6、利用神经模糊网络与机器学习模型检测糖尿病症状与软件故障

利用神经模糊网络与机器学习模型检测糖尿病症状与软件故障

1. 神经模糊网络检测糖尿病症状

在眼科领域，检测糖尿病视网膜病变相关症状是一个重要的研究方向。传统方法存在一些问题，如需要启发式阈值、计算量大等。因此，提出了一种神经模糊网络来解决这些问题。

1.1 神经模糊系统概述

该系统的主要目标是检测图像 I 中疑似糖尿病症状的模糊淡色区域。为了实现这一目标，需要进行适当的图像分割，将眼底图像分割为疑似和非疑似两个集合。但由于淡色区域的模糊性和眼底图像直方图的强非线性，自动计算合适的阈值是不可行的。因此，采用神经模糊图像对比度增强子系统来使图像直方图呈现双峰分布，从而实现有效的阈值分割。

系统的行为图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    I(图像 I):::process --> Neurofuzzy(神经模糊对比度增强):::process
    Neurofuzzy --> If(对比度增强图像 If):::process
    If --> Thresholding(阈值分割):::process
    Thresholding --> Ib(输出二值图像 Ib):::process
    Th(阈值):::process --> Thresholding
    Xµ(对比度指标 Xµ):::process --> Neurofuzzy
    Nonlinear(非线性输入输出映射):::proc