摘要：中医舌诊是一个极其复杂的过程，是以舌症彩色图像的识别为主，并综合考虑脉象和其它临床数据的中医医疗诊断方法。可信度方法是人工智能领域的一种不确定推理方法，它通过量化不确定知识将不确定信息确定化，被广泛用于处理各种随机不确定信息。通过融合模糊逻辑推理、神经网络技术及可拓学方法，研究了一种基于竞争神经网络的中医舌诊智能推理模型，以VC＋＋6．0和SQL Server2000为开发工具，实现了对中医专家诊断推理过程的模拟。并在推理过程中嵌入了可信度的评价体系，对输入模式信息和专家经验信息的关系引入了可信度度量，借鉴贝叶斯理论方法对神经网络的推理结果的可信度进行了研究，从而使诊断准确率大大提高，且系统使用简洁、方便。

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