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中医针灸临床治疗专家系统的研究与实现

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究和实践内容

1.4 本文组织结构

第二章 相关技术

2.1 专家系统组成及其适应性

2.2 SSH技术框架

2.3 本章小结

第三章 系统总体设计

3.1 原系统技术框架

3.2 系统设计目标

3.3 专家系统软件结构设计

3.4 系统数据库设计

3.5 数据库表结构定义设计

3.6 运行和开发环境设计

3.7 本章小结

第四章 系统详细设计

4.1 工具类设计

4.2 聚类算法设计与实现

4.3 知识库实现

4.4 推理机实现

4.5 解释器实现

4.6 用户界面

4.7 本章小结

第五章 中医针灸治疗专家系统应用分析

5.1 应用举例

5.2 评估分析

5.3 知识更新

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢

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摘要

中医针灸作为中国传统医学的重要组成部分,是中华民族长久以来的医学经验与理论知识的积累,是中华民族传统医学瑰宝。如何运用专家系统理论、技术与方法研究、设计和实现中医针灸专家系统、揭示中医针灸临床治疗的内在规律,为中医针灸临床治疗方法的关联性、合理性和科学理论提供依据,是非常值得研究、探索和实践的领域之一,至今还鲜有类似相关研究的报道。
  本文主要探究和设计中医针灸专家系统的技术解决方案,并基于Java EE软件框架、B/S构架模式和数据库3NF标准,通过扩展中医针灸信息库系统功能,实现该专家系统。
  本文主要的研发工作和创新点概述如下:
  1)中医针灸临床治疗专家系统的实现。该系统主要包括知识库、推理机、解释器、用户界面和拓展后的数据库结构。其中知识库知识事实是通过对已有中医针灸信息库系统文献摘要信息表中关于针灸治疗的实际数据通过数据清洗、数据映射准备和K-means聚类算法经分析获得。
  2)应用阈值的推理过程。本文提出一种基于阈值的推理机制,通过阈值限制的匹配可以反馈给用户精确或近似范围的治疗方案。综合考虑聚类后知识事实的表征,本文推理过程允许用户输入多样化的查询条件、结合阈值,反馈丰富的匹配查询结果。
  3)一种改进的聚类分析算法。本文提出映射样本穴位疗法为二进制串、一种改进的距离函数和一种通过阈值为收敛标准的K-means聚类算法,较好地解决了传统聚类分析面临的四个技术难题,即类数K值的预选、初始中心样本的确定、聚类过程中中心样本的自学习和聚类收敛标准。
  4)一种评估聚类算法效果设计平衡点的策略及其实现方法。为确定多阈值聚类结果中的最佳聚类结果及其阈值,本文为评估聚类算法效果的设计平衡点,提供了一种可行的方法,经实践证明有效。
  本文的研究成果是在上海市针灸经络研究所和东华大学计算机科学与技术学院相关研究人员共同构建的中医针灸信息库系统上经系统的一系列创新性研发工作获得。实验结果表明,该专家系统能满足“依病求医”、“依医问病”和知识更新等核心应用需要,查全和查准率好,也能很好地为中医针灸治疗咨询和教学科研提供辅助决策依据。

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