变精度粗糙集在智能诊疗系统中的应用

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1、第30卷第2期计算机应用与软件Vo1．30No．22013年2月ComputerApplicationsandSoftwareFeb．2013变精度粗糙集在智能诊疗系统中的应用徐红升张瑞玲(洛阳师范学院信息技术学院河南洛阳471022)摘要研究变精度粗糙集理论中属性约筒和规则获取算法，并结合医疗诊断的实际情况对传统算法进行改进。提出基于变精度粗糙集理论模型的诊断方法。该方法利用病员数据库提取关键的病例特征属性来建立临床诊断决策表，借助改进的可辨识矩阵属性约减算法和值约减算法进行特征约简，从而得到有效的诊断规则。最后，针对常见疾病“高血压”，开发了网络版

2、的基于VPRS智能诊疗系统，并应用到多家医疗机构，效果良好。关键词变精度粗糙集属性约简规则获取医疗诊断中图分类号TP18文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2013．02．025APPLICATIoNoFVPRSININTELLIGENTMEDICALDIAGNOSISSYSTEMXuHongshengZhangRuiling(CollegeofInformationTechnology，LuoyangNormalUniversity，Luoyang471022，Henan，China)AbstractThealgor

3、ithmsofattributereductionandruleacquisitioninvariableprecisionroughset(VPRS)theoryarestudiedinthispaper，combiningwiththeactualsituationofmedicaldiagnosis，wemaketheimprovementontraditionalalgorithms，andpresentadiagnosticmethodwhichisbasedonVPRSmode1．Inthisme~od，patients’databasei

4、sutilisedtoextractthekeyattributesofcasecharacteristicsforcreatingclinicaldiagnosisdecisiontable，withthehelpoftheimprovedidentifiablematrixattributesreductionalgorithmandthevaluereductionalgorithm，featurereductionisexecuted，thereforetheeffectivediagnosticrulesarederived．Finally，

5、anintelligentonlinediagnosissystembasedonVPRSisdevelopedforcommondiseasesofhypertension，andithasbeenappliedtoanumberofmedicalinstitutionsWithsatisfactoryeffect．KeywordsVariableprecisionroughset(VPRS)AttributereductionRuleacquisitionMedicaldiagnosis此，粗糙集理论十分适合于解决医疗诊断中不确定决策问题。0引言但

6、是粗糙集理论只能产生决定性的规则和处理无噪声的数据集，这个缺点限制了粗糙集理论在噪声或污损数据中的应用。随着人工智能技术特别是专家系统技术的不断发展和完在噪声数据干扰的情况下，粗糙集理论会由于对数据的过拟合而使其对新对象的预测能力大为降低，经常导致医疗诊断的漏善，智能诊断已成为医疗诊断领域研究的热点之一，人们开始将人工智能和专家系统应用到医疗诊断领域中，虽然基于传统人诊或误诊。为增强粗糙集合模型的抗干扰能力，Ziarko提出了一种可变精度粗糙集模型。将变精度粗糙集模型(VPRS)应工智能的医疗诊断专家系统已经在实践中得到了一些应用，但用到临床医疗诊断中

7、，可以从噪声的、不完整的样本信息中有效是专家系统存在的缺陷已经使该技术的发展与推广受到了阻的进行病例特征提取和获得正确的诊断规则，对提高诊断精度、碍。目前，智能医疗诊断技术的研究重点已经逐渐出现了基于速度，防止漏诊或误诊均非常有效，同时也为实现智能医疗诊断遗传算法、模糊集理论、神经网络等智能诊断系统。但在实际应奠定了理论基础。用中，这些系统数学模型难以建立，需要预先给定一些特征或属本文研究变精度粗糙集理论中属性约简和特征提取算法。性的数量描述，要正确地获取诊断规则仍是一个难点。实践表针对特征提取中的噪声问题，结合医疗诊断的实际需要将变精明，在这些计算智

8、能理论中，粗糙集理论在对不完备信息、不确定知识处理和决策方面具有十分突出的优势。度粗糙集理论中