[发明专利]一种猪病知识库自动训练学习方法及猪病辅助诊断装置

权利要求书

1.一种猪病知识库自动训练学习方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

接收用户输入的生猪发病症状信息；

根据所述发病症状信息，通过历史症状数据及神经网络训练进行猪病症状的自动匹配；

根据所述自动匹配的结果，计算各个匹配猪病的贝叶斯条件概率，将所述匹配猪病按所述概率排序后发送给用户；

根据用户选择调整所述历史症状数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个所述匹配猪病，其贝叶斯条件概率为：

P＝1/M*100％+X/Y*(1-1/M)*100％；

其中，M表示所述自动匹配的结果集合中疾病个数，X表示所述发病症状信息对应猪病症状对于所述匹配猪病的权重数，Y表示所述匹配猪病的全部症状的总权重数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户选择调整所述历史症状数据包括：

加大所述历史症状数据中所述发病症状信息对应猪病症状对于所述用户选择的匹配猪病的权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络训练包括：

通过神经网络训练得出最佳诊断路径，并标记出各类疾病的典型症状，将典型症状中易于辨识的症状作为区分症状。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述猪病症状的自动匹配包括：

通过所述区分症状层层筛选疾病，缩小目标疾病集合，当该集合不能缩小时，将集合中疾病的所有的症状全部出现供用户选择。

6.一种猪病辅助诊断装置，其特征在于，所述装置包括：

输入单元，用于接收用户输入的生猪发病症状信息；

匹配单元，用于根据所述发病症状信息，通过历史症状数据及神经网络训练进行猪病症状的自动匹配；

概率计算单元，用于根据所述自动匹配的结果，计算各个匹配猪病的贝叶斯条件概率，将所述匹配猪病按所述概率排序后发送给用户；

知识库学习单元，用于根据用户选择调整所述历史症状数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述概率计算单元中，对于每个所述匹配猪病，其贝叶斯条件概率为：

P＝1/M*100％+X/Y*(1-1/M)*100％；

其中，M表示所述自动匹配的结果集合中疾病个数，X表示所述发病症状信息对应猪病症状对于所述匹配猪病的权重数，Y表示所述匹配猪病的全部症状的总权重数。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述知识库学习单元还包括：

权重调整单元，用于加大所述历史症状数据中所述发病症状信息对应猪病症状对于所述用户选择的匹配猪病的权重。

9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述匹配单元还包括：

神经网络训练单元，用于通过神经网络训练得出最佳诊断路径，并标记出各类疾病的典型症状，将典型症状中易于辨识的症状作为区分症状。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述匹配单元还包括：

匹配筛选单元，用于通过所述区分症状层层筛选疾病，缩小目标疾病集合，当该集合不能缩小时，将集合中疾病的所有的症状全部出现供用户选择。