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为提高机器系统辅助诊断疾病的效率，分析了疾病诊断与模式识别的解决手段相似性，提出了基于可信度向量和模糊隶属度向量的疾病相似度的人工智能模式识别理论模型、数据结构模型、模式相似度构造算法与实践方法，并将其应用于计算机系统辅助诊断疾病的实践。数据显示结果表明，同自然人兽医专家个体相比，该模式能获得较高的诊断正确率，有效地降低了误诊率，具备较好的综合诊断性能。