模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用于呼吸機控制的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、呼吸機是醫(yī)院必備的救護工具之一，呼吸機的研究跨醫(yī)學、機械學、計算機學等多門學科，研究的難度相對較大。我國目前的呼吸機雖然裝機了多種通氣模式，但是在任何一種模式下，都需要有臨床醫(yī)生進行參數(shù)的選取以及控制量大小的設(shè)置。這大大加重了臨床醫(yī)生的工作負擔。 從數(shù)學的角度來看，由于人體生理結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及個體的差異，呼吸機的參數(shù)調(diào)節(jié)和控制無法用精確的數(shù)學模型進行描述，更多地依賴于醫(yī)生的從業(yè)經(jīng)驗。模糊系統(tǒng)具有較強的知識表示及解釋能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、則在知識的獲取、自適應(yīng)、學習及并行計算方面表現(xiàn)突出。將模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)合，可以形成一類功能強大的智能系統(tǒng)。 本文首先提出如何將臨床醫(yī)生對呼吸機參數(shù)的調(diào)整經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為用模糊集合表示的專家知識庫，并用隸屬函數(shù)來表示呼吸參數(shù)值。 利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論來設(shè)計呼吸機的控制系統(tǒng)，給出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，采用三角模糊權(quán)的方法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法，用α截集計算權(quán)值和閾值。根據(jù)呼吸機輸入和輸出參數(shù)的特點，本文還給出了進一步

3、對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及輸出權(quán)重進行優(yōu)化和對模糊規(guī)則進行修正的方法，給出了病人生命體征狀態(tài)控制器、生命狀態(tài)發(fā)展趨勢控制器以及決策控制器的設(shè)計過程。 本文提出一種新型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理自組織學習的呼吸機控制系統(tǒng)模型，用模糊神經(jīng)推理網(wǎng)絡(luò)控制器直接實現(xiàn)模糊量化、模糊規(guī)則的快速并行推理運算、逆模糊化和平均判決，給出控制量，用性能測量指標網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)控制量修正，通過離線訓(xùn)練使性能測量指標網(wǎng)絡(luò)聯(lián)想記憶性能測量決策表，以提供給模糊神經(jīng)推理網(wǎng)絡(luò)

4、控制器在線學習信號。 本文為呼吸機控制系統(tǒng)的實驗研究構(gòu)建了一個開放的實驗室平臺，設(shè)計了PC機和微處理器之間的串口通訊程序，實現(xiàn)了Pc機和呼吸機控制系統(tǒng)中的微處理器之間的數(shù)據(jù)實時傳送。設(shè)計了模糊控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制兩套呼吸機控制主程序，實時監(jiān)測呼吸機支持壓力變化情況，簡化呼吸機參數(shù)的設(shè)置和通氣過程中的調(diào)試，提高了控制效果。 本文進行的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于呼吸機控制的研究，是實現(xiàn)呼吸機智能化的基礎(chǔ)性工作。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)