یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص

یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص

فهرست:

چکیده

مقدمه

شبکه عصبی فازی

سیستم خبره فازی

قاعده رئیس

نتایج اولیه (مقدماتی(

نتیجه گیری

تشکر و سپاسگزاری

مقدمه :

روشهای تکراری شناسایی و ارزیابی پدیده خاص را کار تشخیصی می نامند ،که یکی از کاربردهای اصلی برای هوش مصنوعی (AI) می باشد. با توجه به اینکه رنج وسیعی از چنین کاربرهای تشخیصی وجود دارد . اگرچه رنج وسیعی از چنین کاربردهای تشخیصی در پزشکی وجود دارد ولی این بخش مورد توجه استفاده کنندگام از هوش مصنوعی قرار دارد. عمومی ترین روشهای AI در بخش پزشکی مبتنی بر دانش و مدلسازی رفتار تشخیصی متخصصان است .  انواع مختلفی از چنین سیستمهای خبره ای از زمانی که SHRTLIFFE روش SHRTLIFFE MYCIN   را بعنوان یک سیستم خبره برای تشخیص آسیبهای خونی انسان طراحی و معرفی کرد ، بوسیله پزشکان مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از بزرگترین مشکلات بر سر راه طراحی یک سیستم خبره مناسب ، گردآوری و دانش پایه آن است. ما روش جدیدی را معرفی میکنیم که در آن دانش پایه با منبع دوگانه بوسیله یادگیری قیاسی واستقرایی ایجاد می شود. شیکه های عصبی نیز از این راه برای تشخیص استفاده میکنند . آنها قادرند رابطه بین مجموعه داده ها را با داشتن اطلاعات نمونه که نشاندهنده لایه های ورودی و خروجی آنها است ،یاد بگیرند. در حوزه تشخیص الگو در داده های پزشکی ، شبکه های عصبی زیر بنای روشهایی است که باعث دستیابی به نتایج قابل توجهی شده اند. برای انجام وظیفه چمع آوری دانش پایه که بخشی از روش ترکیبی ما است ، شبکه های عصبی جدیدی معرفی شده اند. منطق فازی که در علوم پزشکی نیز ظاهر شده اند ، با توضیحات شفاهی مبهم سروکار دارند. واژه هایی همانند کم ، زیاد یا احتمالاً برای مدلسازی با استفاده از روشهای منطقی مرسوم ،دشوار هستند. متغیرهای زبانی معرفی شده بوسیله توضیحات فازی ، توضیحات شبه گفتاری نزدیک به گفتارهای یک شخص طیبعی است. تمامی روشهای بالا دارای مزایا و معایبی هستند که در بخش 2 توضیح داده خواهند شد.