陈　艳，李丹丹

（池州学院机电工程学院，安徽池州　247000）



基于粗糙集和模糊推理的医疗诊断系统的研究

陈艳，李丹丹

（池州学院机电工程学院，安徽池州247000）

摘要：医学诊断系统是临床诊断辅助工具，可以帮助医学专家解决复杂的医学问题.文章提出一种粗糙集理论和模糊神经网络技术相结合进行病症诊断的方法.利用粗糙集理论对大量疾病诊断信息进行属性约简，消掉冗余属性，建立有效知识库，在此基础上构建参数合适的模糊神经网络对知识库进行诊断推理，从而降低了计算量，提高了约简效率，而且具有较高的诊断准确率，系统测试结果达到了辅助医生诊断的效果.

关键词：粗糙集；模糊推理；神经网络；医疗诊断；属性约简

0　引言

医疗诊断系统能根据输入的数据来模拟医学专家对用户的疾病进行诊断，它运用人工智能知识和医学专家经验，采用适宜的知识表示形式和推理策略，为病人及时地提供咨询决策服务.医疗诊断系统的应用不仅能方便患者及时评估自己的身体状况，而且可以有效地提高医学专家的诊断技能.传统的专家系统往往需要大量的统计信息与专家经验，然而在医学诊断问题中，病例的信息常常具有不完备和不确定性，这样导致专家系统在诊断能力和适用性方面还有待改善［1-2］.

粗糙集理论（Rough Sets）是一种处理不完备和不确定性知识的数据分析工具，它不需要任何数据集合之外的先验知识，只依赖于……