| 【中文题名】 | 心血管疾病脉象诊断专家系统研究 |
| 【英文题名】 | Research of Cardiovascular Disease Pulse Diagnosis Expert System |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-28 |
| 【中关键词】 | 脉象诊断,专家系统,神经网络,嵌入式Linux,, |
| 【英关键词】 | Pulse diagnosis,Expert System,Neural networks,Embedded Linux, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程> |
| 【论文摘要】 |
以中医脉象理论为基础的脉象诊断，俗称切脉、把脉。中医脉诊历史悠久、内容丰富，是我国传统医学中最具特色的一项诊断方法，是中医“整体观念”、“辨证论治”基本精神的体现和应用，亦是中医理论体系不可缺少的组成部分。脉诊是中医诊察疾病的重要方法，在辨证论治中起着重要的作用。经过两千多年医疗实践和不断总结，中医已形成朴素的脉学理论体系和独特的脉诊诊断技术。
然而中医切脉全凭个人经验和医学知识，学习起来比较困难，随着现代医学的不断进步和发展，加上传统的老中医的不断过世，传统的中医把脉诊断已经渐渐走向没落。如何将现代科学技术和中国传统的切脉诊疗相结合，既为广大群众服务，又保留中华民族的文化瑰宝迫在眉睫。
近些年来，国内有一大批科研工作者对脉象诊断进行了深入地研究。并开发成功了一系列的产品和仪器，如：脉搏仪、脉象检测仪、脉象诊断仪等，都给中医辅助治疗提供了有效的帮助和指导。然而目前市场上的脉搏仪器多数都是通过传感器检测脉象，然后输出脉象图形、心跳次数等数据，医生根据输出的脉图和脉诊结果进行综合分析。
本文讨论了神经网络专家系统和脉象诊断的基本原理，利用成熟的小波分析技术，提取典型脉象的特征量，... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-6 |
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目录 |
6-9 |
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Contents |
9-12 |
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第一章 绪论 |
12-23 |
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1.1 专家系统 |
12-17 |
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1.1.1 专家系统定义 |
12 |
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1.1.2 专家系统发展 |
12-13 |
|
1.1.3 专家系统结构 |
13-14 |
|
1.1.4 专家系统特点 |
14-17 |
|
1.2 嵌入式系统 |
17-23 |
|
1.2.1 嵌入式系统的定义 |
17-19 |
|
1.2.2 嵌入式系统的发展 |
19-20 |
|
1.2.3 嵌入式操作系统比较与选型 |
20-23 |
|
第二章 系统总体设计 |
23-27 |
|
2.1 系统功能分析 |
23-24 |
|
2.1.1 脉象诊断仪器的现状 |
23 |
|
2.1.2 心血管疾病脉象诊断专家系统特点 |
23-24 |
|
2.2 系统功能设计 |
24-27 |
|
2.2.1 系统结构图 |
24-25 |
|
2.2.2 专家系统系统诊断流程图 |
25-27 |
|
第三章 专家系统硬件选型 |
27-30 |
|
3.1 脉象检测部分 |
27-28 |
|
3.1.1 脉象检测部分电路图 |
27-28 |
|
3.2 专家系统部分 |
28-30 |
|
3.2.1 ARM嵌入式单板机 |
28-29 |
|
3.2.2 Super-ARM试验箱 |
29-30 |
|
第四章 嵌入式 Linux平台构建 |
30-34 |
|
4.1 构建方法选择 |
30-31 |
|
4.2 uClinux运行环境的建立 |
31-34 |
|
4.2.1 安装交叉编译环境 |
31-32 |
|
4.2.2 编译内核 |
32-33 |
|
4.2.3 下载内核文件 |
33-34 |
|
第五章 专家系统软件设计 |
34-63 |
|
5.1 人工神经网络 |
34-42 |
|
5.1.1 人工神经网络基本原理 |
34-35 |
|
5.1.2 神经网络的结构及工作方式 |
35-37 |
|
5.1.3 神经网络的学习方法 |
37-38 |
|
5.1.4 反向传播学习BP(Back propagation)算法 |
38-42 |
|
5.2 基于神经网络的专家系统 |
42-46 |
|
5.2.1 传统专家系统与神经网络的集成 |
43-45 |
|
5.2.2 基于神经网络的专家系统结构 |
45-46 |
|
5.3 基于神经网络的心血管疾病脉象诊断专家系统 |
46-60 |
|
5.3.1 中医脉象诊断历史 |
46-47 |
|
5.3.2 中医脉象诊断原理 |
47-48 |
|
5.3.3 脉搏波形图的组成 |
48-49 |
|
5.3.4 脉象变化与心血管疾病关系 |
49-53 |
|
5.3.5 脉搏波形图特征提取 |
53-55 |
|
5.3.6 脉象信号的神经网络知识库建立 |
55-60 |
|
5.4 专家系统知识库学习的实现 |
60-63 |
|
5.4.1 权值、系数初始化 |
60-61 |
|
5.4.2 输入归一化 |
61 |
|
5.4.3 学习算法正向处理 |
61-62 |
|
5.4.4 求各层神经元误差 |
62 |
|
5.4.5 权系数修正 |
62-63 |
|
第六章 系统分析测试 |
63-67 |
|
6.1.1 测试步骤 |
63-64 |
|
6.1.2 测试结果及分析 |
64-67 |
|
结论 |
67-68 |
|
参考文献 |
68-71 |
|
硕士学位期间发表的论文 |
71-74 |
|
致谢 |
74 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388901 |
