| 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 |
| ·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 |
