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    摘要根据一些变量信息来推断另一些变量的概率信息的过程,叫做概率推理。Bayesian网络是一种基于概率推理的数学模型的概率网络,这个概率网络的基础是Bayesian公式。Bayesian网络是一种图形化网络,它的提出主要是为了解决信息的不确定性和不完整性问题,在多个领域中都得到广泛的应用,尤其是对于解决复杂因素的关联性和不确定性导致的推理疑难问题,更加具有显著的优势。

    本文设计了一种适用于医疗领域的麻醉服务机器人的关键算法和系统结构,

    实现了基于Bayesian网络的麻醉服务分类算法,搭建了仿真实验环境,通过模拟数据集上的实验,证明本文提出的方法可有效地根据病人生命体征推断麻醉注射的药物种类、剂量和注射速率。

    关键词  Bayesian网络 概率推理 分类算法

    毕业设计说明书(论文)外文摘要

    Title    The Anesthesia Control Algorithm Research  

      Based On Bayesian Network                  

    Abstract

    Probability reasoning means the process of deducing the probabilistic information of some variables according to the probabilistic information of some certain variables. Bayesian network is a probability network based on the math modal of probability reasoning, and the network's foundation is Bayesian Formula. Bayesian network is a graphical network, which has been proposed mainly to solve the problem of uncertainty and incompleteness of information. It has been used in a lot of fields, especially in solving relevance with complex factors and difficult problems because of reasoning uncertainty, with more significant advantages.

    This dissertation presents key algorithm and system architecture of a medical service robot aiming anesthesia. Implemented the classification algorithm of anesthesia services based on Bayesian network. A simulation experiment environment has been built, through experiments on simulated data sets, the proposed method had been proved to be effective in inferring anesthetic injection with flexible drug type, dose and injection rate based on the patient's vital signs.

    Keywords  Bayesian network, probability reasoning, classification algorithm. 

    目   次

    1  绪论 1

    1.1  研究背景 1

    1.2  研究现状 2

    1.3  研究目的及意义 3

    2  理论基础及相关技术 3

    2.1  BAYESIAN网络 3

    2.1.1  概率计算公式 3

    2.1.2  Bayesian方法 4

    2.1.3  Bayesian网络 5

    2.2  多源信息融合 7

    2.3  LABVIEW简介 8

    2.4  JAVA、JSMILE及MYECLIPSE简介 11

    2.4.1  Java简介 11

    2.4.2  jSMILE简介 12

    2.4.3  MyEclipse简介 14

    3  算法模型与定义 15

    3.1  BAYESIAN网络的构建与训练 15

    3.2  BAYESIAN网络推断 17

    3.3  BAYESIAN网络算法总体流程 18

    4  算法描述与具体实现

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