马云玲　段会敏　周明慧　吕俊　韩攀杰

摘要：智能诊断分析就是利用判别分析的方法，依据动物所患疾病的症状、体征等一系列信息来判别疾病发生的概率。本文旨在介绍基于贝叶斯分析算法，从数据的组织管理和数据库的设计入手，对猪流行性腹泻疾病的发病率进行概率分析，这是一种精确且客观的方式，因为在具体运用贝叶斯定理进行疾病诊断时，要求做到数据要准确，诊断要合理，预测要科学，并且要实事求是，精确到具体某一点上，给卫生处置人员一个科学的参考依据。

关键字：智能诊断 贝叶斯算法 猪流行性腹泻 判别分析 数据库

引言

随着经济的高速发展，我国各行各业得到了迅猛的发展，其中也包括养殖业。随着养殖业规模的扩大，随之而来的疾病不仅威胁到人们日常食用的肉食类产品的安全性，而且也在一定程度上造成养殖业规模的倒退。因此如何及时在疾病发生之前，可以预见以及预警成为当今养殖业的重头戏。而如今，人工智能发展逐步成熟，且善于对大数据整合，捕捉到人类难以发现的模式与关联。合理的运用人工智能领域的相关知识有助于我们人类提前发现并做好预防养殖业疾病发生的相应准备，减少疾病带给人们的损失，提高肉食类产品的安全。

本文主要描述利用人工智能技术、采用贝叶斯算法对猪流行性腹泻进行有效的判断以及合理的处理。

1贝叶斯算法

判别分析方法常常被应用于智能诊断分析中，其中判别分析方法主要以距离和概率作为判别的准则。……