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1、2000年10月系统工程理论与实践第10期 文章编号:100026788(2000)1020108206基于形象思维的医疗诊断系统研究赵卫东,盛昭瀚(东南大学经济管理学院,江苏南京210018)摘要:在分析专家形象思维机制的基础上,提出利用案例推理、神经网络等人工智能技术,对专家的形象思维进行有效的模拟L并结合传统专家系统的逻辑能力,是建造辅助决策支持系统、开发新一代专家系统的有效途径L将上述思想用于医疗诊断辅助实验系统的设计上,结果表明是可行的L关键词:形象思维;案例推理;专家系统;医疗诊断中图分类号:TP393aExpert
2、SystemsBasedonThinkingwithImageryZHAOWei2dong,SHENGZhao2han(CollegeofEconomicsandManagement,SoutheastUniversity,Nanjing210018)Abstract:Basedontheanalysisofthinkingwithimageryofexperts,thispaperdiscussesasiumlationmethodofexpertthinkingusingcase2basedreasoning,neuraln
3、etworksetc.Themethodisthencombinedwithlogicreasoningaccentuatedinpreviousexpertsystemstobuildamedicaldiagnosissupportsystem.Theresultissatisfactory.Keywords:thinkingwithimagery;cased2basedreasoning;expertsystemsmedicaldiagnosis1 前言智能是实体认识世界和运用知识解决问题的能力L知识、知识表示及运用知识进行
4、推理是人工智能的核心L应该说知识是一个广义的概念L凡是能改进人类对世界认识的东西都是知识L知识来源于人类的实践,同时又指导人的实践L从知识获取的角度而言,有些知识可以形式化,如书本上的知识L而有些知识却只可意会、不可言传,如专家的经验L专家能够较好地求解问题,但对求解的过程不能给出清晰、完整的解释L还有些知识容易获取,但数量大,在计算机中不易表示,如常识知识L这就造成知识获取的瓶颈L它的存在,是智能系统在实用中未能获得突破的主要原因L专家系统是对专家思维的模拟,其拥有知识的质量和数量很大程度上决定了系统智能的高低,尽管已出现了一
5、些成功的专家系统范例,但这些系统的推理技术单调、学习能力较差,知识库的知识贫乏L过去专家系统的研究与开发,知识工程师把精力集中在专家思维过程的形式化L他们致力于研究、整理专家的知识—问题求解过程中的推理规则,认为只要把专家知识与推理规则进行形式化、规则化,就可以构造出具有专家水平的专家系统L实际上,专家对问题的解决是一个复杂的创造性的思维过程,它不是简单形式化的推理过程,而更需要“直觉”、“顿悟”与“灵感”L新手思维方式的错误并不是因为缺乏基本知识和简单的[1]推理方法,而是缺乏在思维中产生“直觉”、“顿悟”与“灵感”的能力L因
6、此,在建造新一代专家系统时,一方面要借助机器学习理论,寻求专家知识、尤其是经验知识获取的新方法L如运用粗集等归纳学习理论从专家的求解实例中挖掘蕴涵的知识L专家的求解过程,除由专家直接提供以外,也可利用案例推理等生成La收稿日期:1999201218资助项目:江苏省自然科学基金(7760513002)©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.第10期基于形象思维的医疗诊断系统研究109因为尽管专家难以给出形式化的领域知识,但提供实例相对是一件轻松的
7、事情L所以机器学习或许是最终解决知识获取的有效途径L另一方面,加强人类认识机理的研究L探讨专家形象思维的机理,是研究人类整体思维的突破口L因为形象思维是逻辑思维和创造思维的基础L可以说,对形象思维的深入认识,对新一代专家系统的研制,既有理论意义,又有较高的实用价值L2 专家形象思维模型——心象说思维是通过判断、抽象、推理、想象和问题决策等心理属性的综合和相互作用进行信息转换,形成心象[2]的过程L从思维的层次角度分析,形象思维就是建立在心象空间上的初级思维方式L在故障诊断、模式识别等许多实际应用场合,新的模式往往是不多见的L大多
8、数情况下专家能够利用以前求解问题的相似经验解决问题L也就是说,专家对问题的处理过程,并不时时完全依造严密的逻辑推理,也不必执行繁琐的算法,而是依靠经验,利用心象,直截了当地解决问题L这个过程是快速的,有时专家也没有意识到L专家在长期的实践中,积累了丰富的经验,并
