模式识别、人工智能与医学专家系统之间的关系PPT课件

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模式识别与人工智能ppt课件

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模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法: 以不同活跃度表示的输入节点集(神经元)
模式判定: 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
建立起记忆,然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
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模式识别的基本方法
理论基础:神经生理学,心理学 主要方法:BP模型、HOP模型、CNN 主要优点:
系统实例
数据采集、特征提取:
长度、宽度、磁性、磁性的位置,光反射亮度、 光透射亮度等等
特征选择:
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别:
确定纸币的面额及真 伪
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系统实例
训练集:是一个已知样本集,在监督学习方 法中,用它来开发出模式分类器。
测试集:在设计识别和分类系统时没有用过 的独立样本集。
系统评价原则:为了更好地对模式识别系统 性能进行评价,必须使用一组独立于训练集 的测试集对系统进行测试。
单的子图(背景、物体)。 构成 一个多级树结构:
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模式识别的基本方法 在学习过程中,确定基元与基元之间的关系
,推断出生成景物的方法。 判决过程中,首先提取基元,识别基元之间
的连接关系,使用推断的文法规则做句法分 析。若分析成立,则判断输入的景物属于相 应的类型。
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模式识别的基本方法
理论基础:形式语言,自动机技术 主要方法:自动机技术、CYK剖析算法、Early算法、
22模式识别系统数据采集特征提取二次特征提取与选择分类识别对象识别结果数据采集特征提取改进分类识别规则二次特征提取与选择训练样本改进采集提取方法改进特征提取与选择制定改进分类识别规则人工干预正确率测试当二次电子数最少为一个时可代替初始电子的作用继续不断从阴极发出电子形成不依赖外界因素的初始电子从而产生自持放电

人工智能模式识别与医学专家系统

人工智能模式识别与医学专家系统

人工智能模式识别与医学专家系统
随着社会的进步,人们将越来越多的注意力和精力投入到科技领域,
研究人工智能领域取得的丰硕成果,更加深入的探讨人工智能在运用到医
学领域中扮演的重要角色。

人工智能模式识别与医学专家系统已经受到了
国内外医疗保健机构的高度重视。

人工智能模式识别与医学专家系统利用人工智能、机器学习和数据挖
掘技术,为病人们提供高质量的诊断服务。

它可以应用于诊断和治疗应用,以及实现智能系统辅助医疗决策,甚至及时发现可能存在的疾病。

它可以
利用大数据和人工智能算法,综合多种可用的病理学、生化学和影像学诊
断数据,分析和帮助医生确定病情和治疗方案。

人工智能模式识别与医学专家系统需要收集大量的数据用于分析和诊断,而收集的这些数据可能是有效的数据或无效的数据,因此需要进行有
效的数据清洗,以确保收集到的数据是有用的。

另外,要构建一个准确可
靠的人工智能模式识别与医学专家系统,还需要进行大量的神经网络训练,以获得更为准确的模式识别结果。

人工智能与专家系统(PPT 51张)

人工智能与专家系统(PPT 51张)

电 脉 冲 输 入 树 突 细 胞 体 形 成 轴 突 传 输 突 触


信 息 处 理
图 物 神 经 元 功 能 模 型 1 2 .2 生
电 脉 冲 输 入 树 突 细 胞 体 形 成 轴 突 传 输 突 触


信 息 处 理
图 物 神 经 元 功 能 模 型 1 2 .2 生 黑箱
当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优 越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示 的系统,如故障诊断、特征提取和预测等问题,ANN往往是最 有利的工具。另一方面, ANN对处理大量原始数据而不能用 规则或公式描述的问题, 表现出极大的灵活性和自适应性。
8.2 人工神经网络基础
存储和回忆 人工神经网络中存储图形的类型


在计算机中,数据和信息是存放在存贮 器中(RAM或ROM),以8比特字节作为 存储单位。 在人工神经网络中,信息或图形不再限 定为8比特,它是多维的二进制数据或连 续信息。
8.2 人工神经网络基础
存储和回忆 人工神经网络中存储的两类图形 – 空间图形的存储 存储单个空间静态图像,如一幅画面。 – 时空图形的存储 存储一系列随时间变化的图像,比如电影。 – 我们讨论的人工神经网络存储的图形大多是空 间图形,因它是构成时空图形的基础。
单层网络

输入信号的加权和表示为:
– –
s是各结点加权和的行向量,s=(s1, s2,…, sn)。 输出向量 y=(y1, y2,…, yn),其中yj=F(sj)。
8.2 人工神经网络基础
人工神经网络的拓扑结构

多层网络
– –

一般来说,大而复杂的网络能提供更强的计算 能力。 虽然目前已构成了很多网络模型,但它们的结 点都是按层排列的,这一点正是模仿了大脑皮 层中的网络模块。 多层网络是由单层网络进行级联构成的,即上 一层的输出作为下一层的输入。

人工智能与专家系统.pptx

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❖ (3)通过教育、训练和学习过程,日益丰富自身的知识和 技能,这就是学习的能力。
❖ (4)对变化多端的外界环境条件,如干扰、刺激等作用能 灵活地作出反应,这就是自我适应的能力。
1.4 人工智能的研究领域
❖ 1.4.1 模式识别 ❖ 1.4.2 自动定理证明 ❖ 1.4.3 机器视觉 ❖ 1.4.4 专家系统 ❖ 1.4.5 机器人 ❖ 1.4.6 自然语言处理 ❖ 1.4.7 博弈 ❖ 1.4.8 人工神经网络 ❖ 1.4.9 问题求解 ❖ 1.4.10 机器学习 ❖ 1.4.11 基于Agent的人工智能
1.4.4 专家系统
❖ 智能:从感觉到记忆到思维这一过程,称为 “智慧”,智慧的结果就产生了行为和语言, 将行为和语言的表达过程称为“能力”,两 者合称“智能”,将感觉、去记、回忆、思 维、语言、行为的整个过程称为智能过程, 它是智力和能力的表现。
❖ 智力: 智力(Intelligence)是指生物一般性 的精神能力。指人认识、理解客观事物并运 用知识、经验等解决问题的能力,包括记忆、 观察、想象、思考、判断等。
符号主义(Symbolism )
❖ 1.一种基于逻辑推理的智能模拟方法。 ❖ 2.物理符号系统假设 ❖ 3.模拟人的左脑抽象逻辑思维,通过研究人
类认知系统的功能机理,用某种符号来描述 人类的认知过程,并把这种符号输入到能处 理符号的计算机中,就可以模拟人类的认知 过程。
联结主义(Connectionism )
1.4.2 自动定理证明(ATP)
❖ 目前是自动推理(AR)体系中发展最好的部分, 它的目的是为使用电子计算机程序来进行数 学定理的证明。对于不同的数学逻辑,它能 够推论出一个定理是正确的,还是不可证明 的,或者错误的。
1.4.3 机器视觉

人工智能与专家系统(PPT 61页)

人工智能与专家系统(PPT 61页)
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双腿有膝机器人MABEL
最高速度可达每小时10.9公里,世界上速度最快的
双腿有膝机器人
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智能路灯
“响应路灯系统”由印度尼西亚万隆技术研究所开 发,它由摄像头、路灯和微型电脑组成。摄像头以 25帧/秒的速度捕捉即将驶过的车辆的画面,电脑 在识别后会在车辆通过时自动点亮。
6
德科学家研制终结者机器人手臂
国内某些厂家生产的个人数字助理(PDA),给人们提 供了一个微型书写板和笔,让信息的输入更符合人们的 自然习惯。
……
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机器人图片欣赏
▲ 咱 们 握 握 手 !
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机器人图片欣赏
▲ 来 一 段 舞 怎 样 ?
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▲ 我 是 家 用 机 器 人 !
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日本本田公司展示最新研制的“Asimo”智能机器人
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归根结底,深蓝能够取得这样的成功, 其实是人工智能不断发展的结果。 那么,什么是人工智能呢?
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第1章 绪论
✓ 1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能研究途径与学派 1.5 人工智能的主要研究领域
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1.1.1 智能的概念
3. 学习能力
学习既可能是自觉的、有意识的,也可能是不自觉的、无意识 的;既可以是有教师指导的,也可以是通过自己实践的。
4. 行为能力(表达能力)
人们的感知能力:用于信息的输入。
行为能力:信息的输出。
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1.1.3 人工智能
人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能; 或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
S5(3,1,1,1,MIN)
S6(2,2,1,1,MIN)

人工智能在医学科研中的应用与发展趋势培训ppt课件

人工智能在医学科研中的应用与发展趋势培训ppt课件
隐私保护技术
应用隐私保护算法和技术,如差分隐私、联邦学习等,在保障数据 可用性的同时,降低隐私泄露风险。
伦理道德考量及社会责任担当
伦理道德挑战
人工智能在医学应用中可能引发一系列伦理道德问题,如 算法偏见、责任归属不清等。
伦理原则制定
制定医学人工智能应用的伦理原则和规范,明确各方责任 和义务,确保技术应用的合理性和公正性。
知识产权和专利
知识产权保护对于鼓励创新和保护技术成果具有重要意义,对人 工智能在医疗领域的发展具有积极作用。
未来发展趋势预测
个性化医疗
随着基因测序等技术的 发展,未来医疗将更加 个性化,人工智能技术 将在其中发挥重要作用 。
远程医疗
远程医疗将打破地域限 制,使得更多患者能够 享受到优质的医疗资源 ,人工智能技术将为远 程医疗提供有力支持。
后续学习建议
对于想要进一步了解人工智能在医学领域的应用和发展的 同学们,我们建议可以参加相关的在线课程、研讨会和实
践活动,不断学习和探索新的知识和技能。
鼓励创新实践
最后,我们鼓励大家积极尝试将所学的人工智能技术应用 于实际的医学研究和实践中,为推动医学科学的发展贡献
自己的力量。
THANKS
感谢观看
发展趋势
我们介绍了人工智能在医学领域的未来发展趋势,包括个性化医疗、精 准医学、智能辅助诊断等方面的前景和挑战。
03
伦理和隐私问题
我们讨论了人工智能在医学应用中面临的伦理和隐私问题,如数据隐私
保护、算法公平性等,并提出了相应的解决方案和建议。
课程结束语
感谢参与
非常感谢各位的参与和支持,希望本次培训能够为大家带 来启发和帮助。
社会责任担当
医学人工智能企业和研究机构应积极承担社会责任,关注 技术可能带来的社会影响,推动技术向有益于人类的方向 发展。

人工智能与专家系统-PPT精品

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1.4 研究及应用
1.4.1 问题求解
问题的表示、分解、搜索、归约等 进行复杂的数学公式符号运算求解
1.4.2 逻辑推理与定理证明
通过对事实数据库的操作来证明定理 多种证明方法 几何定理证明的“吴氏方法”
1.4 研究及应用
1.4.3 自然语言理解
语言
自然语言、人造语言、机器语言
1.2.2 人类智能的计算机模拟
机器智能可以模拟人类智能 智能计算机
下棋 定理证明 语言翻译
新型智能计算机
神经计算机 量子计算机
1.2 人类智能和人工智能
1.2.3 人工智能的研究目标
近期目标 建造智能计算机代替人类的部分智力劳 动
远期目标 用自动机模仿人类的思维过程和智能行 为
1.4 研究及应用
1.4.11 智能控制
驱动智能机器自主地实现其目标的过程 是一个定性和定量的混合控制过程 是当今自动控制的最高水平
1.4.12 智能检索
是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
2.3 谓词逻辑法
2.3.2 谓词公式
原子公式的的定义: 用P(x1,x2,…,xn)表示一个n元谓词公式, 其中P为n元谓词,x1,x2,…,xn为客体变量或 变元。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做谓词演算的 原子公式,或原子谓词公式。
分子谓词公式 可以用连词把原子谓词公式组成复合谓词公 式,并把它叫做分子谓词公式。
有向图 路径 代价 图的显示说明 图的隐示说明
A

人工智能在医疗与健康方面的应用培训ppt讲座

人工智能在医疗与健康方面的应用培训ppt讲座
三维重建与可视化
通过三维重建技术将二维医学影像 转化为三维立体模型,实现病灶的 三维可视化,帮助医生更直观地了 解病情。
自然语言处理技术在病历分析与辅助诊断中应用
病历文本挖掘
智能问答与辅助决策
运用自然语言处理技术对病历文本进 行挖掘和分析,提取关键信息,为医 生提供全面的病人病史和诊断线索。
构建医疗知识图谱和智能问答系统, 为医生和患者提供实时的医疗咨询和 辅助决策支持。
医疗数据共享
通过云计算和大数据技术,实现医疗数据的共享和交换,促进不同医 疗机构之间的合作和交流,提高医疗资源的利用效率。
05
人工智能技术在医疗行业法规伦 理及挑战
数据隐私保护法规政策解读
01
数据隐私保护法规概述
介绍国内外关于数据隐私保护的法律法规,如欧盟的《通用数据保护条
例》(GDPR)和中国的《网络安全法》等。
人工智能在医疗与健康方面 的应用培训ppt讲座
汇报人:
2023-12-23
• 人工智能与医疗健康概述 • 人工智能技术在诊断与治疗中应用 • 人工智能技术在预防保健与康复中
应用
• 人工智能技术在医疗资源优化与效 率提升中应用
• 人工智能技术在医疗行业法规伦理 及挑战
• 总结与展望
01
人工智能与医疗健康概述
、护士、设备等资源,确保医疗服务的及时性和有效性。
医疗质量监控
03
通过对医疗过程的数据监控和分析,及时发现潜在问题,为医
院提供改进和优化建议,提高医疗质量。
互联网+医疗服务模式创新及实践
在线问诊
通过互联网平台,患者可与医生进行远程在线沟通,实现线上初步 诊断和治疗建议。
健康管理
通过可穿戴设备、移动应用等工具,患者可实时监测自身健康状况 ,并获得个性化的健康管理计划和建议。
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记忆、归纳推理与信息处理
利用已有的经验来解决新的问题需要归 纳和推理。人的这种能力是由人脑的记忆构 造决定的。人脑在发育的早期阶段记忆过程 主要是素材和基本经验块堆的建立和积累, 即机械记忆。人脑在成熟阶段记忆过程主要 是经验块堆的关联和重组,即关联记忆。由 关联记忆形成的人脑活动使人的思维模式天 生具有归纳推理能力。经验的重组使人得到 了新的经验,获得了进步。人脑的这种记忆 构造的优点是具有模糊识别和记忆修补能力, 缺点是老的关联成分会因打散而消退 , 即产 生忘却。

人工智能与计算机
人们早已习惯于把计算机称之为“电脑”,但 是人们忽略了这样一个事实∶无论电脑的功能有多么 强大,用途有多么广泛,它也不过是个具有超级能力 的 白 痴 。 严格地讲,电脑只能执行特定的指令,而人脑则 是处理所有感受到的信息。所谓“特定的指令”是指 电脑程序可接受的或可执行的外部输入。显然执行指 令 与 处 理 信 息 有 着 本 质 的 不 同 。 这并不是否认电脑具有处理信息的能力,这里说 的电脑处理信息与人脑处理信息是不同的概念。其实 电脑处理信息过程也是在执行外部指令或给定程序中 的指令。
人的行为可分为社会行为和个人行为。 智能在人的社会行为中的作用主要是 制定社会规则、探索和发现自然个人情感和意志起作用以处理新鲜感受。

什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence) 是利用 设备或机器,用人工的方法,对人脑的思维 活动过程进行模拟;当使得设备或机器的功 能与脑功能大体等价时,这种设备或机器的 功能就可以认为是具有某种程度的人工智能。 人工智能应该以平均智力商为评定标准,并 在与对比者(人)同等条件状况下进行全面 地综合测试或进行某几种局部功能的单项测 试;当测试结果不低于规定的智力商数时, 应当承认该设备或机器具有某种程度或某种 意义的人工智能。
电脑的软硬件都不是自发进化而成的。电脑程 序是人根据自然规律、法则和社会经验的归纳总结, 是由人编制的。 电脑程序集中的是人的经验总结,其本质是理 性的。所谓理性就是理论的、有序的、精确的、数 字化的、结论性的、有规律的、普遍性的、公共的、 合乎逻辑的。简单类比就如同是一本操作手册,人 们只要照它去做就是了。 显然智能不是被用来解决这类理性化的问题的。 (智能是解决感性问题的能力。)因为当一切都规 定好了、程序化了,就根本不需要智能了。由此我 们得出一个结论∶无论电脑的功能有多么强大,只 要它只能按给定的程序来工作,它就不能算作具有 智能。
一.人工智能概述 什么是智能
智能(Intelligence)即智力功能,是人类 大脑所具有的感知、认识、学习、理解、分 析、综合、判断、推理、创造……等局部功 能的总和与它们的有机综合的统称;因此, 完善的智能中不能不包含有人类的情感、意 识、意志等这种高级因素。

智能究竟是什么?
智能是解决感性问题的能力。所谓感性就 是个别的、特殊的、随机的、模糊的、感官的、 情绪化的、个人意志的。解决这类问题需要经 验的积累和归纳推理并形成新的经验。也就是 具有自动学习、经验积累和应用知识的能力。 对电脑而言,智能就是必须具有优化、扩 展和改变主体已有程序和创建新程序的能力, 即具有我们过去常说的主观能动性。智能可以 利用一般经验或理论解决特殊问题,也可以归 纳总结个别的经验使之上升到普遍的理论。
记忆、归纳推理与信息处理
通常记忆内容包括两个部分∶一是记录所接受 或感受到的信息,这主要是指外部进来的信息。二 是自动记录主体自身的活动过程。电脑只能记忆前 者,而不能记忆后者。而人脑则两者都可以做到。 电脑的记忆过程是被动地执行指令,它所能记住的 东西仅仅是工作所需的程序和要处理的数据。而人 脑所记录的东西不仅仅是感受到的信息,而且最重 要的是能够记录处理信息的过程,或者说能够记录 大脑自身有意识的活动内容。记忆内容第二部分所 指的过程是自动的、不受控的,而第一部分则是可 以被控制的。
记忆、归纳推理与信息处理
人记住一张脸至少不比记住一个外语单词要难, 而电脑恰恰相反,它宁愿去记一个城市的电话簿。 电脑几乎完全靠机械般的精确记忆,而且不能利用 记忆进行归纳推理,因而无法实现智能所必须的利 用自身经验之功能。电脑虽能记忆,但不能具有经 验。 电脑在记忆时会把所有的素材都记录下来。严 格地讲,电脑中的磁盘并不完全属于它的"脑子", 磁盘中的数据部分就象人的笔记本和资料库那样, 是脑外之物。而我们人脑中已经固有了基本素材和 经验,记忆时只需要把已有的各个素材和经验的关 联记录下来。这里所说的素材就是人对最基本物理 感受的机械记忆。
记忆、归纳推理与信息处理
模式识别、人工智能与医学专家 系统之间的关系
第一节 人工智能
“智能化”是当前新技术、新产品、新产 业的重要发展方向、开发策略和显著标志, 例如:智能控制(Intelligent Control)、智 能自动化(Intelligent Automation)、智能 管理(Intelligent Management)、……。因 此,人工智能具有广泛的用途。可以说,哪 里有计算机应用,哪里就在用人工智能;哪 里需要自动化或半自动化,哪里就在应用人 工智能的理论、方法和技术。
所谓人工智能,又称为智能模拟,是计算机技术 的一个分支,它研究如何利用计算机来完成用人的智 慧才能完成的工作。 人工智能问题是一个古老的但又是十分新颖的研 究课题。近十多年来,各国研究人员在人工智能的研 究上都已经获得巨大的进展。然而各种传统的或新颖 的智能模型迄今还不能完全而圆满地对大脑思维活动 的过程进行解释和模拟,人们还不十分了解信息在大 脑中的底层结构和编码方法;其中特别是象人们的概 念、意识、情感和创造性思维过程等,还根本无从着 手;同时关于这一方面,在哲学上、自然科学上还有 很大的争论,还不能得到哲学界和自然科学界的一致 认同。
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