13、生物医学领域中网格服务与领域本体的协同应用

生物医学领域中网格服务与领域本体的协同应用

在生物医学领域,为了更好地处理和利用大量的异构信息资源,满足不同用户(如医生和研究人员)的需求,出现了将网格服务与领域本体相结合的创新方法。下面将详细介绍这种方法的相关内容。

1. 系统概述

该系统是一个结合了网格计算和本体技术的动态智能信息系统,其核心是通用人类疾病本体(GenDO),它作为一个模板,有四个主要分支:疾病类型、病因、表型和治疗方法。网格服务会根据用户需求,将相关数据“投喂”给基于GenDO本体的应用程序,从而生成特定人类疾病本体(SpeDOs)。源信息涵盖了人类疾病的不同感兴趣领域,以满足不同用户类别的特定查询意图。

2. 系统在医生工作中的应用

医生在使用该系统时,主要关注疾病的症状和可能的治疗方法。下面通过两个用例来详细说明:
- 用例一:医生无法识别疾病
- 操作步骤 :当医生面对有疾病症状但无法确定疾病类型的患者时,建议在搜索中涉及三个组件:症状(表型)、病因和治疗方法。此时,派生的SpeDOs具有“表型”、“病因”和“治疗”分支。
- 具体示例 :假设患者出现某些症状,医生将这些症状输入系统,可能会检索到多种疾病信息。例如,疾病1由基因1突变引起,疾病2由基因2突变引起。医生可以对患者的DNA进行筛查,若发现基因1突变,则患者患有疾病1;若基因2突变,则患者患有疾病2。只有在正确诊断后,医生才能考虑合适的治疗方法。这种方式降低了误诊的风险。
- 用例二:医生能识别疾病并考虑治疗方案
-

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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