中医舌诊自动化研究：模糊竞争神经网络的应用

"这篇硕士学位论文探讨了模糊竞争神经网络在中医舌诊中的应用，旨在推进中医的数字化和标准化。论文作者周玉在导师汪仁煌的指导下，针对中医舌诊的自动化进行了研究，以克服传统舌象诊断的非量化和不确定性问题。论文指出，医学诊断自动化能解决专家短缺、成本和病人痛苦等问题，但医疗诊断的复杂性使其难以形式化，特别是中医舌诊。作者提出将神经网络与模糊控制技术结合，通过竞争神经网络实现在线学习能力，以模拟医生的诊断过程。论文主要工作包括自组织竞争神经网络的运用，这种无监督学习方法能实现数据的自动分类和聚类，对中医舌诊数据进行有效处理。" 本文深入研究了人工智能在中医领域的应用，特别是模糊竞争神经网络在中医舌诊诊断中的创新应用。中医舌诊作为中医诊断的重要组成部分，其数字化和标准化对于中医药的传承和推广至关重要。模糊竞争神经网络作为一种融合模糊逻辑和神经网络优势的模型，能够处理不确定性和非线性问题，适应中医诊断的复杂性。 首先，论文介绍了医学诊断自动化的重要性，尤其是考虑到稀缺的医学专家资源和提高病人护理的需求。然而，由于医疗诊断过程的复杂性和非形式化特性，实现这一目标颇具挑战。神经网络作为一种强大的机器学习工具，能够模仿人脑的学习和推理过程，对大量的实例进行学习和训练，从而掌握难以明确定义的知识。 接着，论文重点探讨了自组织竞争神经网络在舌诊数据处理中的作用。这种无监督学习的神经网络模型能够在没有预先标记的数据上自我组织，通过调整网络权重，将输入数据自动分类，形成各个类别，实现了聚类功能。这一特性对于处理舌象图像这类非结构化数据非常有用，能够有效地对中医舌诊的特征进行提取和分析。 论文的核心贡献在于提出了一种结合模糊控制和竞争神经网络的诊断方法，这种方法允许系统在线学习和更新，提高了诊断的准确性和适应性。通过这样的集成方法，论文尝试为中医的数字化探索提供了一个可行的框架，有望推动中医舌诊向更精确、更标准化的方向发展。