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基于领域本体的亚健康中医辅助诊断系统的研究及应用

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基于领域本体的亚健康中医辅助诊断系统的研究及应用
论文目录
 
基于领域本体的亚健康中医辅助诊断系统的研究及应用第1-74 页
  摘要第5-6 页
  Abstract第6-12 页
  第一章 引论第12-20 页
    · 问题的提出第12-13 页
    · 专家系统方法及研究现状第13-14 页
    · 专家系统方法与技术综述第14-17 页
      · 基于规则的专家系统第14-15 页
      · 基于案例的专家系统第15-16 页
      · 基于框架的专家系统第16 页
      · 基于模糊逻辑的专家系统第16-17 页
    · 医学领域本体的研究现状第17-18 页
    · 本文研究的内容第18-20 页
  第二章 中医亚健康辅助诊断领域本体的设计与框架表示第20-29 页
    · 中医亚健康辅助诊断系统原理与涉及的知识领域第20-21 页
    · 本体基本组织结构第21-24 页
      · 本体论相关理论第21-24 页
        · 本体的描述语言第21-22 页
        · 本体描述方法或建模元语第22 页
        · 本体分类第22-23 页
        · 构建本体方法论第23 页
        · 本体的评估第23 页
        · 本体的用途第23-24 页
    · 医学诊断领域本体的基本结构第24-26 页
    · 中医学诊断领域本体的基本结构第26-29 页
  第三章 中医亚健康辅助诊断领域知识的获取方法第29-41 页
    · 知识获取的任务第29-30 页
      · 抽取知识第29 页
      · 知识的转换第29-30 页
      · 知识的输入第30 页
      · 知识的检测第30 页
    · 知识获取的方式第30-31 页
      · 半自动知识获取第31 页
      · 自动知识获取第31 页
    · 知识获取的方法第31-34 页
      · 显性知识及其获取方法第32 页
      · 隐性知识及其获取方法第32-33 页
      · 基于领域本体的知识获取第33-34 页
    · 基于临床病案的知识获取方法第34 页
    · 电子病案的基本概念第34-35 页
    · 病案知识表示形式第35-38 页
    · 病案知识再加工第38 页
    · 中医诊断学公理获取和基于公理的知识推理第38-40 页
    · 小结第40-41 页
  第四章 症状匹配模糊逻辑推理方法第41-57 页
    · 模糊逻辑第41-42 页
    · 模糊知识表示模型第42 页
    · 基于电子病案与模糊方法解决患者自述与标准症状的匹配问题第42-45 页
      · 医学知识和模糊理论的关系第42-43 页
      · 标志的分类第43 页
      · 症状的合并第43-44 页
      · 模糊规则的知识获取第44-45 页
    · 电子病案系统中模糊逻辑推理方法应用研究第45-47 页
      · 规则的概率推理方法第45-46 页
      · 推理算法设计第46-47 页
    · 利用脉象进行中医亚健康辅助机器诊断第47-57 页
      · 中医脉诊本体类的划分第48-49 页
      · 中医脉诊本体的表示方法第49-52 页
      · 中医脉诊知识的表示方法第52-53 页
      · 中医脉诊本体中的公理第53-54 页
      · 基于公理的中医脉诊知识分析第54-55 页
      · 基于公理的中医脉诊知识推理第55-57 页
        · 基于类间公理的医学知识推理第55 页
        · 基于类内公理的中医脉诊知识推理第55-57 页
  第五章 中医亚健康辅助诊断专家系统的实现第57-62 页
    · 中医亚健康辅助诊断专家系统的主要数据库结构与设计第57 页
    · 中医亚健康辅助诊断专家系统的实现第57-58 页
    · 证候推理过程描述第58-60 页
    · 系统实现部分主界面第60-62 页
  第六章 总结与讨论第62-64 页
    · 结论第62 页
    · 讨论第62-64 页
  参考文献第64-68 页
  附录第68-72 页
  攻读学位期间发表的论文第72-73 页
  致谢第73-74 页
知识处理中知识表示、获取及推理的一些问题研 综述第74-148 页
  摘要第75-77 页
  Abstract第77-84 页
  第一章 专家系统第84-101 页
    · 专家系统概述第84-96 页
      · 专家系统的产生与发展第84-86 页
        · 初创期第84-85 页
        · 成熟期第85-86 页
        · 发展期第86 页
      · 专家系统的研究现状第86-91 页
        · 基于规则的专家系统第86-87 页
        · 基于案例的专家系统第87-88 页
        · 基于框架的专家系统第88 页
        · 基于模糊逻辑的专家系统第88-89 页
        · 基于D-S证据理论的专家系统第89 页
        · 基于人工神经网络的专家系统第89-90 页
        · 基于遗传算法的专家系统第90-91 页
      · 专家系统的研究热点第91-94 页
        · 知识的表示和获取第91-93 页
        · 多Agent技术的运用第93-94 页
      · 专家系统第94-96 页
        · 通用性专家系统第94-95 页
        · 分布式专家系统第95 页
        · 协同式专家系统第95-96 页
    · 医学专家系统第96-100 页
      · 医学诊断专家系统理论研究第96-97 页
      · 专项医学诊断专家系统第97-98 页
      · 神经网络医学诊断专家系统第98-100 页
    · 亚健康医学专家系统第100-101 页
  第二章 知识表示第101-109 页
    · 知识表示(一)第101-102 页
      · 知识表示的定义第101 页
      · 知识表示的选择第101-102 页
    · 知识表示(二)第102-108 页
      · 几种常用的知识表示方法第102-108 页
    · 总结第108-109 页
  第三章 知识获取的方法和技术第109-117 页
    · 关于自然语言理解第109-114 页
      · 自然语言理解产生的背景第109-110 页
      · 国内外语言信息处理现状及研究方法第110-113 页
        · 国外关于自然语言理解方面的研究第110-112 页
        · 国内关于自然语言理解方面的研究第112-113 页
      · 中文自然语言处理的难点及研究方向第113-114 页
    · 知识获取的简介第114-115 页
    · 知识获取的方式第115-117 页
      · 半自动知识获取第115 页
      · 自动知识获取第115-117 页
  第四章 案例学习第117-122 页
    · 基于案例推理机制第117-119 页
      · 案例的分类和表示第118 页
        · 事例特征属性表示方法第118 页
        · 框架表示法第118 页
        · 语义网络表示法第118 页
      · 推理机设计第118-119 页
        · 关联检索策略第119 页
        · 归纳检索策略第119 页
        · 基于知识检索策略第119 页
    · 基于案例推理知识库系统第119-120 页
    · 实现过程第120-122 页
  第五章 自学习第122-124 页
    · 学习系统主要有四个部件构成第122-123 页
    · 自学习的方法第123-124 页
  第六章 本体第124-135 页
    · 本体论概念演变第124-125 页
    · 本体第125-126 页
    · 本体论相关理论第126-129 页
      · 本体的描述语言第126 页
      · 本体描述方法或建模元语第126-127 页
      · 本体分类第127 页
      · 构建本体方法论第127-128 页
      · 本体的评估第128 页
      · 本体的用途第128-129 页
    · OwL描述语言概述第129-130 页
    · 本体论的研究和应用第130-135 页
      · 本体论理论研究和语义第130-132 页
        · 本体概念研究第130-131 页
        · 本体构建研究第131 页
        · 本体映射研究第131-132 页
        · 本体进化研究第132 页
      · 本体在信息系统中的应用第132-133 页
      · 本体和语义网第133-135 页
  第七章 不确定性知识推理技术第135-142 页
    · 几种不精确推理模型第136-138 页
      · 确定性理论第136-137 页
      · 主观Bayes方法第137-138 页
      · 证据理论第138 页
      · 模糊集理论第138 页
    · 简评几种不精确推理模型的性能第138-140 页
    · 四种方法的优、缺点第140-141 页
    · 结束语第141-142 页
  参考文献第142-148 页
Research and Application of TCM Sub-health Associate Diagnosis Sytem Based on Domain Ontology第148-222 页
  Abstract第149-154 页
  Chapter 1 Introduction第154-164 页
    · The problem proposed第155-156 页
    · Expert System Method and Research Status第156-157 页
    · Expert System Method and technology Survey第157-161 页
      · Rule-based expert system第157-158 页
      · Case-based expert system第158-159 页
      · The Expert System based on framework第159-160 页
      · The expert system based on fuzzy logic reasoning第160-161 页
    · The status of the medical domain ontology第161-162 页
    · The content of this article第162-164 页
  Chapter 2 The design of Traditional chinese medicine sub-healthassociate diagnosis domain ontology and framework show第164-175 页
    · System principle of Traditional chinese medicine sub-healthassociate diagnosis and field knowledge第164-166 页
    · Ontology basic organizational structure第166-170 页
      · Ontological theory第166-170 页
        · Ontology description language第166-167 页
        · Ontology description method and modeling yuan第167 页
        · Ontology Category第167-168 页
        · Construction ontology methodology第168-169 页
        · The assessment of ontology第169 页
        · The use of ontology第169-170 页
    · The basic structure of medical diagnosis domain ontology第170-172 页
    · The basic structure of TCM medical diagnosis domainontology第172-175 页
  Chapter 3 Acquisition method of Traditional chinese medicinesub-health associate diagnosis domain knowledge第175-192 页
    · The task of knowledge acquisition第175-177 页
      · Collected knowledge第175-176 页
      · Knowledge conversion第176 页
      · Input the knowledge第176-177 页
      · Detection knowledge第177 页
    · The way of knowledge acquisition第177-178 页
      · Non-automatic knowledge acquisition第177-178 页
      · Automatic knowledge acquisition第178 页
    · Method of knowledge acquisition第178-182 页
      · Dominant knowledge and acquisition method第179-180 页
      · Tacit knowledge and acquisition methods第180-181 页
      · Knowledge acquisition based on the domain ontology第181-182 页
    · Knowledge acquisition methods based on the clinical cases第182-183 页
    · The basic concept of electronic medical record第183-184 页
    · The form of knowledge cases第184-187 页
    · Knowledge of cases to deal with第187-188 页
    · TCM Diagnostics axiom acquisition and knowledge-basedreasoning第188-190 页
    · Summary第190-192 页
  Chapter 4 Symptoms matching fuzzy logic reasonng method第192-211 页
    · Fuzzy logic第192-193 页
    · Fuzzy knowledge show model第193-194 页
    · Electronic medical record and fuzzy logic solutions theproblem of the readme match with the standard symptoms第194-197 页
      · The relationship between medical knowledge and fuzzy theory第194 页
      · The classification of marks第194-196 页
      · Symptoms merger第196-197 页
      · Knowledge acquisition of fuzzy rules第197 页
    · Fuzzy logic method applied research in the electronic medicalrecord system第197-200 页
      · Probability reasoning method of rules第198-200 页
      · Algorithm Design第200 页
    · Using TCM diagnosis Pulse for sub-health associassion machinery第200-211 页
      · The category of TCM Pulse Diagnosis ontology第201-202 页
      · Pulse Diagnosis ontology expression method第202-206 页
      · Pulse Diagnosis knowledge expression method第206-207 页
      · Axiom of pulse diagnosis第207-208 页
      · TCM pulse diagnosis knowledge based on the axiom第208-209 页
      · TCM pulse diagnosis knowledge based on knowledge reasoning第209-211 页
        · Medical knowledge reasoning based on the type between the axiom第209-210 页
        · TCM Pulse Diagnosis knowledge reasoning based on the inner axiom第210-211 页
  Chapter 5 Achieving of TCM sub-health associate expert system第211-213 页
    · The main database structure and design第211-212 页
    · The main interface of system achieving第212-213 页
  Chapter 6 Summary and discussion第213-215 页
    · Conclusion第213-214 页
    · Discussion第214-215 页
  References第215-222 页
Research on Some Problems of Knowledge Representation,Acquisition and Reasoning in Knowledge Processing第222-321 页
  Abstract第224-232 页
  Chapter 1 Expert System第232-257 页
    · Expert system outlined第232-249 页
      · Expert system for selecting and development第232-235 页
        · Embryonic stage第233-234 页
        · Maturity stage第234-235 页
        · Development stage第235 页
      · The status of expert system researching第235-242 页
        · Rule-based expert system第236 页
        · Case-based expert system第236-237 页
        · Based on the framework of expert system第237-238 页
        · Based on fuzzy logic expert system第238-239 页
        · Evidence Based on the D-S theory of expert system第239-240 页
        · Based on artificial neural network expert system第240-241 页
        · Based on genetic algorithm expert system第241-242 页
      · Hot spots of expert system researching第242-247 页
        · Knowledge expression and acquisition第243-245 页
        · Using more Agent technology第245-247 页
      · Expert System第247-249 页
        · Universal expert system第247 页
        · Distributed Expert System第247-248 页
        · Cooperative Expert System第248-249 页
    · Medical expert system第249-255 页
      · Medical Diagnosis Expert System theoretical research第249-251 页
      · Special medical diagnostic expert system第251-253 页
      · Neural network medical diagnostic expert system In recent years, artificial neural network technology to flourish第253-255 页
    · Sub-health medical expert system第255-257 页
  Chapter 2 Knowledge expression第257-268 页
    · Knowledge expression(a)第257-258 页
      · The definition of knowledge expresion第257 页
      · The choice of knowledge expresion第257-258 页
    · Knowledge expression(b)第258-267 页
      · Several methods of common knowledge expresion第258-267 页
    · Summary第267-268 页
  Chapter 3 Knowledge acquisition methods and techniques第268-280 页
    · About natural language understanding第268-277 页
      · The background of natural language understanding第269 页
      · The status of domestic and foreign language information processing and research methods第269-275 页
        · The research of abroad on natural language understanding第269-273 页
        · The research of domestic natural language understanding第273-275 页
      · Chinese natural language processing and the difficulty第275-277 页
    · Knowledge acquisition introduction第277-278 页
    · The way of knowledge acquisition第278-280 页
      · Non-automatic knowledge acquisition第278 页
      · Automatic knowledge acquisition第278-280 页
  Chapter 4 Case study第280-286 页
    · Case-based reasoning mechanism第281-283 页
      · Classification and expression of case第281-282 页
        · Examples features attributes express way第281 页
        · The framework express way第281-282 页
        · Semantic network express way第282 页
      · Inference engine design第282-283 页
        · Associated retrieval strategy第282-283 页
        · Summarized retrieval strategy第283 页
        · Retrieval strategy based on knowledge第283 页
    · Case-based reasoning Knowledge Base System第283-284 页
    · Realization process第284-286 页
  Chapter 5 Self-learning第286-289 页
    · Learning System has four main components comprise:第286-287 页
    · Self-learning method第287-289 页
  Chapter 6 Ontology第289-303 页
    · The evolution of Ontology concept第289-291 页
    · Ontology第291 页
    · The theory of Ontology第291-295 页
      · Description of ontology language第291-292 页
      · Description of ontology language modeling yuan第292-293 页
      · Ontology Category第293 页
      · Construction ontology methodology第293-294 页
      · The assessment of ontology第294 页
      · The use of ontology第294-295 页
    · Ontology description language OwL Summary第295-296 页
    6.5. The research and application of Ontology第296-303 页
      · Ontology theoretical research and semantic第297-300 页
        · The concept of ontology第297 页
        · Construction of ontology第297-298 页
        · Ontology mapping study第298-299 页
        · Ontology evolution第299-300 页
      · The application of ontology in information systems第300-301 页
      · Ontology and Semantic Web第301-303 页
  Chapter 7 The uncertainty of knowledge reasoning第303-312 页
    · Some imprecise reasoning model第304-307 页
      · Uncertainty theory第304-306 页
      · Subjective Bayes methods第306 页
      · Evidence theory第306-307 页
      · Fuzzy set theory第307 页
    · On several imprecise reasoning model performance第307-310 页
    · The advantages and disadvantages of four methods第310-311 页
    · Conclusion第311-312 页
  Reference第312-321 页

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