【摘 要】
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分析了BP神经网络由训练到求解的人工智能过程与自然人专家由学习专业知识到诊疗疾病的生理智能过程的近似性和差异性,提出了基于BP网络的CF向量疾病确诊模型,设计了症状描述
【机 构】
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湖南文理学院计算机科学与技术学院,湖南文理学院经济管理学院,湖南文理学院生命科学学院
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分析了BP神经网络由训练到求解的人工智能过程与自然人专家由学习专业知识到诊疗疾病的生理智能过程的近似性和差异性,提出了基于BP网络的CF向量疾病确诊模型,设计了症状描述规范化方法及诊断域CF知识规则向训练数值样本迁移方法,构造了BP神经网络模型确诊算法。模型和人类专家对比性实验数据表明,该方法诊断正确率达到90%,具备较好的综合诊断性能,对于开发实用性AI辅助诊疗系统有着建设性意义。
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ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技