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1、动物疾病模糊诊断数学模型的建立肖建华高利刘云范洪刚马海鹃王洪斌（东北农业大学动物医学学院哈尔滨150030）摘要：动物疾病诊断专家系统的知识具冇模糊性，动物疾病诊断的模糊数学模型可以较好地模拟兽医临床诊断的特点。木文对疾病的模糊数学表示模型、将动物的疾病划分为多个鉴别诊断组的方法及模糊诊断模型等进行了论述。关键词：疾病；模糊；诊断；模型Abstracts:Theknowledgeofanimaldiseasediagnosiswasfuzzy,thefuzzymodelcanimitatethecharacterofclinicaldiagnosisforveterinary
2、.Thefuzzymodelofdisease,themethodsforclassthediseasegroupofdifferentialdiagnosisandthefuzzydiagnosismodelwerediscussedinthistext.KeyWords:disease,fuzzy,diagnosis,model疾病诊断知识具有模糊性，建立基于模糊集合论的诊断知识表示与推理模型在一定程度上可以反映出医学诊断的木质，在人类医学领域己经启这方面的报道，如结合模糊集合论和医学统计学知识，构建的骨肿瘤辅助诊断的模糊推理模型，此模型不仅可以较好地模拟骨肿瘤的诊断，而
3、口可以随着案例的积累，自适应地调整诊断模型的参数，提高辅助诊断的准确度山。此外还冇采用Fuzzy聚类与逐步判别分析相结介的方法建立胃癌诊断数学模型⑵、慕于模糊推理的肝病诊断专家系统⑶、心脏病分类系统⑷、基于模糊逻辑的奶牛跛行预测专家系统⑸等。1动物疾病的模糊数学模型患病动物的症状、病史、体征、化验数据、病理检验等信息都可以作为诊断的证据，设X是由动物疾病诊断过程屮全部可以利用的证据组成的论域，x是其小的一个证据，不同的证据诊断疾病的充分性人小不同，这种充分性可以表示为模糊性，因此可以建立疾病的模糊数学模型，即：对于任意的证据xeX,存在映射：xIt“a(x)w[0,1],可以
4、将英看作兀与某疾病Z间存在的关系。通过该映射可以建立某个疾病的证据集合:A={(x“已⑴)},VxwX4为某一种疾病诊断证据组成的集合，可能包括疾病所表现的症状，所能了解的病史资料，流行病学资料等，4是X上的了集合，设F(X)为X上的全部集合。则4uF(X)。“4(兀)为诊断元素兀对疾病4的隶属函数，对于某一个具体的兀而言，//4(X)是兀对4的隶属函度。也就是x在疾病4诊断过程中所发挥作用的程度。如设：4=瘤胃积食xi=过食示饮水不足/HA(X)=()・1兀2=采食过易发胀的饲料JLIA(X2)=0.25兀3=突然变更饲料"4(X3)=0.2卫=瘤胃内容物充满坚硬，呈面
5、团样“d(兀4)=0.8兀5二左侧腹
6、节
7、膨人明显JUA(X5)=0.6X6=穿刺瘤胃上部有气体，下部有食糜“皿6)=0.7兀7=瘤胃冲击触诊有压痕/2a(xi)=0.8瘤胃积食的诊断元索集合可以表示为:0」0.250.20.80.60.70.8A=——++——+——+——+——+——~XIX2X3X4X5X6XI2鉴别诊断疾病组的划分疾病与疾病之间可能存在着相似性、相关性等。为了进行诊断，要找到疾病之间的相互关系并以一定的形式表示出來。-•种动物的疾病往往有上百种之多，不可能将儿百种疾病之间的关系都表示出來，事实上，也没有必要进行这样的表示。在这么多的疾病之间并非都存在着联
8、系。相互Z间联系较小的疾病在诊断时也很容易区别。诊断的关键在于将存在联系的疾病区分开。所以首先要将上百种疾病划分为多个鉴别诊断组。将相似性较大的疾病划分为i组。在更精细的概念上区分这些疾病。对于一个鉴别诊断组的疾病要根据相似性的不同建立相互之间的关系。建立这种关系有助丁在诊断时容易地发现相似的疾病。疾病之间的相似性是模糊的，可以用隶属度来表示。而疾病Z间的关系可以表示为如下的模糊关系。设A为需要鉴别诊断的一组疾病，A=兀2,…,心},加为第（个疾病。或R=x»其中m=Eg劝o即第i个疾病与第j个疾病之间的相似性。利用此模型，将疾病划分为多个组，在诊断时，可根据疾病之间的不同相
9、似性发现最有可能发生的疾病。鉴别诊断纽可以采川模糊距离法确定，设D为一纽.需要鉴别诊断疾病的集合，D={D,6,…,D”},S为症状的集合S二{“,S2,•…,sn］。则D与Dy之间的距离为:1“畑g活％）恥“如d是D•与D2间的距离，如果确定一个阈值兄，当二个疾病的距离dv2时，则认为这二个疾病属于同一个鉴别诊断组。3动物疾病模糊诊断数学模型首先建立疾病与症状之间的模糊关系模型。设D为一组需要鉴别诊断疾病的集合，D={di,d2,・・・,d,”},S为症状的集合S=疾病与症状Z间的模糊关系可以用n行m
