| 论文部分 基于模糊理论的常见疾病诊断及营养治疗专家系统的研究 | 第1-55页 |
| 摘要 | 第11-13页 |
| 第一章 概述 | 第13-16页 |
| ·常见疾病诊断及临床营养治疗的研究现状 | 第13页 |
| ·常见疾病诊断及临床营养治疗系统概述 | 第13-15页 |
| ·常见疾病诊断及临床营养治疗系统的基本过程 | 第13-14页 |
| ·常见疾病诊断及临床营养治疗系统的结构组成 | 第14-15页 |
| ·文章的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 营养学基础知识 | 第16-21页 |
| ·营养学基础 | 第16-18页 |
| ·几个重要的术语 | 第16页 |
| ·营养与健康的关系 | 第16-17页 |
| ·合理营养与平衡膳食 | 第17-18页 |
| ·临床营养 | 第18-19页 |
| ·临床营养研究现状 | 第18页 |
| ·诊断与治疗 | 第18-19页 |
| ·常见疾病的营养治疗 | 第19-21页 |
| ·营养状况评价 | 第19页 |
| ·需结合营养治疗的常见疾病 | 第19-21页 |
| 第三章 模糊逻辑简介 | 第21-26页 |
| ·Fuzzy集合及其运算 | 第21-22页 |
| ·Fuzzy集合及其表示 | 第21页 |
| ·Fuzzy集的运算 | 第21-22页 |
| ·Fuzzy关系及其表示 | 第22-24页 |
| ·Fuzzy关系 | 第22页 |
| ·Fuzzy关系的表示 | 第22-24页 |
| ·隶属度函数的确定 | 第24-26页 |
| 第四章 基于模糊知识的匹配与推理 | 第26-41页 |
| ·传统专家系统与模糊专家系统 | 第26-29页 |
| ·传统专家系统 | 第26-28页 |
| ·模糊专家系统 | 第28-29页 |
| ·模糊知识的匹配 | 第29-35页 |
| ·距离法 | 第29页 |
| ·贴近度法 | 第29-30页 |
| ·基于Zadeh真值关系的匹配法 | 第30页 |
| ·基于模糊集和可能性理论的匹配法 | 第30-31页 |
| ·IDM法 | 第31-34页 |
| ·与其它匹配方法的比较 | 第34-35页 |
| ·各种方法的融合 | 第35页 |
| ·模糊推理 | 第35-41页 |
| ·带模糊或不精确前件的演绎推理 | 第35-36页 |
| ·合成规则推理(CRI)法 | 第36-41页 |
| 第五章 常见疾病诊断及营养治疗模糊专家系统的实现 | 第41-49页 |
| ·DDNTFES的设计 | 第41-42页 |
| ·系统结构 | 第41-42页 |
| ·开发环境 | 第42页 |
| ·Fuzzy语言值的隶属度函数 | 第42-43页 |
| ·规则的建立及知识库的组成 | 第43-44页 |
| ·规则的建立与表示 | 第43页 |
| ·知识库的组成 | 第43-44页 |
| ·DDNTFES系统实现 | 第44-49页 |
| ·系统功能简介 | 第44-48页 |
| ·结果分析 | 第48-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-50页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·进一步的研究 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 论文英文部分 Research on the expert system of the medical diagnosis and nutrition treatment to the common disease based on the fuzzy theory | 第55-101页 |
| Abstract | 第57-59页 |
| Chapter 1 Summary | 第59-63页 |
| ·Research current situation of common medical diagnosis on disease and clinica #1 nutrition treatment | 第59-60页 |
| ·The common medical diagnosis on disease and clinical systematic summary of nutrition treatment | 第60-61页 |
| ·Basic course of common medical diagnosis on disease and clinical nutrition treatment system | 第60页 |
| ·The common medical diagnosis on disease and clinical systematic structure of nutrition treatment | 第60-61页 |
| ·Framework of the article | 第61-63页 |
| Chapter 2 Nutrition foundation knowledge | 第63-69页 |
| ·Nutrition foundation | 第63-65页 |
| ·Several important terms | 第63-64页 |
| ·Relation of health and nutrition | 第64-65页 |
| ·Rational nutrition and balanced meal | 第65页 |
| ·Clinical nutrition | 第65-66页 |
| ·Study the current situation in clinical nutrition | 第65页 |
| ·Diagnose and treat | 第65-66页 |
| ·Nutrition treatment of the common disease | 第66-69页 |
| ·The nutrition state appraising | 第66-67页 |
| ·Need to combine the common disease of nutrition treatment | 第67-69页 |
| Chapter 3 Brief introduction of fuzzy logic | 第69-74页 |
| ·Fuzzy set and operation | 第69-70页 |
| ·Fuzzy set and expression | 第69页 |
| ·Operation of Fuzzy set | 第69-70页 |
| ·Fuzzy relation and expression | 第70-73页 |
| ·Fuzzy relation | 第70页 |
| ·Expression of Fuzzy relation | 第70-73页 |
| ·Determining of membership function | 第73-74页 |
| Chapter 4 Match and reasoning on the basis of fuzzy knowledge | 第74-90页 |
| ·Traditional expert system and fuzzy expert system | 第74-77页 |
| ·Traditional expert system | 第74-76页 |
| ·Fuzzy expert system | 第76-77页 |
| ·Match of fuzzy knowledge | 第77-84页 |
| ·Distance method | 第77-78页 |
| ·Degree of approximation method | 第78页 |
| ·The matching method based on Zadeh true value | 第78-79页 |
| ·Match method on the basis of the fuzzy set and possibility theory | 第79-80页 |
| ·IDM method | 第80-83页 |
| ·Comparison with other match methods | 第83-84页 |
| ·Integration of different methods | 第84页 |
| ·Fuzzy reasoning | 第84-90页 |
| ·Deduction reasoning with prerequisite of fuzzy of not accurate | 第84-85页 |
| ·Compositional Rule of Inference(CRI)method | 第85-90页 |
| Chapter 5 Realization of the common medical diagnosis on disease and fuzzy expert system ofnutrition treatment | 第90-99页 |
| ·Design of DDNTFES | 第90-91页 |
| ·Systematic structure | 第90-91页 |
| ·Development environment | 第91页 |
| ·Fuzzy language value of the membership function | 第91-92页 |
| ·Rule creation and composition of the knowledge base | 第92-94页 |
| ·Rule creation and expression | 第92-93页 |
| ·Composition of the knowledge base | 第93-94页 |
| ·DDNTFES system is realized | 第94-99页 |
| ·Brief introduction of systematic function | 第94-98页 |
| ·Experimental result analysis | 第98-99页 |
| Chapter 6 Conclusion and prospect | 第99-101页 |
| ·Summary | 第99页 |
| ·Further research | 第99-101页 |
| 综述部分 专家系统中不确定性知识表示及处理技术的研究 | 第101-141页 |
| 摘要 | 第103-105页 |
| 第一章 引言 | 第105-107页 |
| ·背景及意义 | 第105页 |
| ·国内外的研究现状 | 第105-107页 |
| 第二章 专家系统概述 | 第107-115页 |
| ·专家系统的产生与发展 | 第107-110页 |
| ·孕育期 | 第107页 |
| ·诞生期 | 第107-108页 |
| ·开创期 | 第108页 |
| ·成长期 | 第108-109页 |
| ·成熟期 | 第109-110页 |
| ·专家系统的基本概念 | 第110页 |
| ·专家系统的基本特征 | 第110-111页 |
| ·具有专家级的专门知识 | 第110页 |
| ·求解一般问题的能力 | 第110页 |
| ·能根据不确定性知识进行推理 | 第110-111页 |
| ·具有相应的解释机制 | 第111页 |
| ·知识和推理机明显分离 | 第111页 |
| ·具有获取知识的能力 | 第111页 |
| ·具有实用性 | 第111页 |
| ·专家系统的结构与类型 | 第111-115页 |
| ·专家系统的结构 | 第111-112页 |
| ·专家系统的类型 | 第112-115页 |
| 第三章 传统的不确定性知识表示及处理技术 | 第115-127页 |
| ·确定性理论 | 第115-118页 |
| ·早期的确定因子模型 | 第115-116页 |
| ·基于区间估计的确定因子模型 | 第116-117页 |
| ·基于梯形模糊数的确定因子模型 | 第117-118页 |
| ·主观Bayes方法 | 第118-120页 |
| ·不确定性知识的表示 | 第118页 |
| ·不确定性的传递算法 | 第118-120页 |
| ·模糊理论 | 第120-124页 |
| ·模糊综合评判 | 第120-121页 |
| ·模糊匹配 | 第121-124页 |
| ·模糊推理 | 第124页 |
| ·证据理论 | 第124-125页 |
| ·四种传统不确定性知识表示及处理技术的比较 | 第125-127页 |
| 第四章 新型的不确定性知识表示及处理技术 | 第127-133页 |
| ·灰色系统理论 | 第127-129页 |
| ·灰色系统的基本原理 | 第127页 |
| ·灰色动态模型 | 第127-129页 |
| ·概念图 | 第129-130页 |
| ·粗集理论 | 第130-131页 |
| ·集对分析方法 | 第131-133页 |
| ·集对定义 | 第131页 |
| ·联系度 | 第131-132页 |
| ·对立和不确定性 | 第132页 |
| ·集对势 | 第132-133页 |
| 第五章 总结与展望 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-141页 |
| 综述英文部分 Research on Uncertain knowledge representation and processing technology in the expert system | 第141-183页 |
| Abstract | 第143-145页 |
| Chapter 1 Introduction | 第145-147页 |
| ·Background and Significance | 第145-146页 |
| ·Research current in and abroad | 第146-147页 |
| Chapter 2 Outline of expert system | 第147-158页 |
| ·The production and development of expert system | 第147-151页 |
| ·Incubation period | 第147页 |
| ·Birth period | 第147-148页 |
| ·Head-start period | 第148-149页 |
| ·Growth period | 第149-150页 |
| ·Maturity period | 第150-151页 |
| ·Basic conception of expert systems | 第151页 |
| ·The essential features of expert system | 第151-153页 |
| ·Expertise with the expert level | 第152页 |
| ·The ability of solving common problems | 第152页 |
| ·Reasoning based on uncertain knowledge | 第152页 |
| ·Having the corresponding explanations mechanism | 第152-153页 |
| ·Clear separation of knowledge and reasoning machine | 第153页 |
| ·Having the ability to acquire knowledge | 第153页 |
| ·Having the utility | 第153页 |
| ·Structure and type of expert system | 第153-158页 |
| ·Structure of the expert system | 第153-154页 |
| ·Type of the expert system | 第154-158页 |
| Chapter 3 Traditional uncertain knowledge representation and processing technology | 第158-172页 |
| ·Certainty theory | 第158-161页 |
| ·Determine factor model in early | 第158-160页 |
| ·Identified factor model based on the interval estimate | 第160-161页 |
| ·Determine factor Model based on the trapezoidal fuzzy numbers | 第161页 |
| ·Subjective Bayesian method | 第161-164页 |
| ·The representation of the uncertain knowledge | 第161-162页 |
| ·Uncertain transfer algorithm | 第162-164页 |
| ·Fuzzy theory | 第164-169页 |
| ·Fuzzy integrated judge | 第164-165页 |
| ·Fuzzy matching | 第165-168页 |
| ·Fuzzy Reasoning | 第168-169页 |
| ·Evidence Theory | 第169-170页 |
| ·Compare four traditional uncertain knowledge represent and processing | 第170-172页 |
| Chapter 4 New uncertain knowledge representation and processing technology | 第172-181页 |
| ·gray system theory | 第172-174页 |
| ·The basic principle of Gray System | 第172-173页 |
| ·Gray dynamic model | 第173-174页 |
| ·Concept graph | 第174-176页 |
| ·Rough sets theory | 第176-177页 |
| ·Set pair analyzing method | 第177-181页 |
| ·Definition of set pair | 第178页 |
| ·Connection degree | 第178页 |
| ·Against and uncertainty | 第178-179页 |
| ·Set pair tendency | 第179-181页 |
| Chapter 5 Conclusion and the future work | 第181-183页 |
| 致谢 | 第183页 |
