53、软计算在临床神经学与牙科铣削参数优化中的应用

软计算在临床神经学与牙科铣削参数优化中的应用

1. 多层感知器神经网络在原发性全身性癫痫分类中的应用

癫痫分为全身性和部分性，各有多个子类别。在癫痫患者的管理中，基于发病年龄、发作类型、脑电图结果和病因的癫痫综合征概念是一项重要进展。正确诊断患者的癫痫综合征有助于明确药物治疗的选择，并在许多情况下能准确评估预后。

研究中使用了多层感知器神经网络（MLPNN），它包含两层或更多层，每层的单元从下一层接收输入，并将输出发送到上一层的单元。训练MLPNN有多种算法，如牛顿法、共轭梯度法或Levenberger - Marquardt优化技术，这些方法相较于传统的反向传播训练算法，能显著提高实现性能。

MLPNN的输入有十个节点，代表以下参数：
- 癫痫发作起始年龄组
- 性别
- 脑电图结果的活动特性
- 脑电图检查时患者的生理状况
- 腹部活动的节律性
- 腹部信号的定位
- 半球侧化
- 异常波的频率
- 异常信号的持续时间
- 发作期间的意识丧失情况

其中，异常信号的持续时间和异常波的频率是区间变量。

网络的学习通过应用输入和输出向量来执行。在分类中，MLPNN的输出层代表原发性全身性癫痫的子类别，包括全身性强直 - 阵挛、失神、肌阵挛和多种类型发作。隐藏层和输出层的激活函数分别选择为Sigmoid函数和Softmax函数。MLPNN使用34个训练示例进行开发，其余45个示例用于测试模型。为了获得更好的泛化能力，随机选择9个训练示例作为交叉验证集。实验结果表明，隐藏层有45个节点的MLPNN的总分类准确率最高，达到84.4%。

各子类别分类准确率如下表所示：
| 癫痫子类别 | 分类准确率 |
| — | — |
| 全身性强直 - 阵挛 | 78.5% |
| 失神 | 80% |
| 肌阵挛 | 50% |
| 多种类型发作 | 91.6% |

这些结果表明，该模型在开发后可以成功地对原发性全身性癫痫的子类别进行分类。

2. 牙科铣削参数优化的混合智能系统

2.1 引言

机器参数的优化过程可以显著提高公司的效率，大幅降低机器准备和设置过程的成本，并有助于使用新材料进行生产。然而，变量和参数的设置过程仍然是一个尚未完全解决的问题。文献中提出了多种技术，如Taguchi正交阵列、Taguchi和F - 测试方法以及基于正交阵列的实验设计方法等。传统方法可以通过应用软计算技术得到显著改进。

2.2 方法概述

提出的新方法基于人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）等软计算技术，通过四个步骤进行测试和验证：
1. 数据集分析 ：使用主成分分析（PCA）和合作最大似然Hebbian学习（CMLHL）等投影方法分析数据集的内部结构，以确定数据集是否具有足够的信息，并进行特征选择。
2. 特征选择 ：如果初始收集的数据集显示出一定程度的聚类，则表明数据集具有代表性，可以进行后续步骤。确定最具代表性的特征并用于后续步骤。
3. 模型生成 ：在建模阶段，通过建模技术生成模型来估计生产时间误差。
4. 参数优化 ：将上一步获得的ANN模型用作适应度函数，使用遗传算法优化机器参数。

以下是该过程的mermaid流程图：

graph LR
    A[数据集分析] --> B[特征选择]
    B --> C[模型生成]
    C --> D[参数优化]

2.3 软计算用于数据结构分析

软计算是一组旨在解决不精确和复杂问题的技术。它在特征选择方面取得了成功应用。本研究使用神经网络PCA的扩展版本和其他扩展方法来研究数据集的内部结构，并选择最相关的输入特征。具体步骤如下：
1. 应用PCA、MLHL和CMLHL等投影方法分析数据集的内部结构。
2. 如果能识别出清晰的内部结构，则表明数据记录信息足够；否则，需要重新正确收集数据。

2.4 系统建模使用识别算法

系统识别（SI）旨在获得数学模型，以估计动态方程未知的物理过程的行为。其识别标准是评估最能描述实验数据集的候选模型组，目标是获得一个能做出良好预测且在应用观测数据时产生小误差的模型。

SI过程包括以下步骤：
1. 选择模型及其结构。
2. 选择学习方法。
3. 确定识别和优化标准。
4. 进行验证，通常使用以下三种方法：
- 残差分析：通过输入、残差及其组合之间的相关性测试。
- 均方误差（MSE）和泛化误差值（归一化平方误差之和，NSSE）。
- 通过模拟对期望输出和模型结果进行图形比较。

2.5 遗传算法用于系统优化

元启发式算法是一种通过迭代尝试改进候选解决方案来优化问题的计算方法。遗传算法（GA）是一种自适应启发式搜索算法，模仿自然进化过程。它常用于生成优化和搜索问题的有用解决方案，可解决有约束和无约束的优化问题。GA通过“自然选择”以及交叉、变异和反转等遗传操作从一个“染色体”种群转移到新的种群。

2.6 高精度工业用例场景

研究使用一个五轴动态高精度加工中心来制造金属牙科零件，通过优化牙科铣削过程的时间误差检测来改进工业系统的最后一步。该用例的数据集包含109个样本，由牙科扫描仪在使用复曲面工具制造牙科零件时获得，具有7个输入变量和1个输出变量，具体如下表所示：
| 变量（单位） | 值范围 |
| — | — |
| 半径（mm） | 0.25 - 2 |
| 零件数量 | 1 - 4 |
| 厚度（mm） | 8 - 18 |
| 每分钟转数（RPM） | 10,00 - 38,000 |
| 进给速度X | 75 - 3,000 |
| 进给速度Y | 75 - 3,000 |
| 进给速度Z | 75 - 2,000 |
| 实际工作时间（s） | 81 - 1,924 |
| 制造时间误差（s） | -3 - -332 |

制造时间误差是机器估计时间与实际生产时间的差值，负值表示实际时间超过估计时间。

2.7 优化实际牙科铣削过程

牙科零件制造过程的时间误差优化基于系统行为的优化，通过ANN估计模型来实现，具体步骤如下：
1. 参数化与数据收集 ：对牙科制造过程进行参数化，并通过实际制造牙科零件获得正常运行时的动态性能数据。
2. 数据处理 ：使用CMLHL处理收集的数据，识别内部数据集结构，确定数据集的可建模性并识别最相关的特征。
3. 模型获取与应用 ：获得模型后，将其用作参考模型和GA中的适应度函数。GA计算牙科铣削过程中制造牙科零件的最佳条件，以最小化制造时间误差。

以下是该优化过程的详细步骤：
- 6.1 相关特征的识别 ：使用PCA和CMLHL技术识别数据集的内部结构和最相关的变量，通过投影方法分析数据集是否具有代表性，并确定最相关的变量以降低计算成本。
- 6.2 正常牙科铣削操作的建模 ：从生产数据中提取相关变量及其变换后，获得适合正常制造操作的模型，以识别估计生产时间的偏差，该偏差最终用作适应度函数（牙科零件制造的时间误差）。使用Matlab实现不同的模型学习方法，并使用多个指标验证模型，包括估计模型的百分比表示、预测与测量输出的图形表示、损失函数（均方误差，MSE）和泛化误差值（归一化平方误差之和，NSSE）。

综上所述，软计算技术在临床神经学的癫痫分类和牙科铣削参数优化中都有重要应用，通过合理运用多层感知器神经网络、人工神经网络和遗传算法等方法，可以提高诊断准确性和生产效率。

软计算在临床神经学与牙科铣削参数优化中的应用

3. 软计算技术应用对比与优势分析

3.1 临床神经学领域

在临床神经学中，传统的癫痫诊断主要依赖医生的经验和有限的检查指标，缺乏系统性和准确性。而多层感知器神经网络（MLPNN）的应用，为癫痫综合征的分类提供了更科学的方法。通过输入多个与癫痫相关的参数，如发作起始年龄、脑电图活动特性等，MLPNN能够对原发性全身性癫痫的子类别进行准确分类。与传统方法相比，其总分类准确率达到了84.4%，各子类别也有相对较高的分类准确率，如全身性强直 - 阵挛为78.5%、失神为80%、多种类型发作为91.6%。这表明MLPNN能够综合考虑多个因素，减少人为判断的主观性，提高诊断的准确性和可靠性。

以下是传统方法与MLPNN方法在癫痫分类上的对比表格：
| 方法 | 分类准确性 | 主观性 | 考虑因素数量 |
| — | — | — | — |
| 传统方法 | 相对较低 | 高 | 有限 |
| MLPNN方法 | 84.4%（总体） | 低 | 多个（如发作起始年龄、脑电图特性等） |

3.2 牙科铣削领域

在牙科铣削参数优化方面，传统的参数设置方法往往依赖经验和试错，效率低下且难以达到最优效果。而基于软计算技术的混合智能系统，结合了人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA），能够更有效地优化机器参数。通过对数据集进行分析和特征选择，减少了不必要的计算量，提高了模型的准确性。同时，遗传算法能够在复杂的参数空间中搜索到最优解，从而显著提高生产效率和降低成本。

以下是传统方法与混合智能系统在牙科铣削参数优化上的对比表格：
| 方法 | 效率 | 优化效果 | 计算复杂度 |
| — | — | — | — |
| 传统方法 | 低 | 一般 | 高 |
| 混合智能系统 | 高 | 显著提高 | 低（通过特征选择） |

4. 实际应用中的挑战与解决方案

4.1 临床神经学

在临床神经学中，MLPNN的应用面临一些挑战。例如，数据的质量和数量对模型的性能有重要影响。如果数据集存在噪声或样本数量不足，可能会导致模型的泛化能力下降。此外，模型的解释性也是一个问题，医生需要理解模型的决策过程，以便更好地应用于临床实践。

针对这些挑战，可以采取以下解决方案：
1. 数据预处理 ：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，提高数据的质量。
2. 增加样本数量 ：通过多中心合作或长期的数据积累，增加训练样本的数量，提高模型的泛化能力。
3. 模型解释 ：采用可解释的机器学习方法，如决策树、规则提取等，帮助医生理解模型的决策过程。

4.2 牙科铣削

在牙科铣削参数优化中，混合智能系统也面临一些挑战。例如，数据集的代表性可能不足，导致模型无法准确反映实际生产过程。此外，遗传算法的收敛速度和优化效果可能受到初始参数设置的影响。

针对这些挑战，可以采取以下解决方案：
1. 数据收集与验证 ：确保收集到的数据集能够充分代表实际生产过程，通过交叉验证等方法验证数据集的代表性。
2. 参数调整 ：通过实验和经验，调整遗传算法的初始参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等，提高算法的收敛速度和优化效果。

5. 未来发展趋势

5.1 临床神经学

在临床神经学领域，未来的发展趋势可能包括以下几个方面：
1. 多模态数据融合 ：结合脑电图、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）等多模态数据，提高癫痫诊断的准确性。
2. 个性化医疗 ：根据患者的个体差异，如基因信息、生活习惯等，制定个性化的治疗方案。
3. 实时监测与预警 ：利用可穿戴设备和无线通信技术，实现对癫痫患者的实时监测和预警，及时采取治疗措施。

5.2 牙科铣削

在牙科铣削领域，未来的发展趋势可能包括以下几个方面：
1. 智能化制造 ：结合物联网、大数据和人工智能技术，实现牙科制造过程的智能化管理和优化。
2. 新材料应用 ：随着新材料的不断涌现，需要优化铣削参数以适应新材料的加工要求。
3. 集成化系统 ：开发集成化的牙科制造系统，将设计、加工、检测等环节集成在一起，提高生产效率和质量。

6. 总结

软计算技术在临床神经学和牙科铣削领域都展现出了巨大的应用潜力。在临床神经学中，多层感知器神经网络为癫痫综合征的分类提供了更准确的方法，有助于提高诊断的准确性和治疗效果。在牙科铣削领域，基于人工神经网络和遗传算法的混合智能系统能够优化机器参数，提高生产效率和降低成本。然而，这些技术在实际应用中也面临一些挑战，需要通过数据预处理、模型解释和参数调整等方法来解决。未来，随着技术的不断发展，软计算技术有望在这两个领域取得更大的突破，为人类健康和制造业的发展做出更大的贡献。

以下是软计算技术在两个领域应用的总结表格：
| 领域 | 应用技术 | 优势 | 挑战 | 解决方案 | 未来趋势 |
| — | — | — | — | — | — |
| 临床神经学 | 多层感知器神经网络 | 提高诊断准确性 | 数据质量和数量、模型解释性 | 数据预处理、增加样本数量、模型解释 | 多模态数据融合、个性化医疗、实时监测与预警 |
| 牙科铣削 | 人工神经网络、遗传算法 | 优化参数、提高效率、降低成本 | 数据集代表性、遗传算法参数设置 | 数据收集与验证、参数调整 | 智能化制造、新材料应用、集成化系统 |

通过以上对软计算技术在临床神经学和牙科铣削领域的应用分析，我们可以看到其在提高医疗诊断和工业生产效率方面的重要作用。未来，我们期待这些技术能够不断发展和完善，为更多领域带来创新和进步。