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基于神经网络的鸡病诊断专家系统的研究与建立

汪明磊  
【摘要】: 本研究以神经网络和基于案例的推理等人工智能技术为研究方法,以兽 医临床常见的21种鸡病的表现症状、病理变化为研究对象,系统地研究了 鸡病种类与其症状、剖检变化之间的复杂的对应关系,初步建成了以神经网 络阵列诊断为主,基于病例的推理诊断为辅的鸡病诊断专家系统。经测试, 单独使用系统的“直接诊断”模式的完全正确率为53.2%,未诊出率为12.8%, 其余34%可把疾病的范围缩小到包括实际疾病在内的2-3种;在采用基于病 例的推理诊断时,实际疾病的匹配度排在前两位的比例为57.5%;如果同时 使用系统提供的“直接诊断”、“分类诊断”、“鉴别诊断”及“CBR诊断” 等多种诊断方法,可使诊断的完全正确率达到70.2%,未诊出率为12.8%, 其余17%可把疾病的范围缩小到包括实际疾病在内的2-3种。这些均基本达 到辅助兽医临床诊断的要求。以“鸡传染性法氏囊病”为实例,证明增加病 例,可有效地提高基于病例的推理诊断的正确性。 该专家系统采用了多种计算机技术(诸如多媒体、超文本技术),使其 图文并茂,界面友好,操作简便,系统知识库、病例库易于修改、扩充,同 时采用超文本技术集成了一套养鸡与鸡病防治的知识浏览系统,供用户查 询、学习,并制作了有关高产蛋鸡饲养新技术的VCD光盘。 研究表明,利用人工神经网络、基于案例的推理技术开发兽医专家系统, 提高其实用性是完全可行的,关键在于提供优质的学习样本和适宜的学习算 法及推理策略。


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