基于遗传算法的模糊神经网络及其在中医类风湿性关节炎诊断中的应用研究

摘要

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[42，43]，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VisualC++，SQLServer2000，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。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1研究背景

1.2中医类风湿性关节炎的诊断研究现状

1.3论文的主要研究内容及意义

第二章基于遗传算法的模糊神经网络及其结构和参数优化

2.1遗传算法

2.1.1遗传算法简介

2.1.2遗传算法的基本原理

2.1.3常用的遗传算法

2.1.4应用遗传算法的几个要点及参数的选择

2.1.5遗传算法小结

2.2模糊控制的基本内容

2.3模糊神经网络的基本内容

2.4模糊逻辑与神经网络融合的基础

2.5模糊逻辑与神经网络融合的方式

2.5.1用神经网络实现模糊推理及模糊功能的模糊逻辑系统

2.5.2基于联接机制的模糊神经网络[36]

2.6基于遗传算法的模糊神经网络的结构和参数训练

2.6.1第一阶段参数初始化

2.6.2第二阶段网络结构模糊规则的学习

2.6.3第三阶段参数优化

2.7本章小结

第三章中医类风湿性关节炎及常用诊断方法

3.1中医背景简介

3.1.1中医的症、证、病以及辨证的概念与关系

3.1.2中医类风湿性关节炎简介

3.2医学常用的诊断方法

3.2.1逐步回归分析

3.2.2逐步判别分析

3.2.3模糊综合评价

3.3本章小结

第四章基于模糊神经网络的中医类风湿性关节炎预测诊断型

4.1中医类风湿性关节炎背景知识

4.2中医类风湿性关节炎的智能诊断的理论基础

4.3基于模糊神经网络的类风湿性关节炎的分型诊断模型

4.3.1基于互信息的遗传算法选取主要临床症状

4.3.2模糊神经网络具体应用

4.4本章小结

第五章中医类风湿性关节炎预测诊断系统开发及实现

5.1基于模糊神经网络的分型诊断系统

5.1.1开发分型诊断系统的目的

5.1.2分型诊断系统

5.2中医类风湿性关节炎预测诊断系统

5.2.1数据子系统

5.2.2数据库访问技术

5.2.3系统实现

5.2.4预测诊断系统主要功能

5.3本章小结

第六章中医类风湿性关节炎病理参数的在线检测探讨

6.1引言

6.2压差式医学传感器测量系统

6.3本章小结

第七章研究总结

7.1本文开展的工作

7.1.1遗传算法与模糊神经网路的融合

7.1.2遗传算法、模糊神经网络在中医分型诊断中的应用

7.1.3中医类风湿性关节炎的辅助智能诊断系统

7.2后续研究工作

致谢

参考文献

附录A发表论文及获奖情况