采用惩罚函数法的立体定向放疗方案的优化

γ－刀的全称是“γ－射线立体定向放射治疗系统”。随着近十多年来计算机技术及ＣＴ、ＭＲＩ等先进成象技术的飞速发展，γ－刀在临床中的应用也越来越广泛。而其中治疗规划方案的设计是一项非常庞杂的过程，均需涉及到大量的临床参数和计算，一般是由医生反复调试各参数后确定的，不仅费时，而且难以获得最佳结果。本文据此提出一种数学模型，并以该模型为基础，给出解决该问题的一种方法，即惩罚函数法，计算数据结果表明了这一方     

一种基于概率神经网络模型的胃病诊断专家系统

给出了将神经网络与基于规则的专家系统结合起来的一种神经网络模型,在这种模型中,一方面,领域知识以显式方式表示,神经网络的并行推理过程是可以理解和解释的;另一方面,由于通过贝中斯后验概率指定权值,因此避免了神经网络漫长的递归学习过程,提高了学习效率。