【摘 要】
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该文详细分析了智能医疗诊断系统的应用及国内外研究状况.重点分析了基于专家系统与神经网络的诊断方法,在此基础上深入研究了前馈式神经网络的学习算法.通过分析BP算法的局
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该文详细分析了智能医疗诊断系统的应用及国内外研究状况.重点分析了基于专家系统与神经网络的诊断方法,在此基础上深入研究了前馈式神经网络的学习算法.通过分析BP算法的局限性该文引入了单参数动态搜索算法（SPDS算法）,该算法彻底避开了BP算法的缺陷,使得神经网络的收敛速度得到大幅度的提高.在SPDS算法的基础上该文提出了基于区域映射模型的SPDS算法.传统的前馈式神经网络模型的训练标准和实际使用中的分类标准是不一致的,这种不一致导致了分类的不合理以及训练时间的浪费.该文的模型将样本空间中网络的输出点用一个区域代替,将不同类别的样本分别映射到互不相交的区域.该文将SPDS算法应用到区域映射模型中,不但解决网络训练标准和实际分类标准不一致的矛盾,使得分类更加合理,而且可以大量的节省网络的训练时间.实例表明这种模型具有良好的实用效果.根据心血管疾病的特点,该文提出了一种心血管疾病智能医疗诊断系统框架.该系统将神经网络与专家系统以串联的方式进行结合.这种串联式的结合既解决了样本密度的不足,同时也简化了专家系统的推理规则,使神经网络与专家系统的优点均得到充分发挥.该文收集了大量的病例以及诊断规则,建立了心血管疾病智能医疗诊断系统.另外论文结合心肌梗塞和心绞痛的诊断进行了实证分析,分析结果表明该系统对这两种疾病诊断的各项指标较之当前公认的临床诊断均有相当幅度的提高.
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