ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Модели вывода в экспертных системах психофизиологической диагностики

Models of inference in the expert systems of psycho-physiological diagnostics
Статья опубликована в выпуске журнала № 2 за 2012 год. [ на стр. 104 ][ 12.06.2012 ]
Аннотация:Описаны различные модели прямого вывода диагностического заключения в классе экспертных систем психоло-гической и физиологической диагностики, создаваемых в рамках проблемно-ориентированной автоматизированной технологии, а также особенности организации вычислений в этих экспертных системах при использовании рассмат-риваемых моделей вывода.
Abstract:The different models of straight inference of diagnostic conclusion are considered in the class of the expert systems of psychological and physiological diagnostics, created within the framework of the problem-oriented computer-aided technology, and also features of organization of calculations in these expert systems at the use of the examined models of conclusion.
Авторы: Ермаков А.Е. (alerma@rambler.ru) - Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова, г. Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург, Россия, кандидат технических наук
Ключевые слова: вычислительная проце, модель вывода диагностического заключения, диагностическое заключение, интерпретатор описаний экспертных систем, программное инструментальное средство, автоматизированное создание экспертных систем, экспертная диагностическая система
Keywords: , model of inference of diagnostic conclusion, the diagnostic conclusion, the interpreter descriptions of expert systems, software tool, the automated creation of expert systems, expert diagnostic system
Количество просмотров: 4839
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.19Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.31Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Существует большое количество отечественных и зарубежных публикаций, посвященных созданию и практическому применению экспертных систем (ЭС) различного назначения, в том числе созданию ЭС с помощью разнообразных автоматизированных технологий, систем и оболочек, формированию баз знаний (БЗ) ЭС, моделям описания и способам извлечения знаний в различных предметных областях, реализации вывода и организации вычислений в ЭС [1–3]. При этом создание ЭС для психологической и физиологической диагностики (ПФД), а тем более технологии их автоматизированной разработки, требует от авторов формирования собственного подхода, соединяющего традиционные научные и прикладные результаты, специфику решаемых задач и индивидуальный взгляд на проблему.

В статье рассматриваются модели вывода диагностического заключения и организации вычислений в БЗ широкого класса ЭС ПФД, создаваемых при помощи авторской технологии (АТ) их автоматизированной разработки [1]. Некоторые из этих моделей вывода в течение ряда лет успешно используются в составе АТ, другие пока апробируются либо планируются к включению в АТ в перспективе. Включение в состав АТ дополнительных моделей вывода осуществляется по мере возникновения потребности в решении новых типов практических задач ПФД и апробации новых подходов к их решению.

Технология автоматизированного создания ЭС

Данная технология [4] предназначена для создания без программирования широкого класса ЭС ПФД и их практического использования психологами и врачами. АТ включает в себя:

–      проблемно-ориентированное программное инструментальное средство, обеспечивающее пользователю возможность автоматизированного создания ЭС через пошаговую спецификацию ее параметров;

–      программную систему – интерпретатор описаний ЭС, реализующую процедуру обследования, обработку полученных диагностических результатов и их представление в удобной пользователю форме;

–      расширяемый банк диагностических средств (баз описаний психологических тестов, вопросников, процедур ввода в ЭС различных параметров обследуемого, имеющих стандартизованный на уровне АТ интерфейс обмена данными с внешней средой);

–      БЗ (описаний) ЭС ПФД.

(Технология разработана автором совместно с К.А. Найдёновой и зарегистрирована в Роспатенте.)

При формировании БЗ ЭС инструментальное средство предоставляет пользователю возможность пошаговой спецификации ее объектов в порядке, определяемом их семантикой и существующими между ними отношениями. Сначала эксперт задает список диагностических задач. Затем для каждой задачи формируется список диагностических показателей (ДП), которые могут быть измеряемыми и вычисляемыми, а также формируемыми и формирующими. Для измеряемых ДП задаются измерительные шкалы (основная и, если необходимо, дополнительные), затем определяются структурные связи между ДП, далее в порядке возрастания уровня структурной иерархии для каждого вычисляемого ДП задается вычислительная процедура, допустим, взвешенное сложение формирующих ДП с весовыми коэффициентами, порождающая основную измерительную шкалу этого вычисляемого ДП. Примером основной шкалы в психодиагностике является шкала сырых баллов при ответе на тестовые вопросы, а в физиологии – шкала непосредственно измеряемых значений ДП (уровень глюкозы в крови, систолическое и диастолическое артериальное давление, частота сердечных сокращений, уровень холестерина в крови и т.д.). Допол- нительными в психодиагностике являются стандартизованные (стенов, станайнов, Т-баллов) и квантильные шкалы (процентилей и др.), а в медицинской диагностике – качественные шкалы со значениями «ниже нормы», «норма», «выше нормы», выдаваемые многими современными приборами, используемыми для исследования состава крови и других физиологических параметров. Далее, если необходимо, для вычисляемых ДП задаются дополнительные измерительные шкалы и отношения между ними. Если ДП имеет дополнительную качественную измерительную шкалу, множество ее значений содержит формулировки диагнозов, итоговых и промежуточных заключений в виде: «вероятен респираторный ацидоз», «имеется склонность к девиантным формам поведения» и т.п.

В инструментальном средстве, кроме прямой экспертной спецификации знаний, имеются программные средства индуктивного вывода знаний из данных, которые работают на основе специальных обучающих выборок, предоставляемых пользователем. Эти индуктивно сформированные знания (правила вычисления значений ДП, структурные связи между ДП, весовые коэффициенты фор­мирующих ДП в формулах и др.) затем включаются в БЗ создаваемых ЭС ПФД.

Интерпретатор описаний – программная система, обеспечивающая практическое использование созданных ЭС: ведение БД по обследуемым, реализацию диагностических процедур, описанных в ее БЗ, пошаговую обработку полученных данных, управление ходом обследования, формирование диагностического заключения и отображение для специалистов результатов обследования в табличной и графической формах.

Рассматриваемый класс ЭС

При создании рассматриваемого класса ЭС используется формализованная модель предметной области, описывающая структурные и функциональные параметры решаемых задач ПФД [5]. В рамках этой модели задача ПФД представляется в виде ветвящейся процедуры с детерминированными структурными и функциональными связями между ДП, коэффициентами истинности промежуточных и окончательных заключений, возможностью производства вычислений с полностью и частично определенными значениями операндов (предусловий), использованием разнотипных вычислительных процедур и развитых средств управления выводом диагностического заключения, основанных на анализе результатов, полученных на каждом его шаге. Вычисляемые ДП конструируются на основе формирующих ДП (измеряемых ДП и вычисляемых ДП более низкого уровня структурной иерархии). ДП связаны между собой и с другими объектами модели различными отношениями, в том числе структурными связями (нисходящими – от формируемых ДП к формирующим и восходящими – от формирующих ДП к формируемым). Все ДП имеют атрибут «уровень структурной иерархии», который у вычисляемых ДП на единицу превышает наивысший уровень структурной иерархии формирующих его ДП, а все измеряемые ДП имеют уровень структурной иерархии, равный 0. Если вычисляемый ДП p3 строится на основе формирующих ДП p1 и p2, а уровни структурной иерархии p1=1 и p2=3, то уровень структурной иерархии p3=4. В инструментальном средстве реализован алгоритм расчета уровней структурной иерархии рассматриваемых ДП, используемый при формировании БЗ.

БЗ ЭС, создаваемых в рамках АТ, включают в себя базу правил и базу формул, предназначенных для вывода значений вычисляемых ДП на основе значений формирующих ДП, но база формул может и отсутствовать. В БЗ ЭС также содержатся правила, управляющие структурой диагностической процедуры – пошаговым выбором и запуском диагностических средств (ДС), пошаговым анализом полученных данных и формированием диагностического заключения.

Правила вывода диагностического заключения

В ЭС ПФД, созданных при помощи АТ [4], для организации вычислений используются четкие и нечеткие продукционные утверждающие правила. Четкие правила имеют вид: «если ДП pi=i1 или piÎ[i1, i2] & pn=n1 (pnÎ[n1, n2]) & ... & pk=k1 (pkÎ[k1, k2]), то вычисляемый ДП pm=m1», а нечеткие правила – вид: «если pi=i1 (piÎ[i1, i2]) & ... & pk=k1 (pkÎ[k1, k2]), то pm=m1 с некоторым коэффициентом истинности кипр=α, 0<α£1». Коэффициенты истинности правил (кипр) являются количественной мерой достоверности описываемых ими закономерностей в контексте рассматриваемой задачи ПФД. Они могут напрямую задаваться экспертом на основе справочной литературы и личного опыта или алгоритмически вычисляться интерпретатором описаний в ходе вывода. Значения i1, n1, k1, m1 и интервалы значений формирующих ДП могут быть числовыми и нечисловыми величинами. Постусловие нечеткого правила (значение вычисляемого ДП) при этом будет ложным с некоторой числовой мерой – коэффициентом ложности γ=1–α, 0£γ<1.

Наряду с утверждающими правилами в ЭС ПФД могут использоваться четкие правила, отвергающие некоторые значения вычисляемых ДП, также продукционные. Отвергающие правила имеют вид: «если pi=i1 (piÎ[i1, i2]) & ...& pk=k1 (pkÎ[k1, k2]), то вычисляемый ДП pm¹m2». Нечеткие отвергающие правила в рассматриваемых далее моделях вывода не используются, поскольку являются инверсией соответствующих нечетких утверждающих правил.

Классификация моделей прямого вывода в ЭС ПФД

Модели прямого вывода диагностического заключения, используемые в рассматриваемом классе ЭС ПФД, можно классифицировать по следующим параметрам.

1. Количество значений вычисляемых ДП, формируемых на каждом шаге вывода:

–      одновариантные модели вывода (на каждом шаге вывода ищется единственное значение вычисляемого ДП);

–      многовариантные модели вывода (хотя бы на одном шаге вывода ищется несколько значений вычисляемого ДП).

2. Степень истинности (диагностической цен­ности) выводимых значений ДП:

–      вывод значений вычисляемых ДП осуществляется с использованием четких правил со 100 %-ной истинностью; коэффициенты истинности диагностических правил и значений формирующих ДП не используются;

–      вывод значений вычисляемых ДП производится с использованием нечетких правил; значения вычисляемых ДП и диагностические правила обладают истинностью α, 0<α1; коэффициенты истинности правил задаются экспертом при формировании БЗ ЭС, коэффициенты истинности значений вычисляемых ДП рассчитываются экспертной системой в процессе вывода.

3. Типы диагностических правил, используемых при выводе:

–      только утверждающие правила, свидетельствующие об абсолютной или частичной достоверности выводимых значений вычисляемых ДП;

–      как утверждающие, так и отвергающие правила, в результате чего решения на каждом шаге вывода формируются на основе утверждающих правил при отсутствии правил, отвергающих эти значения, а при наличии отвергающих правил значения вычисляемых ДП отвергаются.

4. Степень определенности операндов (формирующих ДП), используемых при выводе:

–      на каждом шаге вывода расчет значений вычисляемых ДП проводится при условии, что значения всех формирующих ДП в формулах и значения всех предусловий в используемых правилах измерены и вычислены;

–      при выводе допускаются производство вычислений и с не определенными на данном его этапе (шаге) значениями части операндов (в процедурах на основе формул) и использование правил с сокращенным набором формирующих ДП в предусловиях (при их наличии в БЗ ЭС).

Под сокращенным набором формирующих ДП понимаются ситуации, когда некий ДП p4 структурно формируется, к примеру, на основе ДП p1, p2, p3, но в некоторых правилах БЗ для его вычисления используются значения лишь части из этих ДП, например, p1 и p2 , или p2 и p3, или только p1.

5. Структура диагностической процедуры:

–      линейная, в которой все ДС независимо от полученных с их помощью диагностических результатов применяются (предъявляются обследуемому) в одном априори заданном порядке;

–      ветвящаяся (древовидная), в которой по окончании работы некоторых или каждого ДС модулем вывода анализируются полученные данные для определения дальнейших действий – запуска того или иного ДС или окончания обследования и формирования диагностического заключения.

Модели вывода диагностического заключения в ЭС ПФД

В рассматриваемом классе экспертных систем вывод значений вычисляемых ДП осуществляется в порядке возрастания их уровней структурной иерархии. При использовании моделей вывода с полностью определенными операндами расчет значений вычисляемых ДП производится однократно, а в моделях с не полностью определенными операндами значения вычисляемых ДП могут пересчитываться многократно.

Введем обозначения: Одновар (одновариантная модель вывода) – для всех вычисляемых ДП ищется единственное значение; Многовар (многовариантная модель вывода) – хотя бы для одного вычисляемого ДП ищется несколько значений; ПолОпр – для всех вычисляемых ДП вычисления производятся с полностью определенными операндами; НепОпр – хотя бы для одного ДП вычисления производятся с не полностью означенными операндами; УтвПрав – для нахождения значений всех вычисляемых ДП используются только утверждающие правила; Утв&Отв – для нахождения значений хотя бы одного вычисляемого ДП используются утверждающие и отвергающие правила; НечПрав – при выводе значений вычисляемых ДП используются нечеткие правила, коэффициенты истинности значений ДП и правил; ЧетПрав – при выводе используются четкие правила, коэффициенты истинности значений ДП и правил не используются. Тогда с учетом особенностей формализованной модели предметной области в рамках АТ [5] теоретически могут использоваться модели вывода, описываемые следующими параметрами:

Одновар – ПолОпр – УтвПрав – НечПрав,

Одновар – ПолОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

Одновар – ПолОпр – Утв&Отв – НечПрав,

Одновар – ПолОпр – Утв&Отв – ЧетПрав,

Одновар – НепОпр – УтвПрав – НечПрав,

Одновар – НепОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

Одновар – НепОпр – Утв&Отв – НечПрав,

Одновар – НепОпр – Утв&Отв – ЧетПрав,

Многовар – ПолОпр – УтвПрав – НечПрав,

Многовар – ПолОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

Многовар – ПолОпр – Утв&Отв – НечПрав,

Многовар – ПолОпр – Утв&Отв – ЧетПрав,

Многовар – НепОпр – УтвПрав – НечПрав,

Многовар – НепОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

Многовар – НепОпр – Утв&Отв – НечПрав,

Многовар – НепОпр – Утв&Отв – ЧетПрав.

Далее рассмотрим модели, представляющие наибольший практический интерес.

1. Одновариантная модель вывода на основе четких утверждающих правил с полностью определенными значениями операндов.

В этой модели вывод значений вычисляемых ДП осуществляется в порядке возрастания их уровней структурной иерархии. При этом на каждом шаге вывода рассчитываются значения только тех вычисляемых ДП, у которых на момент просмотра найдены значения всех операндов, то есть эти значения имеют индикатор вычисленности. Коэффициенты истинности значений формирующих ДП и правил при выводе не используются, поэтому значения всех вычисляемых ДП выводятся со 100 %-ной достоверностью. При этом заранее отсортированные правила нахождения значений вычисляемых ДП последовательно просматриваются до удовлетворения их предусловий поступившими в модуль вывода значениями формирующих ДП обследуемого, взятыми из БД ЭС. В результате вычисляемому ДП присваиваются значение постусловия (правой части правила) и индикатор вычисленности, поиск правил для данного вычисляемого ДП завершается, и модуль вывода переходит к поиску значения следующего вычисляемого ДП этого же уровня структурной иерархии. Если все вычисляемые ДП данного уровня иерархии означены, модуль вывода переходит к нахождению значений вычисляемых ДП следующего уровня. Формулы для расчета значений вычисляемых ДП в ходе вывода также используются при условии, что все операнды в них означены. Если на некотором шаге вывода хотя бы один операнд в правилах или формулах не означен, этот показатель модулем вывода пропускается и предпринимается попытка означить следующий вычисляемый ДП этого же или более высокого уровня структурной иерархии. В рамках модели процесс формирования диагностического заключения может иногда прерываться из-за невозможности означить значения некоторых вычисляемых ДП, если значения каких-либо формирующих ДП, непосредственно связанных с ними, не определены.

2. Одновариантная модель вывода на основе четких утверждающих правил с не полностью определенными значениями операндов.

Данная модель вывода обладает большей гибкостью в сравнении с предыдущей и обеспечивает пользователю получение одновариантного диагностического заключения в большем проценте случаев, чем предыдущая, но также без оценки надежности полученного результата. Как и в модели 1, расчет значений вычисляемых ДП производится в порядке возрастания их уровней структурной иерархии. При выводе значения вычисляемого ДП в БЗ ищется правило, предусловия которого содержат только означенные формирующие ДП при том, что структурно этот вычисляемый ДП может быть связан и с другими, пока еще не означенными формирующими ДП. В вычислительных процедурах, использующих формулы, на каждом шаге вывода расчет значений вычисляемых ДП также производится и в случаях, когда значения части формирующих ДП не определены. При этом значения неозначенных операндов в формулах, использующих арифметическое сложение и вычитание, полагаются равными нулю, а в формулах на основе умножения и деления операндов – единице. В отличие от модели 1 в данной модели используются индикаторы предварительной и окончательной вычисленности значений ДП. С учетом некоторого упрощения реализованного в модели алгоритма индикатор предварительной вычисленности присваивается ДП, если его значение найдено на основе сокращенного множества операндов и свидетельствует о том, что при возможности значение этого ДП следует пересчитать на основе значений расширенного или полного множества формирующих ДП. В последнем случае вычисляемый ДП получает индикатор окончательной вычисленности и его значение больше не пересчитывается. В этой модели после нахождения значения очередного вычисляемого ДП и перед началом поиска значения следующего вычисляемого ДП делается попытка пересчета значений вычисляемых ДП более высоких уровней структурной иерархии, имеющих индикатор предварительной вычисленности.

3. Одновариантная модель вывода на основе нечетких утверждающих правил с полностью определенными значениями операндов.

Данная модель строится на базе модели 1 с добавлением к ней коэффициентов истинности ДП и правил вывода. В БЗ ЭС для вывода значения вычисляемого ДП ищется диагностическое правило с удовлетворенным предусловием или формула. Обозначим pkn n-е значение ДП pk; киkn – коэффициент истинности этого значения. Допустим, при выводе ищется значение вычисляемого ДП px, определяемое с помощью нескольких диагностических правил, одним из которых является правило:

«если p1=p1α & p2=p2β &… & pk=pkγ, то px=pxm»    (1)

с коэффициентом истинности кипр, содержащее значения {p1α, p2β, …, pkγ} формирующих ДП {p1, p2, …, pk}. Для этого модуль вывода из БД ЭС запрашивает пары величин {(p1α, ки1α), …, (pkγ, киkγ)}. Если этими данными предусловия правила (1) удовлетворены, то значение вычисляемого ДП px станет равным его постусловию pxm, а коэффициент истинности киxm значения pxm ищем по формуле

киxm=min(ки1α, ки2β,…, киkγ, кипр).                      (2)

Есть и другие способы нахождения коэффициентов истинности значений вычисляемых ДП, однако в АТ используется этот в связи с его простотой и адекватностью задачам ПФД. Для значений вычисляемых ДП px, рассчитываемых по арифметическим формулам px=f(p1, …, pk) и логическим выражениям вида px=p1 &… & pk, киxy=min(ки1α, …, киkγ, киф), а для ДП, рассчитываемых по логическим выражениям вида px=p1 Ú … Ú pk, киxy=min(max(ки1α, …, киkγ), киф); где f – обозначение формулы; & – операция конъюнкции; Ú – дизъюнкция; киф – коэффициент истинности формулы. Во многих случаях коэффициенты истинности значений измеряемых ДП и формул киф равны 1, а кипр, задаваемые разработчиком ЭС, удовлетворяют условиям 0<кипр1. Поэтому (2) может приобретать вид киxm=min(1, …, 1, кипрm)=кипрm, киxm=min(ки1α, …, киkγ, 1)=min(ки1α, …, киkγ), а киxy=min(max(ки1α ,…, киkγ), киф) – вид min(max(ки1α, …, киkγ), 1)=max(ки1α, …, киkγ) или киxy=min(max(1, …, 1), киф)=киф, поскольку коэффициенты истинности некоторых эмпирических аналитических выражений могут быть не равны 1.

При использовании нечетких правил вывода возникает проблема экспертного задания их коэффициентов истинности при формировании БЗ ЭС. Существуют два основных подхода:

–      полагаются на личный профессиональный опыт эксперта, участвующего в создании ЭС, и опыт других специалистов, с некоторой надежностью гарантирующий достоверность задаваемых коэффициентов истинности;

–      применяются различные технологии, методы и способы извлечения нечетких знаний из их носителя (специалиста) и формализации нечетких рассуждений эксперта, описанные в том числе в [1, 2].

В настоящее время в АТ [4] используется 1-й подход как достаточно хорошо зарекомендовавший себя на практике.

4. Одновариантная модель вывода на основе нечетких утверждающих правил с не полностью определенными значениями операндов.

Данная модель объединяет в себе черты и принципы функционирования моделей 2 и 3. При этом вычисления с не полностью определенными значениями операндов в ней производятся, как в модели 2, а расчет коэффициентов истинности значений вычисляемых ДП выполняется подобно модели 3.

5. Одновариантная модель вывода на основе четких утверждающих и отвергающих правил с полностью определенными значениями операндов.

Основное отличие данной модели от модели 1 заключается в использовании отвергающих правил, имеющих более высокий приоритет по сравнению с утверждающими. Если значение pim вычисляемого ДП pi модулем вывода найдено при помощи некоторого утверждающего правила, то в базе отвергающих правил ищется правило с удовлетворенным предусловием и постусловием pim. В случае, если такое правило найдено, значение pim признается недопустимым. Затем модулем вывода в БЗ ЭС ищется правило, порождающее другое допустимое значение pik вычисляемого ДП pi, которое также проверяется по базе отвергающих правил. Если отвергающее правило для значения pik отсутствует, это значение вносится в БД ЭС, индикатор его вычисленности становится true и модуль вывода переходит к означиванию следующего вычисляемого ДП. Если другое допустимое значение у pi отсутствует, в данной модели вывода вычисляемый ДП pi остается неозначенным, его индикатор вычисленности сохраняет значение false, а модуль вывода переходит к поиску значения следующего вычисляемого ДП.

6. Одновариантная модель вывода на основе нечетких утверждающих правил и четких отвергающих правил с полностью определенными значениями операндов.

Модель вывода объединяет в себе принципы функционирования моделей 3 и 5. Коэффициенты истинности значений вычисляемых ДП рассчитываются, как в модели 3, а алгоритм вывода значений ДП реализуется, как в модели 5.

7. Одновариантная модель вывода на основе нечетких утверждающих правил и четких отвергающих правил с не полностью определенными значениями операндов.

Модель объединяет в себе принципы функционирования моделей 2 и 6 или моделей 2, 3 и 5. Алгоритм вывода значений вычисляемых ДП в ней реализуется, как в моделях 5 и 6, с учетом принципов вычислений при не полностью определенных значениях операндов из модели 2. Коэффициенты истинности значений вычисляемых ДП рассчитываются, как в моделях 3 и 6.

8. Многовариантная модель вывода на основе нечетких утверждающих правил с полностью определенными значениями операндов.

В рамках модели для нахождения значений вычисляемых ДП могут использоваться как правила, так и формулы. При поиске значений {pkγ} вычисляемого ДП pk элементы прямого произведения значений формирующих ДП поочередно подставляются в правила или формулы. Поиск {pkγ} производится перебором сначала правил, а для каждого правила – сочетаний значений формирующих ДП. Допустим, значения некоторого вычисляемого ДП p4 находятся с помощью правил

«если p1=a & p2=b, то p41=d», кипр1=0,7,

«если p2=h & p3=c, то p42=е», кипр2=0,6,                  (3)

«если p3>f, то p43=g», кипр3=0,5.

Допустим, ранее были найдены следующие значения ДП p1, p2, p3, хранящиеся в БД ЭС:

p1={(p11=a; ки11=0,35), (p12=2a; ки12=0,65)},

p2={(p21=b; ки21=0,56), (p22=h; ки22=0,68)},           (4)

p3={(p31=c; ки31=0,83), (p32=2f; ки32=0,79)}, c

Как и в модели 3, в данной модели коэффициенты истинности значений вычисляемых ДП рассчитываются как минимум коэффициентов истинности всех формирующих ДП и правила. Тогда при подстановке данных (4) в правила (3) будут получены следующие результаты:

p41=d, ки41=min(ки11, ки21, кипр1)=min(0,35; 0,56; 0,7)=0,35;

p42=е, ки42=min(ки22, ки31, кипр2)=min(0,68; 0,83; 0,6)=0,6;

p43=g, ки43=min(ки32, кипр3)=min(0,79; 0,5)=0,5.

При использовании для расчета значения px выражений вида px=f(p1, …, pk) или px=p1 &… & pk в них последовательно подставляются значения {p11, …, p1α}, …, {pk1, …, pkβ} формирующих ДП p1, …, pk, в результате чего потенциально для ДП px может быть сформировано множество значений вида {pxγ, γ=1, …, α´ … ´β} с коэффициентами истинности киxγ=min(ки1m, …, киkn, киф), mÎ{1, …, α} ,…, nÎ{1, …, β}. Если px вычисляется как дизъюнкция формирующих ДП, то киxγ=min(max(ки1m, …, киkn), киф). Например, пусть на предыдущих шагах вывода были найдены величины {(p1i, ки1i), i=1, …, m1} и {(p2j, ки2j), j=1, …, m2}, а на данном его шаге значение ДП р3 находится по формуле р3=р1+р2. Пусть коэффициент истинности формулы киф=1. Тогда для нахождения значений ДП р3 модуль вывода сформирует пары величин {(p3n=р1i+р2j, ки3n=min(ки1i, ки2j, 1)), n=1, …, m1´m2, i=1, …, m1, j=1, …, m2}, которые будут сохранены в БД ЭС полностью или частично, например, δ

9. Многовариантная модель вывода на основе нечетких утверждающих правил и четких отвергающих правил с полностью определенными значениями операндов.

Модель объединяет в себе принципы функционирования моделей 6 и 8 или моделей 3, 5 и 8. Коэффициенты истинности значений вычисляемых ДП рассчитываются, как в модели 3, а алгоритм вывода значений ДП – как в моделях 5 и 8. При этом используются:

–      комплекс утверждающих правил, содержащий правила вывода значений вычисляемых ДП;

–      комплекс отвергающих правил – запретов для значений вычисляемых ДП, описывающих значения формирующих ДП, при которых значения вычисляемых ДП недопустимы.

Решение о допустимости найденного значения pni вычисляемого ДП pn принимается по принципу: в БЗ есть утверждающее правило с удовлетворенными предусловиями, подтверждающее истинность значения pni, а правило, отвергающее это значение, отсутствует. В противном случае значение pni ДП pn отвергается.

Подытоживая, следует отметить, что определить наиболее адекватные модели трудно. Все зависит от специфики задачи ПФД. Многие задачи ПФД можно решать с помощью нескольких различных моделей вывода, хотя для каждой задачи наиболее адекватной все же является какая-то одна из них.

Модели вывода 1 и 2 успешно использовались для создания ЭС ПФД в рамках АТ [4]. В настоящее время запрограммированы и проходят практическую апробацию модели вывода диагностического заключения 3, 5, 6 и 8.

Целью статьи являлось рассмотрение в систематизированном виде различных моделей вывода диагностического заключения применительно к описанному классу ЭС ПФД, создаваемых в рамках АТ, в том числе для определения направлений дальнейшего развития этой технологии.

Литература

1. Приобретение знаний; [пер. с япон.; под ред. С. Осуги, Ю. Саэки]. М.: Мир, 1990. 304 с.

2. Асаи К., Ватада Д., Иваи С. Прикладные нечеткие системы; [пер. с япон.; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно]. М.: Мир, 1993. 368 с.

3. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ; [пер. с англ.]. М.: Финансы и статистика, 1990. 320 с.

4. Найденова К.А., Ермаков А.Е. Технология автоматизированной разработки адаптивных компьютерных систем психологической и физиологической диагностики // Автоматизация проектирования дискретных систем: матер. 3-й Междунар. конф. Минск, 1999. Т. 3. С. 72–79.

5. Модель знаний для автоматизированного проектирования экспертных психодиагностических систем / К.А. Найденова [и др.] / Искусственный интеллект-96: сб. науч. тр. 5-й Национ. конф. с междунар. участ. Казань, 1996. Т. 2. С. 275–279.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=3123
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.19Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.31Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 2 за 2012 год. [ на стр. 104 ]

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: