声明
摘要
1 引言
1.1 我国马产业发展现状及存在的问题
1.2 专家系统概述
1.2.1 什么是专家系统
1.2.2 专家系统的结构
1.2.3 专家系统的类型及特点
1.2.4 专家系统的知识获取
1.2.5 专家系统知识库
1.3 知识推理技术的概述
1.3.1 基于规则推理(RBR)
1.3.2 基于案例推理(CBR)
1.3.3 基于模型推理(MBR)
1.4 专家系统在医学及兽医学中研究现状
1.4.1 医学专家系统研究现状
1.4.2 专家系统在兽医领域的应用
1.4.3 动物疾病诊断专家系统存在的问题
1.5 研究目的与意义
2 马病临床诊断内容的研究
2.1 马疾病诊断特点分析
2.2 马疾病诊断任务分析
2.3 马疾病临床诊断过程描述
3 CBR和RBR集成的马病诊断推理方法研究
3.1 CBR-RBR集成推理策略
3.2 基于规则的推理方法
3.2.1 正向推理
3.2.2 反向推理
3.2.3 正反向混合推理
3.3 基于模糊规则提升理论的推理方法研究
3.3.1 马病诊断知识及模糊规则表示
3.3.2 基于模糊规则提升理论的推理机制
3.3.3 疾病诊断实证分析
3.4 基于案例的推理方法
3.4.1 案例推理概述
3.4.2 马病案例知识表示
3.4.3 马病案例症状属性及属性权值确定
3.4.4 马病案例检索
3.4.5 案例重用和修改
3.4.6 案例保存
3.5 CBR-RBR集成推理策略的评价
4 马病远程诊断与管理信息系统的设计
4.1 系统开发过程
4.2 系统总体设计
4.2.1 系统设计原则
4.2.2 系统功能设计
4.2.3 系统结构设计
4.2.4 系统体系结构
4.3 系统知识库设计
4.3.1 知识获取
4.3.2 知识库及数据库的建立
5 马病远程诊断与管理信息系统的实现
5.1 系统开发环境
5.1.1 软件环境
5.1.2 硬件环境
5.2 系统登录和主界面
5.2.1 登录界面
5.2.2 主界面
5.3 马病诊断专家系统的实现
5.3.1 基于症状的诊断
5.3.2 基于疾病的诊断
5.4 马病管理信息系统的实现
5.4.1 病历管理
5.4.2 病例统计
5.4.3 病案资料库
5.4.4 免疫管理
5.4.5 预防方案管理
5.4.6 远程教学
5.5 系统评价
6 讨论
6.1 本系统的特点
6.2 领域专家求解问题的思维分析
6.3 CBR-RBR集成推理策略分析
6.4 系统构建分析
6.4.1 .NET面向对象可重用组件的开发
6.4.2 系统安全
6.5 系统开发的必要性
6.6 系统下一步改进方向
6.6.1 知识库的改进
6.6.2 物联网技术的交叉集成
7 结论
致谢
参考文献
附录
攻读博士学位期间发表的学术论文