8、医学诊断与疾病预测：模糊规则调优的应用

医学诊断与疾病预测：模糊规则调优的应用

在医学领域，准确的疾病诊断和疾病发生率的预测对于制定医疗预防措施至关重要。本文将介绍两个具体的例子，展示如何运用模糊规则调优的方法来实现这两个目标。

1. 心脏病的鉴别诊断

1.1 模糊规则的微调

为了对缺血性心脏病（IHD）进行鉴别诊断，我们使用了经过确诊的疾病相关真实数据作为训练数据，对模糊规则进行微调。优化问题通过遗传算法和梯度下降相结合的方法解决。

微调后，模糊规则中使用的语言术语的参数 (b) 和 (c) 以及规则的权重 (w) 如下表所示：
| 变量 | (L) | | (lA) | | (A) | | (hA) | | (H) | |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| | (b) | (c) | (b) | (c) | (b) | (c) | (b) | (c) | (b) | (c) |
| (x_1) | 32.58 | 23.33 | 38.21 | 9.80 | 43.39 | 11.92 | 51.07 | 16.01 | 56.74 | 22.62 |
| (x_2) | 128.00 | 57.31 | 186.39 | 87.84 | 235.24 | 80.39 | 332.76 | 109.61 | 389.33 | 162.75 |
| (x_3) | 182.46 | 807.90 | 509.02 | 242.91 | 648.08 | 575.61 | 922.18 | 261.01 | 1105.75 | 568.27 |
| (x_4) |