The inference engineused interactiv

The inference engine

used interactive forward chaining technique to infer a

diagnostic result. The proposed system was designed

to interact with user by using question forms of symp-
toms, and it was able to support text and picture in-
formation. The architecture of this system consisted

of inference engine, knowledge base, user interface

unit, knowledge acquisition unit, explanation mod-
ule and blackboard. This medical knowledge-based

system was developed by Borland c

++ language on

Windows XP system. Finally this system was applied

to check accuracy by comparing with general physi-
cian’s diagnoses. The experimental result showed the

diagnosis of the system more than 97% accurately at

the 0.01 level of significance, when it is compared with

diagnosis of a physician.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องยนต์อนุมาน

ใช้ไปข้างหน้าแบบโต้ตอบผูกมัดเทคนิคการอนุมาน

ผลการวินิจฉัย ระบบที่นำเสนอได้รับการออกแบบ

ในการโต้ตอบกับผู้ใช้โดยใช้รูปแบบคำถามของ symp-
Toms และมันก็สามารถที่จะสนับสนุนข้อความและภาพห
ก่อ สถาปัตยกรรมของระบบนี้ประกอบด้วย

ของกลไกการอนุมานฐานความรู้การใช้อินเตอร์เฟซ

หน่วยหน่วยการเข้าซื้อกิจการความรู้คำอธิบายโมดูล
ULE และกระดานดำ ความรู้ตามนี้ทางการแพทย์

ระบบได้รับการพัฒนาโดย Borland C

ภาษา ++ บน

ระบบ Windows XP สุดท้ายระบบนี้ถูกนำมาใช้

ในการตรวจสอบความถูกต้องโดยเปรียบเทียบกับทั่วไปทางกายภาพ
การวินิจฉัยของตาแดง ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า

การวินิจฉัยของระบบมากกว่า 97% ได้อย่างถูกต้องที่

ระดับ 0.01 อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเปรียบเทียบกับ

การวินิจฉัยของแพทย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การอนุมานของเครื่องยนต์ใช้แบบไปข้างหน้าแบบเทคนิค สรุปว่าเป็นผลวินิจฉัย ระบบที่ถูกออกแบบมาโต้ตอบกับผู้ใช้โดยการใช้รูปแบบของคำถามบ้าง -ทอม และมันก็สามารถที่จะสนับสนุนข้อความและรูปภาพในการสร้าง สถาปัตยกรรมของระบบนี้คือของเครื่องยนต์ , การอนุมานความรู้พื้นฐานการต่อประสานกับผู้ใช้หน่วยหน่วยความรู้ คำอธิบาย mod -จิ๋ว และกระดานดำ ฐานความรู้นี้ทางการแพทย์ระบบที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Borland C+ + ทางภาษาระบบ Windows XP ในที่สุดระบบนี้ก็ใช้เพื่อตรวจสอบความถูกต้องโดยการเปรียบเทียบกับธรรมชาติทั่วไปเซียนคือโรค ผลการทดลอง พบว่าการวินิจฉัยของระบบมากกว่า 97% ที่ถูกต้องที่ระดับ 0.01 เมื่อเปรียบเทียบกับการวินิจฉัยของแพทย์