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糖尿病专家系统

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  • 更新时间: 2010年05月27日
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摘  要

   专家系统是人工智能的一个分支,其发展速度非常快目前专家系统应用领域已经渗透到数学,物理,化学,医学等众多领域,几乎所有的专家系统都至少能将人的效率提高到10倍左右。

本系统是根据人工智能和专家系统的理论知识,利用PowerBuilder9.0开发研制而成的,主要用于实现糖尿病诊断和治疗功能,从而达到利用计算机模拟人类专家诊疗糖尿病的目的。

 本文以糖尿病诊断和治疗的知识为基础,论述了专家系统开发的基本原理,结构,方法和过程,详细阐述了知识库、推理机、数据库、人机对话界面、解释器的设计和实现方法,力求将所学到的知识在专家系统开发中得以全面的应用,并使系统在实际的操作中能按照设计的要求安全有效正确的运行。

 

 

    

关键字:专家系统,数据库,PowerBuilder,人工智能

 


Abstract

Expert system is a branch of artificial intelligence, its development speed is very fast, the application of expert system     already permeate ,such numerous fields as physics , chemistry , medical science ,etc.. Almost all the expert systems can bring people's efficiency up to about 10 times at least. 

This system utilizes PowerBuilder 9.0 according to the theory knowledge of artificial intelligence and expert system.  The purpose of the system is to realize the diagnosis and treatment of diabetes in order to utilize computer simulation human expert.

 The paper introduce the principle and structure of expert system , It explained the design of knowledge base, reasoning machine , database , interactive interface, explaining device and implementation method in detail. During the development the expert system I use all I have learnt to make the system run correctly and eccectively.

Key word: Expert system, the database , PowerBuilder, artificial intelligence

 


目录

前言... 1

第一章人工智能概述... 2

1.1 人工智能定义... 2

1.2 人工智能应用领域... 2

1.3人工智能的研究方法... 2

第二章 专家系统理论... 4

2.1 专家系统的定义... 4

2.2 专家系统的产生和发展... 4

2.3 专家系统特点... 5

2.4 专家系统的结构和工作原理... 6

2.4.1专家系统的结构... 6

2.4.2专家系统的工作原理... 7

2.5 专家系统的建立... 9

2.5.1 专家系统求解的问题... 9

2.5.2 专家系统开发步骤... 9

第三章 糖尿病知识库设计... 10

3.1糖尿病基础知识... 10

3.2 糖尿病专家诊断标准(知识库的设计)... 12

3.2.1 糖尿病确诊树... 12

3.2.2 糖尿病分型树... 12

3.2.2 糖尿病分型树... 13

3.2.3 糖尿病急性诊断... 14

3.2.4 糖尿病慢性诊断... 15

33二型糖尿病治疗方案... 16

第四章 系统分析... 17

4.1系统目标... 17

4.2 系统需求分析... 17

4.3 系统功能结构设计... 17

4.4设计思想... 18

4.5 开发环境介绍... 19

4.5.1总体开发环境... 19

4.5.2 开发工具简介... 19

4.6 数据库设计... 20

4.7数据库连接... 20

4.7.1程序设计时与数据库的连接... 20

4.7.2程序运行时与数据库的连接... 21

第五章 关键模块代码设计... 22

5.1 应用程序对象设计... 22

5.2 主界面设计... 23

5.3 糖尿病初步诊断窗口设计... 25

5.4 糖尿病慢性诊断窗口... 31

5.5 糖尿病预防模块... 31

5.5 糖尿病预防模块... 32

5.6 糖尿病治疗模块... 32

5.7 血糖检测模块... 33

第六章 系统的编译和发布... 34

6.1 创建工程对象... 34

6.2 编译生成和测试... 34

6.3 发布... 35

第七章   ... 36

致 谢... 37

参考文献... 38

  ... 39

 


 

前言

一般认为,临床诊断是运用已有的医学知识对疾病的表现进行辩证分析,得出符合逻辑的结论的过程。就是把问诊、体格检查、试验室及其他各项辅助检查所得到的资料,运用医学知识进行辩证分析、综合、推理与判断,从而得出符合患者病情的诊断结论。其基本环节如下:收集资料以综合分析、推理,作出诊断。

在传统的疾病诊断过程中,其综合分析、推理除了从过去的历史资料中得来以外,还主要依据医生的个人经验。因此,其诊断存在一定的片面性和主观性。计量诊断与传统的疾病诊断基本环节一致,但其分析、推理不是凭经验,而是用一种定量的推理模式代替,再根据—定的法则作出合理的临床判断。因此,计量诊断也称定量诊断或数值诊断。随着计算机应用的发展,计量诊断过程可由计算机部分或完全实现,所以也称之为计算机辅助诊断。

从计算机科学角度讲,计算机辅助诊断就是利用机器模仿医生的智能。利用机器模仿人类的智能即人工智能。目前,基于神经网络模型人工智能的研究是世界智能技术研究的热点。人工智能技术在医学上的典型应用是专家系统。专家系统的实质就是让计算机系统代替专家为患者诊断,换句话说就是利用机器模仿人类专家的智能。

本文所介绍的糖尿病专家系统正是基于人工智能和专家系统的理论, 利用POWERBUILDER9.0开发与实现的,系统包括知识库、推理机、数据库、人机对话界面、解释器等。系统可以根据用户输入的症状,推理出他患糖尿病的概率,对糖尿病进行分型,以及糖尿病急性、慢性并发症诊断,并且给出糖尿病及并发症治疗方案,从而实现计算机模拟专家医生诊断、治疗糖尿病的功能。

 

 


 

 

 第一章 人工智能概述

1.1 人工智能定义

智能可以理解为:知识如何获取、表达和存储;智能行为如何产生和学习;动机、情感和优先权如何发展和运用;传感器信号如何转换成各种符号;怎样利用各种符号执行逻辑运算、对过去进行推理及对未来进行规划;智能机制如何产生幻觉、信念、希望、畏惧、梦幻甚至善良和爱情等现象。广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器;另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。因此,人工智能包含了科学和工程的双重目标。

                                                 

1.2 人工智能应用领域

人工智能的研究领域非常广泛,而涉及的学科也很多。目前,人工智能研究领域为以下几个方面

l        专家系统       Expert System

l        自然语言处理    (Natural Language Processing)

l        机器学习       Machine Learning

l        自动定理证明   Automatic Theorem Proving

l        分布式人工智能  (Distributed Artificial Intelligence)

l        机器人          (Robots)

l        模式识别        (Pattern Recognition)

l        博弈            (Game Plying)

l        计算机视觉       (Computer Vision)

l        人工神经网络     (Artificial Neural Network)

 

1.3人工智能的研究方法

尽管人工智能已经创造了一些实用系统,但人们不得不承认这些远未达到人类的智能水平。正因为如此,就选择人工智能研究的最佳方法—既为人工智能的最终研究目标打好基础,又能创造出短期效益—存在大量的讨论和争辩。这样,在过去的四十年里涌现出大量方法,每一种方法均有其拥护者,有些甚至有趣得令人爱不释手。也许所有这些方法应该综合起来运用。总之,所有这些拥护者都认为自己的研究方法具有突破性进展,值得特别关注。其中的一些方法可分为两大类。第一类包括符号处理的方法。它们基于N e w e l lS i m o n的物理符号系统的假说。尽管不是所有人都赞同这一假说,但几乎大多数被称为“经典的人工智能”(即哲学家John Haugeland所谓的“出色的老式人工智能”或G O FA I)均在其指导之下。

第二类包括所谓的“子符号”方法。它们通常采用自下而上的方式,从最低阶段向上进行。在最低层阶段,符号的概念就不如信号这一概念确切了。  由子符号派制造的著名样品机器包括所谓的“神经网络( Neural network)”。受到生物学方法的启发,这些系统主要因其学习的能力而十分有趣。根据模拟生物进化方面的进程,一些有趣的机器应运而生。

介于自上而下和自下而上之间的方法是一种动机“环境自动机( situated automata )”[Kaelbling & Rosenschein 1990 Rosenschein & Kaelbling 1995]的方法。Kaelbling Rosenschein 建议编写一种程序设计语言来说明a g e n t在高水平上所要求的行为,并编写一编译程序,以从这种语言编写的程序中产生引发行为的线路。

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