一种基于本体学的专家系统方法,用于适应混乱环境中的助听器
Guy Merlin Ngounou1, Anne Marie Chana1, Bernabé Batchakui1
1Department of Computer Engineering, École Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé, Yaounde P.O. Box 8390, Cameroon.
Audiology research
|April 25, 2025
概括
本研究介绍了DHAFES,一个针对助听器配件的个性化,基于本体学的专家系统. 它为听力损失康复提供了一个可访问的离线解决方案,特别是在资源较少的环境中.
科学领域:
- 听力学 听力学是指听力学.
- 人工智能的人工智能
- 知识表示 知识表示
背景情况:
- 配合助听器是复杂的,对于听力损失康复至关重要.
- 人工智能解决方案往往需要大型数据集和云访问,限制在低资源领域的使用.
- 在资源有限的助听器装配中,专家知识和指导方针至关重要.
研究的目的:
- 介绍DHAFES (动态助听器配套专家系统),一个个性化,基于本体学的系统.
- 开发适应不同临床环境的助听器装配决策支持系统.
- 在资源有限的环境中提高助听器安装解决方案的可访问性.
主要方法:
- 分析患者的投诉以确定听力问题.
- 为用户报告的投诉开发了一个多语言的自我评估问卷.
- 创建了使用OWL 2的助听器配合本体 (HAFO),并实施了DHAFES作为决策支持系统.
主要成果:
- DHAFES支持33个核心投诉类别,提供透明度和可追溯性.
- 该系统在线和远程运行,提高了可访问性.
- DHAFES处理输入以生成个性化的助听器配套建议.
结论:
- DHAFES是一种可扩展,可解释和临床相关的助听器配套解决方案.
- 它的基于本体学的设计允许适应各种临床环境.
- DHAFES为未来在听力学中整合人工智能的基础提供了基础.
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