基于PCA和CBR的医学诊断专家系统研究.pdf

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1、0822121513代号10701学号分类号TP391密级公开题（中、英文）目基于PCA和CBR的医学诊断专家系统研究StudyofMedicalDiagnosisExpertSystemBasedonPCAandCBR作者姓名侯珊珊指导教师姓名、职称王书振副教授学科门类工学学科、专业计算机应用技术提交论文日期二○一一年五月西安电子科技大学学位论文创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及所取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其它人已发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学

2、位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志为本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：______________日期：______________关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位论文期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印、或其它复制手段

3、保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）。本学位论文属于保密，在__年解密后适用本授权书。本人签名：______________日期：______________导师签名：______________日期：______________摘要摘要基于案例的推理是人工智能领域中的一种推理技术，克服了传统专家系统出现的知识获取瓶颈等问题，能够从新案例中获取知识，反映专家的思维过程，与医学诊断具有较高的相似性。因此，案例推理是医学诊断中一种有效的思维方式。但是在实际应用中，医学案例库一般是由大量的符号属性构成的，对所有这些属性进行分析会增大计算量和增加分析问题的复杂度，如何降低问题的复

4、杂度已成为目前研究的热点问题。本文针对医学案例库的特性，采用主成分分析的数据降维方法来降低问题复杂度，将主成分分析和案例推理技术相结合，构造了一个医学诊断专家系统。该专家系统首先对医学案例库的符号属性进行数字化转换，然后利用主成分分析方法进行特征提取，将案例库映射到特征空间，再根据案例推理技术进行推理，得出诊断结果。针对正则单行主成分分析算法的数字化方法没有考虑不同属性特征的重要性，提出了加权正则单行主成分分析算法，提高了系统的准确度；针对案例检索中近邻策略的不足，将最相似匹配原理应用到案例检索中以提高检索效率和降低计算复杂度，同时将流形学习思想引入到选取最佳解决方案的过程中，

5、提出了一种更为有效的检索策略，从而减少了误差，使得诊断结果更加可靠。实验证明，本系统的推理机能够有效模拟医生的诊断思维。因此，它可以作为医生诊断疾病的一种辅助工具。关键词：主成分分析案例推理医学诊断专家系统AbstractAbstractCase-basedreasoningisanemergingreasoninginthefieldofartificialintelligence,itappearstoovercomethetraditionalexpertsystemknowledgeacquisitionbottleneckproblem,whichcanacquire

6、knowledgefromthenewcaseandreflectthethoghtprocessesofexperts,italsohasahighsimilaritywiththemedicaldiagnosis.Socase-basedreasoningisaneffectivewayofthinkinginmedicaldiagnosis.However,inpractice,medicaldatabasesareusuallyconstitutedbyagreatamountofsymbolvariables,computationalandcomplexityoft

7、heproblemforthediagnostictocopewithalltheseattributeswillbeincreased.Howtoreducethecomplexityoftheproblemhasbecomeahotissueinthecurrentstudy.Forthecharacteristicsofthemedicaldatabases,amedicaldiagnosisexpertsystemisconstructedbycombiningtheprincipa