神经网络在诊断系统中的应用
国家自然科学基金资助的儿童心理障碍标准化诊断系统研究涉及儿童心理学、儿童精神病学、心理测量、心理治疗、计算机科学等等，为一跨学科的应用基础研究。该系统是国际与国内的诊断标准、大规模流行学调查、大量临床研究基础、优秀专家知识、传统专家系统(人工智能)与第六代计算机——神经网络(计算智能)相结合进行拟人化思维方面的有益尝试。具有高度自学习性、自组织性、自适应性，具有很强的容错能力，对未见过的输入数据组具有综合推理能力。如果说人工智能专家系统是在功能上模拟左脑(基于逻辑思维)，而神经网络则可认为在功能上模拟右脑(基于形象思维)，它克服了许多单一的专家系统无法解决的问题，同时也克服了单一的人工神经网络ANN无法解决的问题。两者相结合来模拟人类左右大脑的一些基本功能所产生的效率必将优于单一系统。该系统可诊断17大类、61种儿童心理障碍，覆盖面占儿童心理障碍的95％以上，含全部常见的儿童心理障碍，如多动症、精神发育迟滞、品行障碍、抽动障碍、抑郁症、焦虑症、强迫症、普遍性发育障碍等等，并能对每种疾病提出处理意见。人机诊断符合率为99％。
儿童心理障碍 诊断系统 神经网络 人工智能 系统分析
Bingmei Chen 陈冰梅 樊晓平 周志明 李雪荣
College of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha Hunan 410083 中南大学湘雅二医院,长沙,410011 中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083 长沙环境保护职业技术学院,长沙,410000
国内会议
厦门
中文
348-353
2006-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）