遗传算法与模糊神经网络在中医类风湿性关节炎诊断中的应用

"该资源是一篇昆明理工大学的硕士学位论文，主要研究了基于遗传算法的模糊神经网络在中医类风湿性关节炎诊断中的应用。作者王合山在导师冯丽辉的指导下，探讨了如何结合模糊技术、神经网络和遗传算法以提高中医诊断的客观性和准确性。论文主要包括三个方面：1)介绍了遗传算法的基础、模糊逻辑与神经网络融合的方法，并提出了一种三阶段优化的模糊神经网络结构和参数设定；2)讨论了遗传算法和神经模糊技术在中医分型诊断中的可行性，特别是针对类风湿性关节炎，提出基于模糊神经网络的分型诊断系统，解决了输入层节点过多的问题；3)开发了基于中医辨证施治的类风湿性关节炎辅助预测诊断系统，并对未来研究方向进行了展望。关键词包括模糊技术、神经网络、遗传算法、中医类风湿性关节炎和辅助诊断系统。" 这篇论文详细阐述了人工智能领域中的模糊技术、神经网络和遗传算法的融合应用。模糊技术处理的是不精确或不确定的信息，而神经网络则能够通过学习和调整权重来模拟人脑的学习过程。遗传算法作为一种全局优化工具，借鉴了自然选择和遗传的原则来搜索最优解。论文提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络模型，该模型分为三个优化阶段，分别是对参数的初始化、网络结构的优化和网络参数的优化，以提高诊断的准确性和效率。 在中医类风湿性关节炎的诊断中，由于其症状的模糊性和复杂性，传统的诊断方法可能会受到主观因素的影响。通过利用模糊逻辑和神经网络的融合，论文构建了一个分型诊断系统，它能够处理模糊数据并进行有效的模式识别。遗传算法在这里起到了关键作用，它帮助压缩临床症状，减少了输入层的节点数量，从而避免了“维数灾难”，使系统能够在保持高效运算的同时，提供更精确的诊断结果。 此外，论文还介绍了一个基于Visual C++、SQL Server 2000和MATLAB 6.0开发的中医类风湿性关节炎辅助预测诊断系统，该系统从中医辨证施治的角度出发，为临床提供了有力的支持。最后，作者对研究工作进行了总结，并提出了未来可能的研究方向，包括在线检测中医类风湿性关节炎病理参数的方法探索。整个研究工作充分体现了人工智能技术在传统医学领域的创新应用。