遗传算法:自适应度比例法,以及模糊逻辑与神经网络融合的基础与途径,并提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络的构成方法,进一步提出了三阶段优化网络的结构和参数:第一阶段:进行参数初始化;第二阶段:网络结构的优化;第三阶段网络参数的优化。 二、探讨了遗传算法、神经模糊技术在中医分型诊断中应用的可行性。中医是一门充满模糊性的科学,人体病理情况下出现的症状、体征、舌象、脉象等,都是运用模糊性语言来表达,如:神疲乏力、多汗、少汗、呼多吸少。它们和各证型的关系也是一种模糊关系,很难找到确切的定量标准;各证型之间有些症状又互相重复与交错,关系复杂,具有强烈的模糊性。然而,在临床“据症辨证”时,又必须辨证严谨,处方准确,因此,从模糊中求精确是中医辨证过程的一个重要问题。 针对中医类风湿性关节炎,提出了基于模糊神经网络的分型诊断系统。在利用基于互信息的遗传算法实现了临床症状的压缩之后,解决由输入层节点过多引起的网络结构复杂,计算负担重的问题即“维数灾难”的问题。可以以此为基础利用模糊神经网络分型诊断系统实现中医类风湿性关节炎的证候诊断,取得了很好的效果。 三、本章采用Visual C++,SQL Server2000,MATLAB6.0,基于中医辨证施治的角度出发,开发了中医类风湿性关节炎的辅助预测诊断系统。并对全文所展开的研究工作进行了总结,提出了下一阶段的研究方向。同时进行了中医类风湿性关节炎病理参数的在线检测方法的探讨。