护理诊断描述方式篇(1)

关键词：案例推理（CBR）；油菜病害；诊断系统

中图分类号：TP182；S435.654 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）03-0699-03

案例推理（Case-Based Reasoning，简称为CBR）是人工智能领域中的一个重要范畴，与基于规则推理模式不同，它是指借用已有的相似案例来解决问题[1]。目前CBR已成为人工智能与专家系统的一种非常具有生命力的推理技术，广泛应用于诸多领域， 并受到越来越多的重视。

国内外许多专家学者对病虫害的诊断与防治进行了研究，但对病虫害诊断的准确率不高。该设计采用案例推理（CBR）方法对油菜的病例进行二值化后， 根据设计的推理机进行判断分析，并做出相应的决策，其诊断的效果良好。

1 油菜病害的知识表示

知识表示是专家系统中十分重要的研究领域，与知识获取、推理、搜索、解释等有直接关系，知识表示水平的高低决定了农业病虫害诊断系统性能的优劣[2]。如何研制开发出一个准确、细腻、真实的模拟农业病虫害专家诊断系统，首先要考虑的是选用合适的知识表示策略。

1.1 病例的知识表示

病例是对事件或问题的描述和表示，其内容包括问题描述、问题求解和病例结果三部分。以油菜病害案例为例，对其进行病例知识的建模。

1）问题的描述。描述油菜病害案例发生时的背景和状态， 包括发病时间和症状表现等。

2）问题求解。对问题描述选择处理方法和解决策略，得到相关结构、解释或建议，即根据症状描述推理得出确诊的疾病、病因和防治措施。

3）诊断结果。此案例是成功案例还是失败案例等，是诊断的效果反馈。

1.2 油菜病害系统基础数据

病例主要针对油菜病害中6种常见病构造的。病例库数据经预处理，其结构以及对应属性取值见表1。对表1中的数据，根据专家经验形成含106个症状条件属性，分别对应6种常见疾病。根据张信等[3]列出的症状信息经预处理后作为案例数据（表2）。

对病例的描述进行二值化处理，例如，对于“为害”属性有6个可取值，则设置6个不同的属性H1，H2，H3，H4，H5，H6来代替“为害”属性，当H1的取值为“1”时，表示为害的部分为叶。

病例1： 茎部受害，淡褐色水渍状斑点，老叶出现轮纹，内外长出白色絮状菌丝，花瓣黄褐色，易脱落。根据表1对病例1进行预处理，得到表2。

1.3 典型的CBR模型

从目前的研究来看，普遍被接受的、典型的CBR模型是建立在Aamodt等[4]提出的“4R”循环基础之上的，即将CBR过程划分为4个主要阶段：①实例检索（Retrieve），根据问题的描述找到最相似的实例；②实例复用（Reuse），重用相似实例的建议解；③实例修正（Revise），如有必要，修正建议以更好地适应新问题；④实例保存（Retain），将验证后的新解与问题存储到实例库中。

2 系统工作流程设计

系统工作流程如图1，用户首先进入用户登录界面，输入登录信息后系统根据不同用户的身份赋予不同的权限。普通用户登录后使用诊断系统进行油菜病害诊断或进行病害知识浏览。

2.1 系统知识库设计

由于在这个系统中所涉及到的表有诊断表、案例表、农药知识、防治信息、疾病信息、专家信息、农户信息。产生的知识库见图2。

2.2 规则库

对常见的油菜病害进行二值化，产生下面的处理逻辑规则库：

IF H1（叶为害） && H5（果为害）&&（枝为害）&&（叶斑近褐）

&&（叶同心轮纹）&&（絮状菌丝菌核）&&（茎枝枯死）&&（茎斑形梭）&&（茎斑边褐色）||SX

Then D01（菌核病）

IF H1（叶为害） && H5（果为害）&& （叶斑近黄）

&&（叶大V合并）&&（叶枯）&&（茎枝斑形同心轮纹）&&（茎秆纵裂）&&（茎秆生白色分泌物）||SY

Then D02（病毒病）

….

其中SX，SY为病害案例。（SX，SY？哿S），S？哿M。

2.3 推理机设计

推理机设计主要是指诊断推理流程的设计，推理机的诊断算法如下。

步骤1：用户根据自己的需求登入系统；

步骤2：用户若选择病害诊断的操作，由用户对现在的症状进行描述，通过勾选的方式进行。系统对用户所做的勾选到规则库里进行匹配查找。若查找成功，输出诊断结论，并给予相应的建议；若未找到相应的结论，则由用户重新勾选，同时保存该病案，用于以后的规则判断中。

步骤3：用户若进行油菜病害知识浏览，则可根据需要选择“油菜病害理论知识”、“典型案例知识”、“农药知识”、“油菜种植指南”。

步骤4：用户若是对油菜病害案例知识查询，可根据需要选择“症状查找”、“农户查找”、“常见病害类型查找”。对用户每次输入的病症进行保存，为实例库。当遇到问题时，通过对实例库的相似度匹配进行查找（这是CBR检索算法），若新问题与实例库中的问题非常接近，则将实例库中的解答直接作为新问题的解。否则，在实例库中增加一个问题。

步骤5：用户登入的账号为系统维护员，可进行“规则知识维护”、“农药信息库维护”、“诊断记录维护”、“农户信息维护”。

3 系统实现

系统采用VC++6.0+SQL Server 2000的开发环境，以下是系统实现的主要界面（图3、图4）。

4 小结

对油菜病害及病例进行了二值化知识表征， 设计并实现了以病例知识为基础的油菜病害推理系统。从需求出发，完成了系统的工作流程、数据库的设计，配置了系统的软件平台，并用面向对象的思想，以VC++为开发平台，SQL Server 2000为服务平台，开发了油菜病害诊断系统，实现了诊断功能。

参考文献：

[1] WATSON I. Case-based reasoning is a methodology not a technology[J]. Knowledge-Based Systems，1999，12（5-6）：303-308.

[2] 杨叔子，丁 洪，史铁林，等.基于知识的诊断推理[M].北京：清华大学出版社，1993.

护理诊断描述方式篇(2)

【关键词】语音录入；超声检查报告；超声诊断病例描述

1.引言

数字化医院已经成为世界上先进医院的重要组成部分[1，2，3，4，5]，是信息技术迅速发展对医院医疗和管理工作全方位渗透而提出的新概念。以现有信息技术为基础，提高医疗信息的高度共享，实现全方位的人机交互，提高医疗效率、医疗质量和管理水平是当今医疗技术的前进方向之一。

语音作为人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式，让计算机能够听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。语音识别技术作为该系统实现的核心技术，贯穿于整个系统的操作过程，选用语音增强技术、端点检测技术作为语音识别的前端处理技术，基于数据驱动的特征提取技术和基于子空间的建模方法，实现其孤立词识别，其识别率高达95%，在汉语普通话孤立词识别上为国际领先水平。

由于国内还没有相关产品，医院采用一台超声诊断仪配一名录入员人工输入超声检查报告的方法，存储超声图像，运用电子病历管理病人检查结果。该设计结合超声诊断学知识、多媒体技术、数据库知识、计算机技术、语音识别技术等多；学科跨领域实现超声检查报告的语音录入，无需配备录入员。通过多位有经验的超声检查医师对超声检查的超声描述及超声结论等信息整理总结并参考相关书籍[6]，经过一定的积累设计出一套适用于大多数疾病描述情况的模板。本模板灵活度高，集多位权威医生的经验积累，规范度高，涵盖范围广，提

高了超声检查报告的质量。考虑超声检查医生的工作方式及检查流程，选用分布式的系统架构提供了高效的执行效率和简便易用的操作方法。实现同数字医院应用系统的整合工作，使智能语音处理技术适配于目前的HIS（Hospital Information System，医院信息系统）。

2.语音识别技术

语音识别技术正直接与医疗卫生、办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理，工业生产部门的语音控制，电信的自动拨号系统、辅助控制和查询以及福利事业的生活支援系统各种实际应用领域相接轨，并终将成为既触摸屏之后新一代操作系统和应用程序的操作方式。

作为整个系统的核心技术，语音识别技术贯穿系统的整个工作过程。本系统的语音识别技术由三部分组成：稳健的前端处理系统、基于数据驱动的特征提取技术和基于子空间的建模方法。

稳健的前端处理系统包括解码器、语音增强模块和端点检测模块。解码器对常见的语音格式如WAV、MP3、WMA、OGG、APE等构建对应的解码器，转变成下一步计算机能够识别的文件格式。考虑到超声检查报告语音录入系统的工作环境为封闭带混响和噪声的情况，选用语音增强模块用于抑制语音噪声和混响，提升语音有用信息的可懂度，选用频域维纳滤波算法[7，8]完成，该算法适用于环境噪声较大的情况，较大程度上去除了噪声信号，并增强了有用信号。端点检测作为语音识别的必要环节，用于区分语音信号和非语音信号，选用一种基于倒谱距离语音端点检测的改进算法[9，10]，其抗噪性好，具有良好的鲁棒性，标记出语音和非语音的时间索引，以便对语音信号进行识别，且该处理会提高语音识别的识别率。

语音识别的本质是统计模式识别，统计模式识别分为特征提取、模式匹配和参考模式库等三个基本单元。语音识别研究的一个重要进展，就是算法从模式匹配技术转向基于统计模型的技术。传统的特征提取方法有线性预测倒谱系数和感知线性预测等。但是传统的特征提取方法往往是基于某种生理发声模型，或者人耳的听感知模型，并且这种生理模型的建模方法取得了很大的成功，并主导了语音识别方法近半个世纪，但对实际应用还需不断改进。基于数据驱动的特征提取技术作为正在发展的前沿技术，其提取有用信息的思路与数据密切相关，根据识别任务，构建基于子空间的隐马尔可夫模型。考虑到子空间模型可分为对识别有益的子空间和对识别无益的子空间，前者称为语音内容子空间，后者称为无用分量子空间或信道子空间，通过类似于主成分分析法，分离出信道子空间的基，并对特征进行变换，去除特征在信道子空间的部分，从而使特征更有利于孤立词识别系统。该方法是让数据自我反应特点，通过数据的自我表述，能更加突出目标方法，达到提高识别率的目的，以适用很多人普通话不标准的情况。

建模方法是语音识别系统性能决定性因素。建模技术发展迅速，在孤立词方面，从早期的动态时间规整等技术，到上世纪广为流行的隐马尔可夫模型、人工神经元网络，以及在隐马尔可夫模型上鉴别式的训练方法。这些技术极大提高了语音识别技术的顽健性，提高了识别的准确率。近年来逐渐兴起的子空间建模技术将孤立词识别推向了实用化阶段，本系统选用基于子空间的建模方法，该算法采用声韵母模型，将事先训练好的基元单元按照声韵母拼接得到整体模型，在实际应用过程中构建的孤立词识别系统，通过修改词表就能用于完成识别任务。声韵母模型分为单音子模型、双音子模型和三音子模型，考虑到前后项信息，选用性能最优的三音子模型作为声韵母模型建模的基本模型，三音子模型考虑上下文信息标注，并根据标注信息构建决策树，根据决策树构建三音子模型，最终得到共享的高斯混合模型集。

3.工作流程

系统的工作流程如图1所示，首先系统会自动同步医院的数据库系统，调入相关诊室的检查医生的相关信息和分配到该诊室的病人基本信息；然后医生根据检查部位通过麦克风语音输入完成超声检查病例模板的选择，通过语音的方式对超声诊断仪上显示的超声诊断情况进行描述并语音方式给出相应的超声诊断结论，这些语音会自动转换成文字形式显示到系统界面，语音控制采集超声图片，也可以通过语音对得到的超声描述和超声结论进行修改、确认，若病人多个部位都需做超声检查，以上步骤重复操作即可；最后语音控制自动生成超声检查报告单，该报告单会通过打印机自动打印，医生检查报告单的内容，确认没有问题签字，超声检查结束。

图1 系统使用流程图

对于多次就诊的病人，每次就诊信息都会记录到该系统，当医生想了解该病人的病史时通过该系统调用即可，也可以链接到医院总数据库，在不同的诊室或者检查中心都可以随时调用，为医生和病人节省了时间，提高了问诊质量和速率。

4.系统结构及功能

超声检查报告语音录入系统分为三个功能模块：超声检查报告语音录入模块、超声描述模板数据维护模块和超声检查监视模块。

针对超声检查人员配备不合理，超声诊断报告描述规范度低等问题，对超声检查的工作流程及相关医学知识进行了总结设计出该系统。区别于现有超声检查系统，该系统省去了超声检查录入员的工作，检查医生可以通过语音输入转换成文字输入的方式控制报告单的录入，语音控制报告单录入中超声病例模板的选择，并且自动打印超声报告单，也可以通过键盘鼠标等外设控制整个超声检查报告单的生成过程，操作简便易学。同时该系统也为医生根据习惯自定义添加、修改、删除模板功能。该系统与医院的数据库相连，可以与医院系统同步，保证医院工作流程的顺利进行。此外该系统还会对整个诊断过程进行录音，提高超声科日常工作中的抗风险能力。图2所示为超声检查语音录入系统构成。

图2 超声检查报告语音录入系统结构图

4.1 超声检查报告语音录入模块

超声检查报告语音录入模块与医院现有数据库相连，自动导入被检查病人及检查医生的相关信息，进入检查界面。医生根据系统提示语音输入选择相关疾病模板，语音输入相关检查的超声描述及超声结论，医生也可以根据需要对超声描述和超声结论进行修改，对超声图片进行采集，最终语音控制打印超声检查报告。该模块提供历史记录查询，对于使用该系统检查过的病人能够查询该病人的以往病史及其治疗情况，医生可以根据相关信息更为快速、准确的做出超声诊断，也可以与其他相似病人的超声描述做参考，更为准确的生成超声检查报告。

4.2 超声描述模板数据维护模块

该模块用于超声检查工作之前，用鼠标、键盘等输入控制。总结多位经验丰富的超声科医师出具的检查报告，根据超声报告单中的描述找到不同病理描述之间的联系，总结出了规律。超声诊断描述按每个疾病特点拆分成属性，参考相关书籍及多位医生的经验，在报告书写规范的基础上设置成医生习惯的顺序，并对每一个属性尽可能设置所有可能的值，这些模板就可以涵盖大多数病人的诊断描述。根据具体格式要求，可以批量导入病例模板也可以逐个导入，既可以对现有模板进行修改也可以新建模板、删除模板。

4.3 超声检查监视模块

超声检查监视模块可以监视记录下医生所有的语音录入信息及医生对该系统的整个操作过程。方便医生查询以往的检查情况，督促医生超声检查中规范化操作，也为日后可能出现的医患纠纷提供相关证据。

5.总结与展望

本系统解决了超声科检查效率低，人员配备不合理，超声诊断描述规范度低，误诊率较高等问题。系统利用语音方式选用麦克风进行语音录入、命令控制和信息查询，是人机交互最自然、最方便的方式，使该系统能够满足医院中心报告厅的需求，有利于“三级检诊制度”的落实，提高生产效率，降低误诊率，使得病例报告系统更加准确、高效和快捷。

本系统提供语音输入和键盘鼠标等外部设备两种方式控制系统工作，操作简单易学，方便医生的使用；替代了每次超声检查时录入员的工作，节省了医院开支，避免出现录入人员工作不熟练影响超声检查效率；对整个诊断过程进行监视记录，督促医生规范化操作，为部分医疗纠纷案提供了相关证据，提高超声科日常工作抗风险能力；医生用语音的方式控制整个超声检查的录入过程，自动生成报告，无需医生手动操作；对大量的医学数据进行整理，为以后病人就诊提供相关依据；记录每个病人利用本系统每次就诊的情况，提高医生诊断的准确率；医生参考权威书籍并根据相关经验整理了超声描述相关模板，对现有的诊断模式进行了规范，结构更为清晰。

目前该系统已经在某医院试用，实践证明该系统确实提高了医生的工作效率。考虑信息技术和医疗技术都在不断进步，还需继续研究语音识别技术和丰富超声检查描述模板。语音识别方面需考虑复杂的工作环境，医生普通话的标准程度，改进语音增强、端点检测、语音识别等技术，研发出适用范围更广的语音识别系统；随着病人的增多，各种稀有病情会越来越多，病例模板还需不断完善改进，以适用更多的情况。

医院广泛应用该系统后，还可以继续丰富该系统，使其扩展应用到医院的放射科、病理、心脏介入科、血管介入等医疗系统，为医院的数字化服务。

参考文献

[1]GEN ELECTRIC.Voice activated diagnostic imaging control system.America.US7016469B2[P].2006.

[2]GE MED SYS GLOBAL TECH CO LLC.Remote control of a medical device using speech recognition and foot controls.America.US7127401B2[P].2006.

[3]CHEETAH OMNI LLC.System and method for voice control of medical devices.America.US8098423B2[P].2012.

[4]GEN ELECTRIC.Methods and system to generate data associated with a medical report using voice inputs.America.US8312057B2[P].2012.

[5]钱蕴秋.超声诊断学[M].第四军医大学出版社，2008.

[6]张亮，龚卫国.一种改进的维纳滤波语音增强算法[J].计算机工程与应用，2010，46（26）.

[7]白文雅，黄健群，陈智伶.基于维纳滤波语音增强算法的改进实现[J].电声技术，2007，31（1）：44-46.

[8]叶蕾，孙林慧，杨震.基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法[J].信号处理，2011，27（001）：67-72.

[9]罗元，黄璜，张毅等.一种新的语音端点检测方法及在智能轮椅人机交互中的应用[J].重庆邮电大学学报：自然科学版，2011，23（4）：487-491.

作者简介：

马多佳（1972―），女，山东烟台人，博士，工程师，北京安慧音通科技有限责任公司技术总监，研究方向：语音信号处理。

王（1975―），男，辽宁大连人，博士，副主任医师，现供职于总医院，研究方向：超声诊断与治疗。

护理诊断描述方式篇(3)

急性心肌梗死是冠状动脉急性、持续性缺血缺氧所引起的心肌坏死。临床上多有剧烈而持久的胸骨后疼痛等为主要症状，抢救不及时往往危及生命【1】，有较高的发病率和致死率【2-3】。因此抢救过程务必争分夺秒，赢得宝贵的时间就是赢得生命。鉴于此病发病急，病情危重，若患者家属惊慌失措，处置不当，还会贻误病情。本研究重点在于优化护理抢救流程，延长护理广度，争取家属的配合，从而提高抢救护理的效果。现将结果报道如下。

1，资料和方法

1.1 一般资料

选取我院2013年6月至2014年9月期间急诊收治的76例急性心肌梗死患者作为研究对象，所有病例符合国际心脏病学会和协会及WHO诊断标准。排除有认知功能障碍、甲状腺、免疫性疾病、肝肾功能异常或严重感染的患者。将患者随机分为两组，观察组和对照组，每组38例。观察组年龄（32-81）岁，平均（47.6±8.2）岁，男性22例，女性16例。对照组年龄（35-79）岁，平均（46.9±9.5）岁，男性25例，女性13例。两组患者的年龄、性别、病程无统计学差异，具有可比性。

1.2 护理方法

1.2.1 对照组护理

采用常规的护理和抢救流程：患者胸痛拔打120，医护常规出诊，根据病情进行吸氧、输液，转运进入抢救室后，接诊护士安排床位嘱患者卧床休息、吸氧、血液检查、建立静脉通道等，明确诊断后做术前准备。

1.2.2 观察组护理

建立优化护理小组，遴选优秀护理和急救人员，优化过程如下。院前优化：接到急救电话后3min内务必出诊。急救医生及时与患者家属电话联系，初步了解病情，指导进行初步应急措施。包括平放患者，不随意搬动，头偏向一侧。鼓励患者，平稳其情绪、有条件的进行吸氧等。急救人员到达现场后尽快为患者吸氧，建立输液通道。在搬运过程动作平稳，迅速，保持患者仰卧位，头部偏向一侧。安慰患者及家属的情绪，监测生命体征，心电图检查（如有必要予18导心电图）。运往医院途中，急诊医生与接诊护士联系，嘱做好相应抢救准备。包括床位、氧气、心电监护仪、微量泵、抢救车等。如患者疼痛感特别强烈，且心电图有明显心肌硬死特征的血压正常者可酌情考虑肌注吗啡。医院建立“绿色通道”，采取先救治后挂号，赢得抢救时间。接诊护士首诊负责制，接诊后若怀疑为急性心肌梗死，要求患者绝对卧床休息，查血常规、心肌标志物、心肌酶检查以及吸氧保暖、心理疏导等护理，结合患者的病史与检查结果确诊是否发生急性心肌梗死，并做好介入手术准备。

1.3 观察指标

观察两组患者的分诊时间、抢救时间、AMI复发率、再行经皮冠状动脉介入术（PCI）以及患者家属满意度等。

1.4 统计方法

采用SPSS17.0进行数据的描述和分析。正态计量资料，采用（X+S）描述。计数资料采用频数、发生率、构成比等描述，统计推断采用2检验，两组正态计量资料比较采用t检验，以P

2，结果

经比较发现，观察组患者的分诊时间（1.0±0.3）min，抢救时间（35.1±9.1）min，AMI复发率（5.3%）、PCI发生率（13.1%）均少于对照组，差异具有统计学意义（P

3，讨论

急性心肌梗死（AMI）明显的症状为突然发作剧烈而持久的胸骨后或心前区压榨性疼痛，但也有少数患者无疼痛或者部分患者表现为上腹部疼痛【4-5】，且发病较急。若患者突然发病，家属或同伴没有抢救常识，还会使病情恶化。因此本护理流程特别优化了抢救前的电话指导抢救，包括把患者平放地上或床上，头偏向一侧，保持气道通畅。急救过程中，急救医生安慰患者及家属的情绪，同时施以快速专业的处置缓解患者病痛。到达医院前，急救护士及时与接诊护士交代病情，建立抢救绿色通道【6-7】，可以为分诊、确诊、抢救以及手术赢得宝贵时间。急性心肌梗死的确诊需要多项检查综合判断，接诊护士首诊责任制可以提高护士的责任心和主动性，可以激发护士主动的、积极的优化操作流程，可以进一步节约确诊时间。

护理诊断描述方式篇(4)

对于要接受CAT扫描(电脑×线断层扫描，也称CT扫描)的就诊儿童来说，陌生的医疗器械会让他们惊恐不已。孩子们对于扫描检查缺少实质的认识。甚至会由于在检查期间表现出极端焦虑的情绪而不得不服用镇静剂。除此之外，重新扫描也是家常便饭。若是遇上这种情况，孩子们不得不在仪器上忍受更久的检查时间。飞利浦公司设计了一台供儿童使用的小型CT扫描仪，能够帮助孩子认识CT扫描，消除他们内心的恐惧，设备配有电视屏幕和一些玩偶，可以让孩子们在游戏的过程中逐渐了解他们将要接受的检查。

这种小型扫描仪能够让孩子们亲自参与自己的治疗，让他们通过游戏不知不觉地熟悉检查过程。屏幕里播放的动画会提示孩子们从鳄鱼、大象、机器人和小鸡中任选一个玩偶放在扫描仪的平台上，接着让孩子们将放有玩偶的平台推进CT扫描的机架扫描仪里，模仿真实的扫描情景。一旦进入了机架扫描仪，玩偶里的植入射频标签(RFID)就会启动屏幕上的动画，向孩子讲述“患者”的背景资料，告诉他们这位“患者”的身份、职业，以及接受扫描检查的原因。如此一来，孩子们通过动画中讲述的故事就可以明白CT扫描仪是怎样工作的，并且了解医生是怎样检查自己的身体。设计师将扫描仪设计的更为直观，更容易理解，孩子们天性好奇，自然就会对它产生兴趣。机器上没有按钮，只要把玩偶放上去，扫描仪就会自动启动。通过玩偶来模拟扫描过程，一面能让孩子放松心情，不再胡思乱想自己为什么要来这儿，一面还能让他们学到知识。

这种小型的CT扫描仪是整体情境体验流设计方案中的一部分。整套情境体验设施的覆盖区域包括急诊中心入口、候诊区、负责伤病分级的分诊室、护士站以及8间治疗伤患的急诊室。就连通往急诊区域的走廊也同样配备了情境体验设施。设计师在走廊中安装了一面磨砂玻璃发光墙，墙内的LED灯光会逐渐变幻色彩。候诊区的设计同样别出心裁，分诊室的一面外墙嵌有巨大的LED显示屏，显示屏外包有半透明蜂窝状外壳。屏幕会变幻出多姿多彩的抽象像素图，能起到舒缓情绪的作用。这与围坐在炉边，欣赏着融融的炉火有着镇定情绪的相似效果。比起电视，这种方式更能让人放松心情，电视机吵闹的声响或许还会引起一些人的反感，为了调换频道大家可能还会产生争执。在主候诊区也同样有一面发光墙，不过这面光墙是互动式的，称作奇幻灯光画布(Imagination LightCanvas)。一些就诊儿童会有年幼的兄弟姐妹在外陪同等候。而这面灯光画布就是专为这些孩子们设计的，在墙上他们可以玩游戏，例如用灯光画画，只要用手指触屏就可以绘出简单的图形，在奇幻灯光画布上画画不需要任何的辅助工具。以往的情境体验设施都安装在带有诊断仪的检查室，着重突出个性定义的设计方案。然而在公共区域，譬如走廊和候诊室进行设计时，这样的方案就不可行了，来到急诊中心的人心情一般都会焦虑不安，他们不会有闲情逸致摆弄身边的小花样，因此我们将设计的重点放在如何在整体上营造出一个舒缓心情的氛围。所以这面发光墙的设计也就十分简单，它的主要功用是作为背景装饰墙，不附带任何互动功能。只有在分诊之后，孩子们的病情得到确诊，准备接受进一步治疗的时候，才会在环境布局中融入个性化自由定义的元素。

进入诊室后，孩子们可以使用主题选择的功能，这些就诊室的设施与“传统”的情境体验场所十分相似。急诊室都配有一块主题选择指示板，由彩色灯光将板上的图像投影在墙上。每一种主题还配有特定的音效，最新开发的功能可以让孩子们通过连上插座的移动设备收听自己的音乐。急诊室的入口装有一扇大型玻璃移动门。只要打开开关，移动门的玻璃就能转成不透明的状态，保护病人的隐私。

这套方案的最大特色并非在于检查室的单独设计，而是在于如何为一整套连贯的体验流程进行情境体验的规划。整个过程必须要考虑到方方面面的因素，譬如病人和家属走进大楼的心情，他们会碰见什么样的人，在哪里候诊，候诊时间又有多久，怎样做到既能缓解病人的情绪同时又能积极分散他们的注意等等……方案的成功在于使用一套连贯的设计方案将各个空间整合起来。这套方案有效地改善了患者及患者家属的就诊环境，优化了工作流程，同时这套人性化的解决方案减少了重复扫描与服用镇静剂的次数，在儿童就医群中效果尤为显著。不少医护人员也对这套情景体验设施很满意，它能够分散孩子的注意力，缓解他们焦虑不安的情绪。现在设计师正通过其他工程项目，进一步探索情境体验全覆盖的设计方案，届时不论是医疗部门或是整所医院都有实现情境全覆盖的可能。

护理诊断描述方式篇(5)

关键词：门急诊输液室；身份识别

患者身份识别是指医务人员在医疗护理活动中对患者的身份进行查对、核实的过程[1]。准确的患者身份识别是医疗安全的保障，是护理管理工作的重点。门急诊输液室是医院对患者服务的窗口，高峰期患者多、环境嘈杂、护士工作繁忙，容易导致护士对患者身份识别错误，发生护理缺陷和纠纷。如何提高护士对患者身份识别的准确性，减少护理缺陷的发生，是保证用药安全和护理安全的前提[2]。本文从患者身份识别方法的现状与进展进行综述，以提高患者身份识别的准确性，现报道如下。

1 患者身份识别方法的现状

1.1反问式查对、患方参与查对 对于信息技术较为有限的医院，患者的身份识别采用人工核对的方式。门急诊输液室的患者来自五湖四海，使用的语言不尽相同，同名同姓或音同字不同的情况时有发生，容易导致护士对患者的身份识别错误。有学者对患者进行身份识别时，采用反问式查对和让患者或家属共同核对输液瓶信息的方法，降低了护理缺陷的发生率，提高患者的满意度，一定程度上缓解了紧张的医患关系[3-4]。

1.2使用腕带 患者标识腕带（ Patient Identification Wrist-band）是系在患者手腕上， 标有患者重要资料的身份标识带， 被称为患者第二身份证。患者腕带上的项目包括患者姓名、性别、年龄、诊断等信息，分为手写型、标签粘附型、计算机打印型、条码和无线射频腕带，目前国内医院使用的腕带绝大多数都是直接书写型腕带， 只有少数医院应用了条码腕带， 无线射频腕带的应用暂未见报道[5]。但由于佩戴腕带后给患者的生活带来一定的不便、腕带过敏、患者思想认识不足等原因，导致患者佩戴腕带的依从性减低。有学者通过使用质地柔软不易过敏的腕带、加强腕带使用的监督管理、加强宣教等措施提高腕带佩戴的依从性[6]。还有些学者通过开展品管圈活动提高腕带佩戴的依从性和护士静脉输液操作核对手腕带执行率[7-8]。患者标识腕带在国外也很常用，KP James，等[9]把患者标识腕带运用在爱尔兰急诊部门患者的身份识别中。

1.3应用移动输液系统 移动输液系统是以医院信息系统（hospital information system，HIS）为支撑平台，以掌上电脑（PDA）为硬件平台，依托条形码技术、移动计算机技术和无线网络技术实现电子病历的移动化、护士对患者身份和药物的实时双重核对条码化的医疗信息化输液系统，依托无线呼叫技术实现护士对患者求助的及时响应。其组成包括数据库服务器、计算机条形码扫描机、条形码打印机、企业移动数字终端（MC50）、叫号系统显示屏、按铃等。具体的实施方法如下：①排号、取号：患者到输液登记处，护士刷患者就诊卡，打印输液号贴和输液袋贴，输液号贴上打印有患者二维码、登记时间、座位号、姓名、性别、年龄、输液号、就诊卡号等信息，患者拿输液号贴去输液区相应座位上等候，护士拿输液袋贴配药。②摆药、配药：配药护士核对输液袋贴和药物后认真配制药物，用PDA扫描袋贴的二维码，PDA自动记录配药护士的姓名和配药时间。③静脉输注：注射护士扫描输液袋贴，呼叫器呼叫患者的姓名及输液号，电视屏幕也会显示患者姓名及输液号，患者到相应的注射台，护士先反问式核对患者的姓名，再扫描患者手里的输液号贴的二维码，PDA 屏幕上显示输液的所有组方，然后扫描第一袋液体袋贴的二维码，两张信息匹配，PDA 在本次组方前打勾，并播放正确的提示音，如不匹配，在组方前打叉，播放错误提示音。护士把输液号贴粘在输液管茂菲式滴管上端，以免患者自行保管导致输液号贴丢失或二维码皱褶，影响下一次的扫描。如此时患者的输液号贴已丢失，则应拿患者的就诊卡到输液登记处重新打印。④换瓶：在换瓶时，先反问式核对患者的姓名，再扫描输液号贴和下一袋液体袋贴的二维码，PDA屏幕显示患者姓名、所有组方，如两张二维码匹配，在该组方前打勾，播放正确提示音；反之，打叉，播放错误提示音。⑤结束输液：输液完毕时，护士用 PDA 扫描输液号贴的二维码，PDA 屏幕显示所有组方，如果当次液体全部输完，点击结束按钮，表明液体全部输完。如果还没输完，无法点击结束按钮。此时护士应查找原因，看看有无漏输液体。在临床工作中，有部分患者由于各种原因导致输液外渗，护士将患者的针头拔出，带回注射台，交代患者按压针眼至不出血后重新穿刺。再次穿刺时，因输液号贴已粘在输液管上，患者的手里无输液号贴，较容易发生患者身份识别错误。此时应反问式核对患者的姓名，并让患者或家属参与查对输液袋贴的信息，确保身份识别准确后再穿刺。门急诊输液室患者流动性大，护士工作量大、繁忙，会产生疲劳和厌倦，容易造成对患者的身份识别错误。应用PDA后，护士的核对工作不仅仅局限于姓名、输液号，更运用了先进的二维码技术来确认患者的身份，确保了患者身份的正确识别，保证了正确的患者使用正确的药物， 改变了传统输液流程中繁琐的核对环节， 并有效杜绝了患者同名、同姓、姓名没听清等导致的错用药物的发生[10-12]。目前，PDA 仍有些不足之处，如电池电量存储功能衰减快；对无线局域网信号要求较高，信号弱时，运转速度慢，耗时长；无法对液体以及药液进行扫描查对；无药物配伍禁忌的提示等。

2 患者身份识别方法的进展

在临床工作中，有个别患者由于医保刷卡等原因，用别人的就诊卡到医院就诊、输液，如儿童用家长的就诊卡、老人用年轻人的就诊卡等。这时如用上述的方法无法识别出来，给护理工作带来安全隐患，而指纹识别和人脸识别可有效的防范此类情况的发生。

2.1指纹识别 指纹识别是依据不同个体手指上的皮肤纹路在断点、图案以及交叉点等方面各不相同，并具有惟一性和终生不变性的特点，是进行身份鉴定的一种方法和技术[13]。我们可以通过比较其指纹信息和预先保存的指纹数据是否一致，即可验明正身。指纹识别技术是一种生物识别技术，具有易携带、易采集、不易丢失、不可复制等特点。国内外许多科学研究表明，生物识别是现今现代化、数字化生活中最高级别的安全密钥系统，在所有生物识别技术中，指纹识别技术是目前对人身安全最不构成侵犯、方便、实用、可靠和价格便宜的一种技术手段，也是最具有典型性和最有应用前景的生物识别技术[14]，广泛应用于金融、IT、安防等邻域。在护理邻域，有学者应用指纹识别仪对精神病患者进行身份识别，以提高精神病患者身份识别的依从性、降低缺陷率、节约成本、提高患者的满意度[15]。在门急诊输液室，吴响，等[16]开发了基于指纹识别技术的智能输液系统，但尚未见应用于临床的报道。

2.2人脸识别 人脸识别技术是计算机图像处理、图形构造、模式识别、计算机可视化、人体生理学和认知科学等多个技术和领域的复合技术。人脸识别可以分为二维人脸识别和三维人脸识别，其中二维人脸识别技术已经趋于完善，而三维人脸识别技术由于其数据的复杂性和采集、处理技术的困难，其还远远没达到应用的要求[17]。人脸识别是生物特性鉴别技术的一个主要方向，相对于其它人体生物特征识别技术，如指纹识别、虹膜识别、掌纹识别，人脸识别技术是最直接、最自然、最容易被人接受的。目前，人脸识别技术已广泛应用于公安部门的犯人管理、信用卡验证、医学等领域。有学者把身份识别和人像采集技术应用于辅助生殖医学患者的身份识别，无1例出现患者身份识别错误[18]。在门急诊输液室，但尚未见应用人脸识别技术识别输液患者的报道。

总之，门急诊输液室患者的身份识别方法有多种，目前主要包括反问式查对、患方参与查对、使用腕带和移动输液系统查对，以后有望把指纹识别和人脸识别应用于门急诊输液患者的身份识别中。反问式查对、患方参与查对、手写型腕带简单易行，但准确率相对较低，其它方法准确率高，但需要一定的设备，我国当前不可能在所有的医院采用。《患者身份识别制度》中明确规定：“至少需采用两种患者身份识别的方法”，所以上述几种方法需配合使用，以确保患者身份识别的准确性，确保患者用药安全。

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护理诊断描述方式篇(6)

关键词：电力系统；故障诊断；人工智能；实际应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）02-0183-03

科学技术的发展带动智能生活面向全社会各方面的逐渐普及，而我国现阶段正在大力推广实施智能电网，使现代的电力系统向着信息化、智能化迈进，在这些前提下人工智能技术在现代智能化电力系统建设中所起到的作用可以说相当重要。电力系统作为人们日常生活中组成的部分，其稳定性和安全性的保障至关重要，如果电力系统由于各种各样的原因出现了故障将会直接影响到人们正常的成产成活。同样的，如若电力系统的稳定运行不能得到及时的故障诊断，那么就会导致故障问题没办法得到及时的确认和处理，从而造成不必要的损失。为了避免这一现象的出现，应用人工智能的各种实际方法来对日常电力系统进行故障检测，是工作室以后电力系统检测维修的关键。接下来我们就分析一下人工智能技术的具体含义和实际应用。

随着人工智能技术的发展普及，其在现代电力系统中起到至关重要的作用，在电力系统日常生产运行的各个阶段中，专家系统（ Expert System，ES ）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、模糊理论（Fuzzy Theory，FT ）、遗传（Genetic Algorithmic，GA ）等人工智能技术已经被广泛深入地运用到生产控制、监督管理、故障z测等电力作业当中。现代电网系统当中的智能检测系统主要是指，依托人工智能为专业的理论知识依据以及相关的技术手段来对电力设备中的各种故障进行智能化、信息化监督管理。为什么现在人工智能系统被得到广泛的认可，主要就是因为在平时的电力系统故障诊断工作中造成故障发生的原因多种多样，而安全检测人员在实际故障检测时容易出现失误，因此，人工智能技术可以帮助解决这些问题，从而保证资源的合理运用，节省人力物力等。

在这里，文章针对目前在国际电力故障诊断系统市场中最广泛的智能型FD-PS进行深入全面的归纳整理和分析探究，主要是对ES、ANN、FST、GA及Petri网络等技术在FD-PS中的实际应用进行整理。

1 基于ES原理的电力系统故障诊断

ES原理指的是结合相关专业电力方面的书籍上的理论知识，再结合电力监督管理方面专家和工作人员们的实际作业经验来对各种电力故障问题进行科学合理的处理。对于那些单纯依赖普通解析办法无法解决的问题而言，ES的只是表达方式可以有效减少故障问题造成原因的范围，有助于提升工作效率，另一方面ES的推理解释也可以在很大程度上帮助电力系统故障检测与诊断作业的高效有序进行。

对于ES在电力系统故障诊断方面的具体应用进行分析，其主要的知识表达方式包括有：基于谓词逻辑表示法，基于产生式规则表示法，基于过程式知识表示法，基于框架式表示法，基于知识模型表示法还有基于面向对象表示法，这些表示方法当中基于谓词逻辑表示法、基于产生式规则表示法、基于过程式知识表示法是比较传统普遍的应用模式，而基于知识模型表示法和还有基于面向对象表示法呢，则是对于以上表示方法的进一步延伸扩展，是在其基础上形成发展出的新的表达形式和新的表达模式。接下来，我们就系统的分析一下这些表达方式在店里故障检测方面的具体应用：基于谓词逻辑表示法可以说是一种相较于其他表达方式比较早的专业知识表达描述方式，其主要的工作方式是利用保护和断路器信息的方法来构建专属的电力知识库，之后再使用Prolog语言为谓词逻辑搭建构造几个知识库。第一个是用来系统的描述展现电力系统的具体结构，注重于保护和断路器动作关系这方面的专业知识以及正确描述断路器的状态；第二个则是主要用来强调如何对电力系统保护原理进行全面正确的描述表达；第三个呢则是具现到了实际的故障处理工作中，用以对日常故障出现位置的规律进行描述，还有利用反向推理的方法结合上面故障设备与保护、断路器的信息关系来完成诊断故障作业中出现的抗拒性因素处理。虽然办法简单有效，但是实际造作过程太麻烦并且效率较低是谓词逻辑法最大的局限。

1）以推理为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

以推理为基础的人工智能技术指的是通过计算设备或其他工具，模拟人的思维模式和思维过程，对于出现的电力系统故障问题，结合之前累积的相关经验以及专业的故障诊断理论知识，来进行正常的逻辑推理工作，从而诊断出真正的问题缘由，这样的推理模式称之为显性推理。而与之相反的就是利用数字化、抽象化等逻辑思维进行故障诊断作业的推理方法称为隐性推理。其中显性推理最主要的就是专家系统，指通过对电力系统故障诊断方面专家进行决策过程的适当模拟，再结合工作人员所掌握的专业知识以及相关经验，可以更好地完成对电力系统使用过程中出现的各种复杂问题的正确判断和适当处理。但是，由于专家系统要想完善构建程序，其中全面科学的专家知识库构造问题是一大难点，而如果知识库不够完善，就很容易造成故障诊断工作中出现差池，比如说发生遗漏掉每个因素而造成错误的判断等，这些问题都是不可以轻视更不可以忽略的，因此，在现阶段这种系统只能应用在针对于中小型的电力系统的故障诊断工作当中。

2）另外一种以推理为基础的人工智能技术，就是依靠对于人类神经系统的信息传输和处理等过程的模拟，在通过一般电力系统故障所特有的警示标志来于知识库进行对比，从而准确判定出故障问题出现的真正原因，再进行合理的处理修复。这样的诊断方法简便快捷，而且可以大大地解决人力、物力、财力方面的资源消耗比较大的问题，也正因如此，这样的诊断模式在电力系统故障诊断领域的应用相当广泛，只不过这种诊断系统也存在着一些弊端，那就是在诊断工作中实际算法收敛速度和具体解释能力等方面还有很大的缺陷。Petri网的应用在电力系统故障诊断作业中也至关重要，主要是利用网络表示电力系统各元件之间同时、次序或循环发生的关系，这样可以完成对电力系统的实时监控管理，对与电力系统出现故障时的数据静态变化和动态变化之间的关系进行详细描述，特别是通过继电保护装置来对发生故障的反应以及切除行为的具体描述获取正确的故障诊断结果。虽然通过这种方法得到的诊断结果会比较准确，但是因为大量的故障诊断经验会影响作业人员的实际判断，并且当设备出现错误虚报故障时，其识别能力较弱且计算工作时间较长，另外一点最关键的，这种技术目前并不完善，主要技术还在深入的钻研探究阶段，所以其在实际电力系统故障诊断领域的应用范围并不广，很多时候都是结合着其他的人工智能技术来进行作业。

2 以不确定性理论为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

信息的故障诊断是不确定的，主要是由于保护装置，断路器拒绝移动或者信息的传输过程中受损等原因。为此，研究人员在故障诊断领域都公布了一些不确定性的信息，引入不确定性的理论是基于这样的事实，该故障信息是由多种因素，并且通常不安全颜色的影响。基本的人工智能技术主要包括模糊理论，概率论，粗糙集等。模糊理论是关于专家，但他在实际作业的过程中延长时间，在实践能力，通常与其他方法结合起来，信息的模糊与专家的完整的系统诊断故障，计算传输使用Petri网的不确定性和终止网络建成后，虽然有一定效果，但了解和控制的实际应用与维护的学习和功能的辛勤工作相结合，以确定成员的变化有关的问题仍处于研究阶段等因素的影响，应用仍然是有限的。概率理论被分成理论的理论贝叶斯可靠性，信息表现概率作为初步或电力系统的故障，实际执行的通过产生规则产生的信息保护的值的信念，该方法的组合的基础上概率Petri网。效果是显而易见的，但由于其对一些信息经验的依赖，公式用于解决事件论自主决定能源系统粗糙认为，作为一个阶级属性一定的防御设备和交换机相结合故障表可能是不实际的决定控制。原设定的信息，以减少的原则算法的作用下，原太，减少粗糙集的最小化采取尽量减少决策。然而，真正的故障做出诊断，在这个阶段它的实际应用，很难影响当前表重大决策的形成是赏心悦目的效果。

1）以优化技术为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

基于计算机技术和计算机科学，工艺优化等于解决了这个问题无限的优化和全局优化算法，人工智能技术的不断发展零编程问题。例如，故障诊断诊断系统故障能量，根据使用开关保护遗传算法或数学理论，故障诊断之间的关系，可以被看成是基于使用整数编程，可以解Q的问题之前和改变网络拓扑之后创建区模型数据的故障的过程中网络发生解算法模拟退火以实现有效的还原基于配置车辆和故障信息介质溶液的数量，建立诊断故障的是用来模拟模型故障诊断。然而，这是难以建立为在实际应用中的故障诊断一个合理的模型，并且有许多随机因素，为了实现电力系统的故障诊断精准而快速的目的。

2）以多种方法融合为基础的人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用分析

合并多种方法、以多种方法融合为基础的人工智能技术是基于这样的思想：该电力系统的故障是复杂的，如果只进行单个的诊断方法，则全面性较差。例如，结合神经网络方法和模糊逻辑，整体性能实践显著改善，在这种方式下Petri网的整合，以提高自学成才的信息不安全的能力和算法的神经可以组合与遗传算法和专家系统，以提高电力故障诊断系统的速度。而他的表现抗干扰能力强，可以看得出，在各种基于电力系统故障诊断工作中，人工智能技术集成方法是其未来发展的主要方向之一。

3）专家系统

ES是国内形成最早，最成熟的人工智能技术，根据知识和经验方面的专家进行理性的分析判断，解决那些需要专家决定的复杂问题模拟专家决策的具体过程。应用ES故障诊断应该要基于生产的规则，即形成故障诊断专家知识库系统，然后根据这些信息，保护电路动作数据稳定和经验诊断操作人员按照故障报警进行推理的知识基础，通过故障诊断得到结论，再利用一定的技巧来解释。一般的推理机制，诊断依据故障-ES可分为两类：一类是基于规则推理，它采用推理着相匹配的信息与知识库中的规则故障采取的故障诊断的完成演绎系统；系统逆推理。推理规则基于保险丝和保护设备之间的逻辑关系创建，并且可靠性被重合的实际信息和假设故障保护之间的程度来衡量。该方法提高混合推理和故障诊断专家系统的自学习能力的适用性。虽然理论ES是成熟和清晰，并能提供的诊断的完整说明，ES仍具有在实际应用中存在以下缺点，它难以得到知识的一个完整的基础上，并且其验证难度比较大；智能网络信息的变化，需要重新构建知识库，维修难度大；容错性比较低，存在着功能障碍现象，容易出现误判以及错判的情况。 ES诊断方法可以提供增强人类语言的习惯能力，这更适合于电力系统的二次诊断和小故障诊断相应的结论和解释。

4）人工神经网络

ANN同样也是一种人工智能技术，是通过模拟传输系统和人类的神经信息处理来进行工作的过程。它具有并行处理，非线性映射，联想记忆和在线学习能力的特点，已经被广泛应用于电力系统的各个领域当中。与ES相比，使用神经元和运行知识的隐式处理的权重之间的联系，与地图的强非线性和技术推广的优点，容错率要更高，即使与输入信号固定噪音，还可以给出准确的故障诊断结果。

基于神经网络故障诊断，故障信息被定义为用作神经网络的数字输入。生产代表了故障诊断的结果。首先，神经网络训练和学习，具体的故障报警作为样本，与样本知识库建设相吻合；然后利用神经网络，该网络将保留在连接的权利的形式的网络的知识的所有训练样本；在计算神经网络的时候可以输入相应的数据值，从而完成了故障诊断。使用记忆联想Hopfield神经网络模型，按照根据设计原理逆学习算法用它来实现系统故障，由部分信息扰动宽容的表现。结合参考文案中提到的径向核心功能（RBF）神经网络来实现高压输电线路故障诊断和反向传播（反向传播，BP）对比神经网络，速度训练网络和宽容故障都优于应用传统的BP神经网络。然而，在实际应用中仍然有存在一些问题，大量需要加强练习的网络智能信息技术，学习算法收敛速度缓慢；缺乏能力诊断结果的解释；良好地进行启发性知识处理。

3 基于优化技术的故障诊断方法

随着科学技术水平的不断发展，计算机技术也逐渐地应用到我们的日常生活，我们的生活和工作学习也变得越来越快捷方便，在很大的程度上提高了工作效率。电网故障的诊断也需要与时俱进，不能只是应用传统的技术来进行诊断，应用新兴科技，把以往的优化技术更新换代，使得优化技术更加灵活，不再像传统技术一样死板。新兴的优化技术诊断方案相比以往的方案来讲，系统更加全面，分析数据更加准确，不会像传统技术那样出现失误，出现数据分析不合理的现象。所有的新兴技术都不是完美的，都会多多少少存在一些漏洞，这时候需要我们在实际的工作当中，进行实地地调研和分析，寻找到最优的解决方案。

电力系统的诊断过程中，以往采用传统的技术来进行诊断，诊断的过程中，数据分析并不是十分的准确，诊断出的问题并不是十分理想。人工智能的系统诊断并不能应对一些突发的情况，不能诊断出一些新出现的问题。人工智能诊断的方式是将以往发生过的问题和毛病，统一进行合并处理，然后将这些出现过的数据存入这个人工智能系统中，再通过这套系统来诊断，这样的诊断方式存在很多的漏洞。基于这种现象的发生，采用新兴的科学技术，将模糊理论应用到诊断系统中来，模糊理论不同于以往的技术理论，这套理论系统会处理一些突发的紧急的状况，不像以往的系统一样只能处理一些以前发生过的问题，这套系统会灵活诊断出一些新出现的问题和漏洞。模糊理论系统相比较与人工智能系统，能更好地灵活诊断，这套新兴的系统会根据人脑的判断来处理信息，同样也会存在一些漏洞，任何系统的完美程度都是比不上人脑系统的，模糊理论不具备自主思考的能力。

随着科学技术的发展，各种各样的技术都会研究和开发出来，不同的技术应用在不同的岗位需求上，在很大的程度上帮助人类解决了很多的问题，同样也提高了人们的工作效率，因为这些技术能够帮助人们处理大量的信息，从而能诊断出一系列的问题和漏洞。人工智能系统应用在电力诊断系统中，无疑是一项很大的突破，帮助人们处理了大量的信息，而且还能进行准确的分析，第一时间诊断出电力系统存在的问题，从而能够第一时间进行解决。随着技术进步，更多的新兴科技会应用到电力诊断系统中来，我们要根据自身的实际情况，制定出更适合我们的系统，更加方便我们工作的优化方案。

随着中国人口增多，企业和工厂在不断增加，我国的用电量也随之不断提升，这时候应该更好的解决电力系统。电力系统是一项庞大的系统，里面设计到很多的细节和面板问题，这是一项精密的系统，怎样能够更好的诊断电网故障，这项问题一直是国家电网立志研究的课题，当然随着科学的进步，各项新兴的技术应用到电网诊断系统中来，帮助电网事业解决了很多的问题，从而避免了很多的危险，毕竟电力诊断也是一项很危险的事情。这使得人们的生活更加便捷，用电更加的方便，方便了人们的生活。所以，致力于电网诊断的系统研究是目前很重要的一项工作。

4 结语

国家的电网事业在不断上升，电网工程也在不断的壮大，随之居民和工厂、企业用电量也在不断增加，这对于国家电网事业是一项新的考验，同样也是利国利民的好事。怎样能够进一步提高电网的安全系统，对于电力系统的研究方向，毕竟随着生活水平的提高，各种各样的用电量在不断增加，对于电网的安全问题是一个很大的考验。将新兴技术应用到电网诊断系统中来，能够在很大的程度上解决这项问题。但随着电力系统的发展，各种各样的问题也会随之增加，以往的科学技术解决不了新出现的问题，这时候需要重新定义，研究出更适合现在电网系统的技术。电力系统稳定的运行才是电网事业关心的重大问题，综合现在的电力系y的内部分析，结合目前我国的用电量的多少，最重要的是对于以往诊断出的问题进行综合的分析，从而才能制定出更加完善的系统，研制出更符合现代的优化技术，我们要根据自身的实际情况，制定出更适合我们的系统，这项问题才是电力系统需要考虑的方向。

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护理诊断描述方式篇(7)

【关键词】 电子设备 故障诊断 专家系统

随着科技的发展，越来越多的电子产品给人们的生活带来了巨大变化。不同行业的生产制造中也因为引进了大型的电子设备，创造了更大的经济价值。大型电子设备长期处于运行状态会增多技术故障的发生几率。人们迫切希望能够提高设备的故障诊断能力使其保持可靠性。故障诊断的目的在于确保电子设备在工作环境下出现的不明功能失调被迅速查明，确定诱因及性质状态，为下一步的维修处理提供技术预测。一般而言，电子设备的故障诊断技术分为传统技术和智能技术。

一、传统电子设备故障诊断技术

传统的故障诊断技术，以特定领域的理论知识作为技术支撑，需要操作人员保持清醒的认识，能够通过逻辑判断来确定故障的位置、种类及可修复程度等。传统故障诊断技术经历了阈值诊断和算法诊断两个阶段。较为常用的主要有：

1.1单信号处理

由于早期电子设备的集成度不高，一个机组内往往同时存在着大量的集成和分散元件。当操作人员人工使用各种仪表检测时，若检测仪表的输入和输出值不在理论范围内，则被认定故障将会出现或已经出现。

1.2多信号模型

考虑到元件之间的信号耦合问题，借助信息理论中的定量或定性的方法综合分析电子设备出现的故障，实现诊断。

1.3单信号滤波

滤波诊断改进了传统单信号处理方法中未考虑动态数据的问题，通过校对时间序列信号传输的数据，在滤波变换作用下记录信号的特征变量，对采集到的特征量赋予阈值实施诊断。

在多信号模型和单信号滤波中，还积极应用计算机进行仿真实验来辅助诊断。通过一定的仿真建模，能实时采集动态数据，监控整个系统的运行。

二、智能电子设备故障诊断技术

面对结构更加复杂的电子设备，其故障诊断的难度在不断增加，所提出的诊断技术要求在不断提高。传统故障诊断技术在应用过程中逐渐出其不足之处。技术操作本身需要的知识储备较多，且针对更加深层次的故障发力不足。相比之下，智能故障诊断技术的发展，迅速成为了电子设备故障诊断的首选。

2.1分类

智能故障诊断技术根据理论技术的不同可以分为模糊技术、灰色理论、专家系统、模式识别和失效树分析等。其中，以模糊技术、灰色理论、模式识别和失效树分析为代表的技术都着重于借助逻辑判断推理的相关知识，能够将电子设备诊断中故障模糊定位及定性分类等问题部分解决。而专家系统技术，则重点以自身作为技术开发平台，融合多种诊断技术，构建完善的智能故障诊断系统。本文探讨的电子设备智能故障诊断技术着重以专家系统作为研究对象。

2.2专家系统

一个成熟的职能故障诊断专家系统，应该在结构中包含系统知识库、集合数据库、推理机、解释机构、知识获取和人机交互系统、故障预兆分析和识别系统等。专家系统的不同种类具有不同的区别方式，如按照理论运用方式的不同，可将专家系统分为借助符号处理和借助数值处理两类；按照理论描述的不同，可以将专家系统的符号处理类再分为框架式、产生式、语义拓扑、面向对象的系统、基于案例分析的推理等，而借助数值处理的专家系统可分为模糊技术、灰色理论、人工神经网络等。专家系统一般需要考虑以下技术内核：

2.2.1知识库

故障诊断需要建立在一定的知识储备基础上，因此建立专家系统的知识库并积极规划其中的内容十分必要。规划后的知识库更有利于技术理论的搜索和整合维护。具体的规划方法有：①不同的设备故障具有不同的预兆。根据各类预兆情况整合独立的知识模块存入知识库中供诊断使用。②可以针对电子设备的不同部位常见故障分别做知识储备。③搭建数学模型，通过不同的表示方法确定不同的知识模块，用来描述不同的知识运用。④对各领域的专业意见进行收集整理，包括设备理论、标准故障知识、专家的历史经验、操作要领等信息。建立不同模块的知识库，能够在故障诊断推理中更便捷的调动知识信息，由各模块交流诊断对象的内容并自由调度提供服务。

2.2.2 推理机

推理机是专家系统的重要部分，充分调动知识来进行逻辑判断。在借助符号处理的专家系统中，推理机采用符号匹配的形式进行逻辑分析和状态搜索。而在数值处理的专家系统中，推理机运用数值进行计算来获得工作进程。推理机使用的推理机制主要是正向、反向和混合推理。一般而言，逻辑推理中的假设由正向推理提出，而反向则用来验证逻辑的真伪。

2.2.3 不确定性

故障诊断存在一定的不确定性。引发不确定性的原因可能来自于故障预兆模糊、实施传递的信号数据不精确、系统在读取知识规则时出现失效等情况。一旦出现不确定性的问题，需要借助包括整理理论、模糊判断、灰色理论在内的确定性理论来解决。

三、智能电子设备故障诊断技术的发展前景

智能故障诊断技术因其技术先进，操作便捷必然成为未来电子设备故障诊断的主要手段。智能诊断技术具有良好的发展前景。首先可以继续扩大当前其在远程故障诊断的优势，拓展使用领域，提高异地的诊断反应能力。其次，可以加深其在分布式多层次的大型电子设备中的应用。同时，与智能故障诊断技术相匹配的微型便携式专用仪器的开发，必然提高智能诊断技术的普及率。

四、结语

智能故障诊断技术和传统故障诊断技术在使用操作中是可以相互补充的。这样能够快速获取被诊断对象的故障信息，分析故障并准确定位，同时测试判断具体的故障部件，及时恢复设备。相信，利用智能故障诊断技术，能够为大型电子设备的维护管理保驾护航。

参 考 文 献

[1] 谢小轩，张浩，曾斌.制造企业远程故障诊断服务系统的研究[J].组合机床与自动化加工技术，2000（12）.