基于BP神经网络模型的疾病确诊方法研究

１０７０

２０１１，Ｖ０１．３２，Ｎｏ．３

计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎ

基于ＢＰ神经网络模型的疾病确诊方法研究

谭文学１，

王细萍２，

席金菊１，

王京仁３

（１．湖南文理学院计算机科学与技术学院，湖南常德４１５０００；２．湖南文理学院经济管理学院，

湖南常德４１５０００；３．湖南文理学院生命科学学院，湖南常德４１５０００）

摘要：分析了ＢＰ神经网络由训练到求解的人工智能过程与自然人专家由学习专业知识到诊疗疾病的生理智能过程的近似性和差异性，提出了基于ＢＰ网络的ＣＦ向量疾病确诊模型，设计了症状描述规范化方法及诊断域ＣＦ知识规则向训练数值样本迁移方法，构造了ＢＰ神经网络模型确诊算法。模型和人类专家对比性实验数据表明，该方法诊断正确率达到９０％，具备较好的综合诊断性能，对于开发实用性Ａｌ辅助诊疗系统有着建设性意义．关键词：ＢＰ神经网络；训练；疾病诊断；可信度规则；诊断域中图法分类号：ＴＰｌ８３

文献标识码：Ａ

文章编号：１０００．７０２４（２０１１）０３．１０７０．０４

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

ｏｎ

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ＴＡＮ

Ｗｅｎ－ｘｕｅｌ，ＷＡＮＧＸｉ－ｐｉｎ９２，ＸＩＪｉｎ－ｊｕｌ，ＷＡＮＧＪｉｎｇ—ｒｅｎ３

（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈａｎｇｄｅ４１５０００，Ｃｈｉｎａ；

２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｃｏｎｏｍｙａｎｄ

３．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬｉｆｅ

Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈａｎｇｄｅ４１５０００，Ｃｈｉｎａ；

ａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，

Ｃｈａｎｇｄｅ４１５０００，

Ｓｃｉｅｎｃｅ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓ

ｃｏｕｒｓｅ

Ｃｈｉｎａ）

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ｄｉｓｅａｓｅ；ＣＦ

ｒｏｌｅ；ｄｉａｇｎｏｓｉｓ

ａｒｅａ

０引言

本上解决问题。

基于神经网络求解诊断型问题，国内外的学者作了相关探讨㈨。基于模糊神经网络的葡萄病害诊断系统和构造基于ＲＢＦ神经网络在专家系统知识库“剖。神经网络能够学习领域知识，从中得到有素训练而后反演求解领域问题，这个人工智能过程与自然人专家学习专业知识，应用知识诊断治疗疾病的人类智能过程的极为相似，论文对这个相似性进行了挖掘剖析，构造了基于ＢＰ神经网络ＣＦ向量的疾病确诊模型，并以地方经济动物山羊疾病诊断为典型，围绕相关涉及的问题展开了研究。

１

医疗诊断系统在临床上的应用提高了诊治效率，成为医务工作中常用的数字化工具。专家系统的经典结构是产生式系统。长时间的使用过程中，它被发现存在以下问题：①规则量太少则不足以充分表达专家知识，过又引发组合爆炸与无效匹配而大大地挫伤了诊断效率１１－２１②规则主要采用了“ＩＦ．ＡＮＤ．ＯＲ－ＴＨＥＮ．ＥＬＳＥ”形式的表达方法，然而，领域专家普遍知识工程背景薄弱，规则结构复杂，难于理解，阻碍知识工程中的信息交流；③疾病诊断复杂条件表达式多，诊断失败率高，实用性差。为了对冲诸多小利影响，一些研究采用混合知识系统结构，应用模糊推理及模式识别算法，实现了动物疾病的机器诊断０１，其并没有改变知识系统的基本架构，难以从根

收稿日期：２０１０．０３．２７；修订日期：２０１０．１０—０７。

ＢＰ神经网络的理论基础

１．１神经元和神经网络的概念

定义ｌ

神经元（感知器）：具备接收外界输入并执行计算

基金项目：湖南省自然科学基金项目（１０ＪＪ５０６３）：湖南文理学院自科类重点基金项目（．ｕｚＤｌ００２）。

作者简介：谭文学（１９７３一），男，湖南湘乡人，硕士，副教授，高级工程师，ＣＣＦ会员，研究方向为人工智能与专家系统：女，江两高安人，讲师，研究方向为信息经济与人工智能；别：

王京仁（１９６３一），男，湖南新邵人，教授，研究方向为动物科学及草食经济动物饲养。Ｅ－ｍａｉｈ

王细萍（１９８０一），

席金菊（１９６５一），女，湖南常德人，硕士，副教授，研究方向为人工智能与模式识

ｔｗｘｅｃｇｉ＠ｇｍａｉｌ．ｔｏｍ

谭文学，王细萍，席金菊，等：基于ＢＰ神经网络模型的疾病确诊方法研究

处理得到一定输出或做出相应反应能力的逻辑单元，和牛物学中的神经元有功能性近似，称为神经元，又被学者称为感知

２０１ｌ，Ｖ０１．３２，Ｎｏ．３

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