【摘 要】
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较为复杂的人工智能系统运用于某些行业中的时候要求建立某种不确定性的计算和推理过程。本文先概括介绍了不确定性推理机制以及在专家系统中的运用的情况,然后通过对知识表
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较为复杂的人工智能系统运用于某些行业中的时候要求建立某种不确定性的计算和推理过程。本文先概括介绍了不确定性推理机制以及在专家系统中的运用的情况,然后通过对知识表示的可理解性的改善以及对连续属性进行离散化处理,最后在不同情况下对规则强度的度量运用预测模型于医疗诊断系统。再针对生殖健康疾病诊断问题及其特点。将基于可信度的加权不确定推理方法应用于对与知识的表示和推理机制上,将对于复杂不确定性系统的预测理论和方法的研究用于能够对预测目标所收集的,相关资料信息进行数据的预处理,将连续属性进行离散化处理,按照研究目的的需要,对系统进行分析,提炼出主要因素、主要过程和主要关系,分析那些是已知量、那些是未知量,以便在这些数据源中挖掘适用于预测且有利用价值的知识。此外,对于反馈到数据库的规则信息,根据系统变化调整系统的预测模型,再通过对不确定系统的预测模型的稳定性进行分析后再对模型进行优化。这样使专家系统在处理更加复杂的目标的时候能够更为台理的进行预测诊断,给出最优解。通过对其增加二次诊断机制,使其能够进行更为精确的诊断。实践证明该系统在生殖健康疾病诊断中的具有较好的实用价值。但是,该系统一次诊断的结果集合是存储于内存中,若并发使用的用户增多,势必影响整个系统的性能,如何提高系统性能,还有对于如何改进专家系统的自主学习能力也是对本系统今后要做的研究和将要解决的问题。
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