疾病专家系统 预测肺部疾病的专家系统 编译 运行gradlew build （Linux上的./gradlew build ） 尝试 在构建/发行版中，生成了disease-expert-system.zip组件。 解压缩并运行bin /疾病专家系统。

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专家系统是使用人工智能技术并通过收集和使用特定领域的一个或多个专家信息和专业知识来模拟人类专家在给定专业领域的表现的程序。 我们开发了用于心理疾病诊断和分类的声明式、基于在线程序规则的专家系统模型。 构建的系统利用计算机作为智能和演绎工具。 该系统诊断和治疗四种以上的精神疾病，即抑郁症、焦虑症、强迫症和歇斯底里症。 该系统可帮助心理学从业者和医生在短时间内有效地诊断患者的病情。 对于因买不起石膏而无法去看医生的患者，或者他们所在地区没有心理诊所，或者羞于与医生讨论他们的情况，这也非常有用。 该系统由程序代码组成，这些程序代码做出逻辑决策以对患者的问题进行分类。 开发声明性模型的方法基于反向链接，也称为目标驱动推理，其中知识由一组 IF-THEN 产生式规则表示。 声明性程序是在 PROLOG 中编写的。 而程序模型的设计基于使用常见语言，如 PHP、JavaScript、CSS 和 HTML。 系统的用户将通过用户界面输入患者的症状并执行程序。 然后程序将症状与预编程的心理疾病联系起来，并对疾病进行分类并推荐治疗方法。

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模糊集matlab代码她关心 基于模糊的乳腺癌检测专家系统 使用 Python、MATLAB、Tkinter 框架构建 关于项目/研究 乳腺癌是世界上的致命疾病之一，女性人群中的主要死亡病例是由于患部癌组织的检测和报告过程时间过长。 检测疾病的传统模式并不快速，需要时间和特殊的加工方法。 原始数据集最初由一些属性缺失值组成，删除具有缺失属性的示例以创建决策树用于规则库分析。 派生的规则库和数据库（成员函数）被输入到基于 Mamdani 方法的推理引擎中。 从推理引擎获取结果后，进行去模糊化。 执行基于区域中心的去模糊化，最常称为质心方法，以获得用于预测样本的单个清晰输出。 演示 演示.mp4 特征 紧凑而快速 云处理能力 精密准备值 轻量级应用，易于容器化 流程流程 请参阅 FIS 的模糊逻辑和 Mamdani 方法以了解有关该项目的更多信息。 科技 SheCare 建立在以下技术之上： - 用于使用 MATLAB 引擎创建接口、模型和连接的语言。 - 用于创建模糊推理引擎的计算和数学平台，用于输入的模糊化和去模糊化。 - 基于 Py 的包来创建图形用户界面。 安装 SheCare 需

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