奶牛疾病诊断遗传神经网络模型研究

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1、重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要人工智能的研究进展，极大地促进了智能疾病诊断技术的发展。从MYCIN问世以来，基于专家系统的疾病诊断系统层出不穷，取得了极大的成功。但由于专家系统本身固有的如知识获取难等缺陷，加上疾病诊断的复杂性，使得单纯依赖专家系统的疾病诊断受到极大的制约。人工神经网络的并行性、容错能力和模糊推理能力则适时地解决了这个矛盾，使得将其与专家系统结合构建智能疾病诊断系统成为主流趋势。本文介绍专家系统和人工神经网络技术，研究了两者集成的可行性和方式，探讨了适合于疾病诊断的神经网络类型，建立了奶牛疾病诊断的RBF网络模型，并利用遗传算法对该模

2、型进行优化。实验表明，该模型具有较高疾病诊断正确率和良好的泛化能力。本文得到了863项目“智能化农业信息处理系统——重庆市示范区”(课题编号：2001AAll5320)和重庆大学骨干教师资助计划项目“基于神经网络和遗传算法的奶牛疾病诊断专家系统”的资助。关键词：专家系统，RBF神经网络，遗传算法，疾病诊断重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTTheprogressonartificialintelligenceresearchhasgreatlyimprovedthedevelopmentofintelligentdiseasediagnosis

3、technology．ThebirthofMYCINachievedgreatSuccessandgaverisetotheongoingemergenceofthediseasediagnosissystemthatisbasedontheExpertSystem(ES)．However，theES’sinherentdrawbacks，suchasthedifficuityofacquiringknowledgeandthecomplexityofdiseasediagnosis，madethediseasediagnosisthatrelieso

4、nexclusiveexpertsystemverylimited．TheArtificialNeuralNetwork’Ssimultaneousness，tolerance，andfuzzyinferenceresolvethiscontradictioninatimelymanner．IntegratingwimtheExpertSystemtobuildtheIntelligentDiseaseDiagnosissystemhasbecomethemaintrend．TiffsarticlebrieflyintroducestheExperts

5、ystemandANNtechnology,studiesthefeasibilityandmodeoftheintegrationofthesetwos，exploresthetypeofNeuralNetworkthatissuitablefordiseasediagnose，andsetsupacowdiseasediagnoseRBFnetworkmodel，whichisoptimizedbyGeneticAlgorithm．Theexperimenthasproventhatthismodelenjoyshi豳diagnosisaccura

6、cyandanexcellentcapacityofgeneralization．ThisarticleWassponsoredbyProject863‘‘IntelligentAgricultureInformationProcessingSystem—ChongqingDemonstrationZone”(Ref．No．2001AAll5320)andChongqingUniversityTeachers’sponsoredproject“CowDiseaseDiagnosisExpertSystemBasedonNeuralNetworkandG

7、eneticAlgorithm”．Keywords：ExpertSystem，RBF，GeneticAlgorithm，DiseaseDiagnosisⅡ重庆大学硕士学位论文1绪论1．1课题来源与研究意义奶牛业是我国畜牧业的支柱产业之一，奶产品的质量直接关系到我国人民的生活水平和健康状况。奶牛疾病的预防与治疗是提高我国奶产品质量的主要途径之一。为此我国兽医从业人员和研究人员做了孜孜不倦的努力，取得了丰硕的成果。但是，奶牛疾病的发生率同国外相比仍处于较高的水平，也就是说奶牛疾病的控制还有待于进一步提高。奶牛疾病虽然同其他动物疾病一样，也可分为内科病、外科

8、病、传染病、寄生虫病、营养代谢病、产科病和中毒病等{“，但是，奶牛疾病又有其特殊性，因为产科病