專利名稱：：一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)系統(tǒng)與管理工程
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：近年來，我國的淡水養(yǎng)殖業(yè)正以超常的速度發(fā)展，產(chǎn)量約占養(yǎng)殖業(yè)總產(chǎn)量的70%以上，但在淡水養(yǎng)魚業(yè)迅速發(fā)展的同時，養(yǎng)殖魚害的發(fā)生和流行也曰趨嚴(yán)重，2002年全國水產(chǎn)養(yǎng)殖病害種類多達(dá)185種，造成的直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)141億元。據(jù)初步調(diào)查，由于病害的影響，有些地區(qū)草魚從魚苗到成魚的成活率只有10%~15%，有的池塘草魚313厘米魚種成活率僅10%，更嚴(yán)重者僅為5%，這給國家及養(yǎng)魚戶造成了較大的經(jīng)濟(jì)損失。如何使養(yǎng)殖生產(chǎn)步入健康發(fā)展的道路，已經(jīng)成為大家共同關(guān)心的問題。因此淡水養(yǎng)殖魚類疾病的診斷與防治方法的研究與推廣，是淡水養(yǎng)殖業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。為了減少病害帶來的損失，除了推廣和普及魚病診斷和防治的知識外，研究和開發(fā)各種魚病診斷專家系統(tǒng)，協(xié)助養(yǎng)魚生產(chǎn)者及早診斷與防治魚病，便成了國內(nèi)外各個研究機(jī)構(gòu)的主要題目。目前主要的魚病診斷專家系統(tǒng)研究有1997年集美大學(xué)的王成志，黃少濤，紀(jì)榮興提出的魚病診療專家系統(tǒng)——"魚醫(yī)生"；DanielZeldis，ShawnPrescott等人通過比較不同的專家系統(tǒng)技術(shù)在魚病診斷中的應(yīng)用，開發(fā)了一個測試系統(tǒng)，集成了模糊理論、基于規(guī)則和統(tǒng)計學(xué)的方法，共同應(yīng)用在魚病診斷中；在應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)魚病遠(yuǎn)程診斷專家系統(tǒng)的研究上，DaoliangLi,ZetianFu，YanqingDuan2002年開發(fā)了基于Web的魚病診斷專家系統(tǒng)。隨著今年來計算機(jī)普及率的不斷提高，魚病專家系統(tǒng)的推廣使用有了很大發(fā)展。但是專家系統(tǒng)的推廣必須借助于互聯(lián)網(wǎng)和計算機(jī)等基礎(chǔ)設(shè)施，而還有好多地區(qū)計算機(jī)的普及程度相對較低，即使在有信息化基礎(chǔ)設(shè)施的地方，學(xué)習(xí)和使用專家系統(tǒng)也需要一定的基礎(chǔ)和時間，因此魚病專家系統(tǒng)在全國范圍內(nèi)普及還有很大困難?；谕ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)的呼叫系統(tǒng)很好地解決了上述問題，但普通的呼叫系統(tǒng)仍然存在一定的不足，比如要解決稍微復(fù)雜一些魚病問題就必須人工值守，如果完全依靠系統(tǒng)的24小時自動反饋，能提供的信息方式都是預(yù)設(shè)的，呼叫方的可選擇余地較小，無法解決較為復(fù)雜的魚病問題。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明實(shí)施例要解決的問題是提供一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)為養(yǎng)殖戶提供遠(yuǎn)程信息服務(wù)，幫助其診斷魚病，并提供相應(yīng)的防治辦法。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案提供一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括用于輸入魚病病理特征屬性代碼的呼叫信息輸入裝置和魚病專家診斷系統(tǒng)，其中，所述魚病專家診斷系統(tǒng)包括魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)，存儲著每種魚病的各項(xiàng)病理特征屬性代碼和每種魚病對應(yīng)的魚病病例及防治信息；魚病檢索子系統(tǒng)，用于根據(jù)從呼叫信息輸入裝置輸入的魚病病理特征屬性代碼從魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)中檢索最匹配的魚病病理特征屬性代碼值，并反饋相應(yīng)的魚病病例及防治信息。其中，所述魚病病理特征屬性代碼包括表示是否存在該種病理現(xiàn)象狀態(tài)的狀態(tài)參數(shù)。其中，所述魚病病例屬性代碼還包括表示該種病理現(xiàn)象在整個病理現(xiàn)象中比重的權(quán)值。其中，所述魚病檢索子系統(tǒng)存儲著魚病案例數(shù)據(jù)庫的索引信息，所述索引信息釆用C-均值聚類算法，以一個聚合中心代表一種疾病，按疾病的種類個數(shù)分割為幾個聚合中心，按聚合中心進(jìn)行魚病信息索引。4其中，所述C-均值聚類算法的動態(tài)聚類釆用遺傳算法實(shí)現(xiàn)。其中，所述的呼叫信息輸入裝置為手機(jī)或固定電話或其他通信終端。其中，所述魚病病理特征屬性代碼通過所述的手機(jī)或固定電話或其他通信終端的按鍵輸入。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的技術(shù)方案具有如下優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明實(shí)施例提高了呼叫系統(tǒng)的靈活性和功能性，呼叫方可以通過代碼化的信息輸入(如數(shù)字)靈活地向呼叫系統(tǒng)輸入魚病的各項(xiàng)病理信息，并從呼叫系統(tǒng)中獲得相應(yīng)的反饋信息，特別適用于系統(tǒng)自動反饋(即無人工值守情況下)的呼叫信息反饋。因此，本發(fā)明實(shí)施例可以借助固定電話和手機(jī)，作為以計算機(jī)為媒介的專家系統(tǒng)的有效補(bǔ)充，將魚病防治知識傳播到計算機(jī)普及率相對較低的地區(qū)圖i是本發(fā)明實(shí)施例的一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是本發(fā)明實(shí)施例的一種魚病檢測與診斷過程的流程圖；圖3是本發(fā)明實(shí)施例的一種魚病診斷推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖4是本發(fā)明實(shí)施例的一種魚病診斷推理過程的流程圖。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。本發(fā)明實(shí)施例的一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，本實(shí)施例的魚病診斷呼叫系統(tǒng)包括用于輸入魚病病理特征屬性代碼的呼叫信息輸入裝置和魚病專家診斷系統(tǒng)，魚病專家診斷系統(tǒng)包括魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)和魚病檢索子系統(tǒng)，魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)存儲著每種魚病的各項(xiàng)病理特征屬性代碼和每種魚病對應(yīng)的魚病病例及防治信息，所述魚病檢索子系統(tǒng)用于根據(jù)從呼叫信息輸入裝置輸入的魚病病理特征屬性代碼從魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)中檢索最匹配的魚病病理特征屬性代碼值，并反饋相應(yīng)的魚病病例及防治信息。魚病檢索子系統(tǒng)中還存儲有魚病案例數(shù)據(jù)庫索引信息，以便用戶從呼叫信息輸入裝置輸入索引信息時，檢索子系統(tǒng)從魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)中通過索引信息進(jìn)行查找。本發(fā)明的魚病診斷呼叫系統(tǒng)的建立過程如下一、魚病診斷魚病診斷就是通過各種不同的方法和手段，觀測和監(jiān)視魚的生活狀態(tài)，并根據(jù)已知的癥狀，找出被診斷對象魚可能存在或?qū)⒁l(fā)生疾病以及導(dǎo)致這些疾病的直接原因，以保證被診斷對象魚在一定的生活環(huán)境和季節(jié)中健康地生長。根據(jù)魚病診斷的目的和所要完成的基本任務(wù)，魚病診斷有兩方面的含義，其一是要查明導(dǎo)致魚發(fā)生疾病的原因。其二是根據(jù)不同的疾病制定出相應(yīng)的防治策略、方法或建議。本發(fā)明實(shí)施例的一種魚病檢測與診斷過程如圖2所示。一個魚病診斷系統(tǒng)中主要包括以下幾方面工作內(nèi)容1、釆用各種檢測手段、人的感觀等適當(dāng)?shù)挠^測方式，在魚的合適部位，檢測魚的癥狀及其生活的水質(zhì)狀態(tài)。2、對檢測到的癥狀、水質(zhì)信息進(jìn)行必要的處理、轉(zhuǎn)化、統(tǒng)計和整理，從中提取出和魚病有關(guān)的癥狀等特征作為魚病診斷的特征屬性；3、根據(jù)病魚所表現(xiàn)出的癥狀和其它診斷信息，釆用邏輯的、數(shù)理學(xué)的、人工經(jīng)驗(yàn)分析或其它方法，對病魚的癥狀進(jìn)行識別和分析判斷，找出魚的異常情況和疾病，并對這些異常情況和疾病進(jìn)行確診。4、在對異常情況和疾病進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，釆用合適的決策形成方法，對魚病進(jìn)行防治決策和處理建議。通常一個魚病診斷系統(tǒng)應(yīng)包括三個相互關(guān)聯(lián)的工作過程和功能，它們分別是魚病檢測、魚病分離與辨識和魚病處理。魚病檢測是根據(jù)監(jiān)測信息來判斷和確定魚是否發(fā)生了疾病，它包括現(xiàn)場調(diào)查、目檢、6鏡檢等；魚病分離與辨識則是對已發(fā)生的魚病釆取確定其種類、發(fā)生部分以及出現(xiàn)疾病的時間等魚病信息的分離及辨識過程；魚病處理就是依據(jù)魚病檢測、分離及辨識的結(jié)果，結(jié)合各方面的知識或規(guī)則等，提出魚病處理方法和解決問題的策略。魚病檢測與診斷的三個過程彼此相互連接，往往后者的工作就是以前者的結(jié)果作為條件和基礎(chǔ)，共同組成魚病檢測與診斷的一個完整過程。二、魚病推理的案例表示及收集案例表示具有兩方面的含義，即內(nèi)容與結(jié)構(gòu)。它是指用模型化處理的方式在計算機(jī)內(nèi)部反映案例的數(shù)據(jù)及其關(guān)系，以便于實(shí)現(xiàn)對案例的操作。案例的表示方法不僅反映著案例能否方便地轉(zhuǎn)化為案例的形式，而且還影響著案例推理的效率及求解精度。一個案例是對一個事件或問題的描述和表示，案例表示的內(nèi)容包含了與這些事件或問題相關(guān)的各種不同信息，案例通常包括三個主要組成部分問題描述、問題求解和案例結(jié)果。最后，把得到的案例表示分類編輯，錄入病例庫，供呼叫中心系統(tǒng)查詢和調(diào)用。本發(fā)明實(shí)施例的一種魚病診斷推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示、一種魚病診斷推理過程如圖4所示。在魚病診斷推理過程中，根據(jù)魚病診斷的特征和內(nèi)容，以特征向量作為案例的表示形式，為了敘述方便，我們以目檢過程為例，省略了具體案例中與案例推理關(guān)系不大的疾病現(xiàn)象與防治方法等內(nèi)容，只關(guān)注與魚病有關(guān)的案例的特性屬性。以鯉魚為例，在發(fā)生疾病時表現(xiàn)為肌肉、體表、腹部、鱗片、頭部、魚鰭、鰓部、腸道等異常的癥狀。因此，在對該病魚進(jìn)行診斷時，我們用上述這8個參數(shù)作為特征來建立其疾病案例。在表l中列舉的是根據(jù)這些特征所建立的鯉魚發(fā)生疾病時的5個案例，每個案例代表其在疾病狀態(tài)下所表現(xiàn)出的不同的特征組合。在這些案例中沒有考慮特征權(quán)重對案例的影響，即假定各個案例的作用和影響都在同等的。表l<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>如果把每一個案例作為一個行向量，則由上述5個案例組成的案例集合可通過矩陣表示為<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>在實(shí)際應(yīng)用中，不同特征對案例的作用和影響都存在著一定的差別，只是這種差別在不同情況下表現(xiàn)出的程度不同而己。對表l中所列舉出的案例，若考慮8個特征對案例的影響和作用上的差別，對它們賦予不同的權(quán)值后，可以得到一個新的案例集合，如表2所示。表2<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>由于在不同案例中特征以及特征的權(quán)重都可能發(fā)生變化，如上例中爛鰓病的癥狀及權(quán)重表現(xiàn)在頭部和鰓部，而腸炎病的癥狀及權(quán)重卻表現(xiàn)在腹部與腸道，因此它是一個非同構(gòu)案例集合，為此我們釆用案例集合的最大特征集來解決非同構(gòu)問題。根據(jù)最大特征集合來組織案例特征矩陣,如下所示—Xu/,2…/罕_其中，^為最大特征集合中的特征個數(shù)，即最大特征數(shù)，"為案例集合c中案例的個數(shù)。在特征矩陣F中，每一行代表一個案例，每一列代表一個案例特征在不同案例中的特征值，對矩陣中的每一個元素AW^;^"，1^7、W)的取值，我們做如下規(guī)定_^特征乂在案例/中的取值，當(dāng)特征乂eF時7"=<[無意義，當(dāng)特征yg尸時當(dāng)特征7是案例Z中的一個特征時，它表示特征7在案例z'中的取值，否則，無實(shí)際意義，可用任意適當(dāng)?shù)臄?shù)值來填充該元素在矩陣中的位置。類似地，我們把案例中各特征的權(quán)重也按照上述相似方式組織成為一個矩陣形式，并稱該矩陣為特征權(quán)矩陣。"l，l2…G,mA—r2,lr2，2…r2,m其中，i為特征權(quán)矩陣，w為最大特征集合中的特征個數(shù)，"為案例集合c中案例的個數(shù)。在特征權(quán)矩陣及中，每一列代表一個案例特征在不同案例中的特征權(quán)值，對矩陣^中的每一個元素^(^""，^y《M)的取值，其中rJ特征y在案例沖的取值，當(dāng)特征六F時。'廣ja當(dāng)特銜gF時9當(dāng)特征7是案例Z中的一個特征時，^表示特征7在案例/中的權(quán)值，否則，。.,0。在上述定義的基礎(chǔ)上，一個案例集合c可表示為該案例集合的特征矩陣與特征權(quán)矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣的乘積例如，利用矩陣可以把由表4.2所示的魚病的案例集合表示為:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>三、魚病案例的檢索案例檢索是從案例庫中查找和搜索出與當(dāng)前問題在屬性特征上近似并對當(dāng)前問題的求解具有幫助或指導(dǎo)意義的案例，直到找到一個最好的匹配。它通常包括初始匹配、搜索和選擇。初始匹配的目標(biāo)是返回一系列案例，能充分地與新案例相一致，選擇是指在這些案例中選取較好的匹配案例。案例的檢索過程通常分為兩個步驟進(jìn)行，即案例索引和案例匹配。案例索引就是按照一定的索引策略，先從眾多案例中初步篩選出對當(dāng)前問題可能或潛在有用的案例集，以縮小檢索范圍，提高查找速度；案例匹配就是從經(jīng)過初選得到的案例集中根據(jù)一定的相似性度量方法查找出與當(dāng)前問題最相似的案例。所有的案例分為兩層:底層是所有的案例；上層是典型案例，每個典型案例都代表了一個或若干個與它極為相似的案例，典型案例間的修改規(guī)則至關(guān)重要，應(yīng)該有領(lǐng)域?qū)＜业闹笇?dǎo)。要得到好的修改規(guī)則，對于相似案例間語義差異的衡量至關(guān)重要，語義可以由索引詞表定義的關(guān)鍵字來描述，索引詞表的關(guān)鍵字同樣可以用于案例功能及語義網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的描述。應(yīng)用修改規(guī)則還需要案例評價，即對子系統(tǒng)給出的解答的評價，因?yàn)橐淮蔚男薷目赡艿玫降慕Y(jié)果不成立，還要進(jìn)一步的修改。有時，問題無法與某一個規(guī)則的前件相匹配，此時需要將問題分別映像到幾個規(guī)則的前件，最后將幾條規(guī)則的演繹結(jié)果綜合成為整個問題的解答。1、案例索引案例庫的索引(indexing)機(jī)制是一個受關(guān)注的重要問題，其目標(biāo)是提供一種案例庫的搜索機(jī)制，使得在將來的檢索中能夠快速找出符合需要的案例或案例集。對于案例檢索，建立良好的案例索引是必要的。好的索引可以幫助快速，準(zhǔn)確地找到所需的案例。索引可以是案例的表面特性或?qū)С鎏匦裕砻嫣匦钥梢詮陌咐拿枋鲋兄苯拥贸?，而?dǎo)出特性則必須通過一定的推理才能得到。表面特性和導(dǎo)出特性反映了我們對知識的認(rèn)識程度。表面特性在案例檢索中可能使搜索過于盲目，而導(dǎo)出特性是對問題深刻內(nèi)涵的反應(yīng)，不僅可能使搜索范圍減小，而且往往會增加類比成功的可能性。不管是何種特性，最重要的是索引應(yīng)該是與推理或解決問題的過程自然相關(guān)的那些關(guān)鍵字的集合，這些關(guān)鍵字可以將這個案例同其它案例區(qū)分開來。索引應(yīng)該是具體的，清楚的，易識別的。案例的索引可以有多個，分別用于不同的目的、檢索算法應(yīng)該能夠使用案例索引在滿足時間約束的前提下找出合適的案例。這意味著案例應(yīng)被編制索引，使得案例在任何需要的時候都可以被找到。在此，傳統(tǒng)的信息檢索和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的索引技術(shù)可以有很好的借鑒作用。但是建立案例索引的原則與傳統(tǒng)信息檢索和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的索引概念不同。傳統(tǒng)的索引概念中，一個重要的指導(dǎo)思想是保持存儲結(jié)構(gòu)平衡。本發(fā)明我們借鑒聚類的概念，釆用C一均值聚類算法，以一個聚合中心代表一種疾病，按疾病的種類個數(shù)分割為幾個聚合中心，按聚合中心進(jìn)行索引。C均值聚類模型為設(shè)目標(biāo)函數(shù)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>其中聚類中心C,-丄l;義,w("l,2，…,r-l,2,…尸)，|>r=iV附/"/=1r=l為屬于"類的樣本(記錄)個數(shù)；W)表示樣本《屬于第r類；iV為樣本(記錄)數(shù)；尸為聚類中心數(shù)(2S/^W-1)。我們用遺傳算法來求解動態(tài)聚類問題。步驟l染色體的構(gòu)造用Z—X,，X2,…,Xw)表示染色體結(jié)構(gòu)，亍為lxiV維行向量，^為第M立的基因，則染色體Ayi,2,…，^，使用自然數(shù)編碼，通過染色體來動態(tài)確定聚類數(shù)目。設(shè)置遺傳算法的相關(guān)參數(shù)，max—gen:最大迭代次數(shù)；N:群體大?。籰ength:染色體長度；Pc:交叉概率；Pm:變異概率；P:初始聚類中心；a:在適應(yīng)值函數(shù)中的參數(shù)；步驟2:群體初始化fori=ltoNdoforj=ltolengthdo染色體Xi的第位基因=random(0，P);sndforendfor步驟3:計算適應(yīng)值函數(shù)fori=ltoNdo計算染色體Xi的目標(biāo)函數(shù)Ji;6ndfor根據(jù)染色體Xi的目標(biāo)函數(shù)值Ji進(jìn)行排序；fori=ltoNdo計算個體適應(yīng)度endforforj=ltoNdo計算累積概論12sndfor步驟4步驟5步驟6步驟7執(zhí)行選擇操作執(zhí)行交叉操作執(zhí)行變異操作精英保留策略用父代中最好的個體替換子代中最差的個體；endfor步驟8:動態(tài)改變聚類數(shù)目If(群體中的最好個體在M代內(nèi)沒有改變)thenP二Popt+n,并轉(zhuǎn)步驟2;else繼續(xù)運(yùn)行；endif步驟9:終止條件檢驗(yàn)if(gen<max_gen)then令§6!1=§611+1，并且轉(zhuǎn)入步驟3;else停止計算，輸出結(jié)果endif2、基于規(guī)則和案例檢索算法基于規(guī)則和案例的檢索算法如下(1)輸人新案例，按照索引生碌的有關(guān)規(guī)則生成新案例的規(guī)則描述；(2)判斷規(guī)則編碼RULEJ^ODE的相似程度，若完全相同，則直接定位案例。若不完全相同，分析屬性的相似值是否在閾值范圍內(nèi)；若在閾值內(nèi)，則檢索出對應(yīng)的案例集；若不在閾值內(nèi)，則根據(jù)案例的相似度進(jìn)行匹配，進(jìn)而檢索出相應(yīng)的案例。若檢索出的案例不合理或檢索不出案例，轉(zhuǎn)(4);(3)在進(jìn)行檢索的過程中，保存有關(guān)案例學(xué)習(xí)過程的關(guān)鍵知識和興趣愛好，存入到啟發(fā)性知識庫。(4)選定案例系統(tǒng)涉及的對象(對象經(jīng)過排序)，按照改進(jìn)的最相鄰近法計算對象下的相似度衡量；(5)是否還涉及到其他對象，若是，則取案例系統(tǒng)涉及的下一對象；否則轉(zhuǎn)5;(6)計算出案例系統(tǒng)總的相似度；(7)相似度最高的案例就是結(jié)果；(8)該案例用戶或?qū)＜沂欠駶M意。若滿意，則將該類案例列為候選案例集，結(jié)束推理。四、將魚病推理案例嵌入呼叫中心模塊魚病推理這些最核心的工作其實(shí)在前三步已經(jīng)完成，此步驟只需將前面的模塊嵌入呼叫中心系統(tǒng)，作為后臺的數(shù)據(jù)庫。而在魚病案例檢索過程中所需的索引和關(guān)鍵字可直接由用戶按鍵選擇，或由座席人員通過用戶的語音，手工錄入關(guān)鍵字。一旦檢索出相應(yīng)按例，用戶可繼續(xù)工具語音提示，按鍵選擇定位到該病例的防治方法(在設(shè)計魚病診斷過程時，已將每種魚病的防治方法錄如后臺數(shù)據(jù)庫)。利用呼叫中心強(qiáng)大的功能，還可給用戶提供三方會議的平臺，即可約定時間，向相關(guān)專家進(jìn)行電話咨詢。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。權(quán)利要求1、一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括用于輸入魚病病理特征屬性代碼的呼叫信息輸入裝置和魚病專家診斷系統(tǒng)，其中，所述魚病專家診斷系統(tǒng)包括魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)，存儲著每種魚病的各項(xiàng)病理特征屬性代碼和每種魚病對應(yīng)的魚病病例及防治信息；魚病檢索子系統(tǒng)，用于根據(jù)從呼叫信息輸入裝置輸入的魚病病理特征屬性代碼從魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)中檢索最匹配的魚病病理特征屬性代碼值，并反饋相應(yīng)的魚病病例及防治信息。2、如權(quán)利要求1所述的魚病診斷呼叫系統(tǒng)，其特征在于，所述魚病病理特征屬性代碼包括表示是否存在該種病理現(xiàn)象狀態(tài)的狀態(tài)參數(shù)。3、如權(quán)利要求2所述的魚病診斷呼叫系統(tǒng)，其特征在于，所述魚病病例屬性代碼還包括表示該種病理現(xiàn)象在整個病理現(xiàn)象中比重的權(quán)值。4、如權(quán)利要求3所述的魚病診斷呼叫系統(tǒng)，其特征在于，所述魚病檢索子系統(tǒng)存儲著魚病案例數(shù)據(jù)庫的索引信息，所述索引信息釆用C-均值聚類算法，以一個聚合中心代表一種疾病，按疾病的種類個數(shù)分割為幾個聚合中心，按聚合中心進(jìn)行魚病信息索引。5、如權(quán)利要求4所述的魚病診斷呼叫系統(tǒng)，其特征在于，所述C-均值聚類算法的動態(tài)聚類釆用遺傳算法實(shí)現(xiàn)。6、如權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的魚病診斷呼叫系統(tǒng)，其特征在于，所述的呼叫信息輸入裝置為手機(jī)或固定電話或其他通信終端。7、如權(quán)利要求6所述的魚病診斷呼叫系統(tǒng)，其特征在于，所述魚病病理特征屬性代碼通過所述的手機(jī)或固定電話或其他通信終端的按鍵輸入。全文摘要本發(fā)明公開了一種魚病診斷呼叫系統(tǒng)，包括用于輸入魚病病理特征屬性代碼的呼叫信息輸入裝置和魚病專家診斷系統(tǒng)，所述魚病專家診斷系統(tǒng)包括魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)，存儲著每種魚病的各項(xiàng)病理特征屬性代碼和每種魚病對應(yīng)的魚病病例及防治信息；魚病檢索子系統(tǒng)，用于根據(jù)從呼叫信息輸入裝置輸入的魚病病理特征屬性代碼從魚病診斷數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)中檢索最匹配的魚病病理特征屬性代碼值，并反饋相應(yīng)的魚病病例及防治信息。本發(fā)明提高了呼叫系統(tǒng)的靈活性和功能性，呼叫方可以通過代碼化的信息輸入(如數(shù)字)靈活地向呼叫系統(tǒng)輸入魚病的各項(xiàng)病理信息，并從呼叫系統(tǒng)中獲得相應(yīng)的反饋信息，特別適用于系統(tǒng)自動反饋(即無人工值守情況下)的呼叫信息反饋。文檔編號A61B19/00GK101474098SQ200810227520公開日2009年7月8日申請日期2008年11月27日優(yōu)先權(quán)日2008年11月27日發(fā)明者傅澤田,雪劉,健張,張小栓,張領(lǐng)先,輝李,李鑫星,東田,穆維松,巖邢申請人:中國農(nóng)業(yè)大學(xué);北京信息科技大學(xué)