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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Марта 2018

Инструментальное средство для автоматизированного создания экспертных систем

The tool for expert systems automated creating
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2013 год. [ на стр. 107-114 ][ 26.08.2013 ]
Аннотация:Описывается программное инструментальное средство, используемое для автоматизированной разработки класса экспертных систем, предназначенных для исследования различных аспектов психического и физиологического состояний обследуемых, являющееся ключевым элементом авторской технологии автоматизированного создания без программирования и практического применения этих систем. Функционирование инструментального средства осуществляется на основе предложенных авторами формализованной модели решаемых диагностических задач и комплекса моделей вывода диагностического заключения, обеспечивает создание экспертных систем на основе конвейерной экспертной спецификации их элементов и интегрированных процедур индуктивного формирования знаний. В статье раскрывается содержание автоматизированной технологии создания экспертных систем психологической и физиологической диагностики, дается характеристика рассматриваемого класса этих экспертных систем, описываются правила вывода, применяемые в таких экспертных системах. Рассматриваются вычислительные процедуры и операции, используемые при создании рассматриваемого класса экспертных систем психологической и физиологи-ческой диагностики. Описываются концепция создания инструментального средства, его функциональные возможности и структура на уровне функциональных подсистем. Раскрываются этапы спецификации создаваемых экспертных систем. Описываются программные средства индуктивного формирования знаний на основе данных, реализованные в инструментальном средстве. Рассматриваются особенности программной реализации инструментального средства и приводятся выводы по изложенному материалу.Инструментальное средство создано на языке программирования Visual Basic6.0 Service Pack6 и предназначено для работы в среде операционной системы Microsoft Windows XP.
Abstract:The article describes a software tool for the automated development of expert systems class that meant for re-search of various aspects of the mental and physical condition of the examinees, which is a key element of theauthor's tech-nology for the automated creation without programming and practical application of these systems. The tool functioning is carried out on the basis of solved diagnostic problems formalized model and diagnostic conclusion models. This provides ex-pert systems creation based on the conveyor expert specification of its components and integrated procedures of knowledge inductive forming. The article reveals the content of the automated technology of creation of psychologicaland physiological diagnostics expert systems, gives characteristics of these expert systems class, describes the inference rules used in such ex-pert systems. The paper also considers computational procedures and operations used while creating this class of psychologi-cal and physiological diagnostics expert systems. The conception of tool creation, its functionality and the tool structure at the level of functional subsystems is described. The stages of created expert systems specification are revealed further. The article describes software of inductive knowledge forming based on tool data. It also describes the features of the tool imple-mentation and presents the conclusions. This tool is created in Visual Basic 6.0 programming language Service Pack 6 and is designed to work in Microsoft Windows XP operating system.
Авторы: Ермаков А.Е. (alerma@rambler.ru) - Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова, г. Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург, Россия, кандидат технических наук, Найденова К.А. (ksennaidd@gmail.com) - Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова, г. Санкт-Петербург,, г. Санкт-Петербург, Россия, кандидат технических наук
Ключевые слова: конвейерная спецификация экспертн, инструментальное средство для автоматизированно-го создания экспертных систем, модель вывода диагностического заключения, формализованная модель знаний, автоматизированное создание экспертных систем, экспертная система
Keywords: conveyor-liker specification of expert system, automated expert systems creation tool, model of inference of diagnostic conclusion, formalized model of knowledge, the automated creation of expert systems, expert system
Количество просмотров: 4544
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (13.63Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.39Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Существует большое количество отечественной и зарубежной литературы, посвященной разработке и практическому применению экспертных систем (ЭС) различного типа и назначения, в том числе созданию ЭС с помощью автоматизированных технологий (АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, ARIS, IDEF [1–3] и др.), новых технологий разработки программных систем (Agile Software Development, Extreme Programming [4, 5]), CASE-средств (UFO-ToolKit, ERWin [6, 7] и др.), инструментальных средств (ЭКО, G2 Gensym Copr., RuleWorks и др.), оболочек (EMYCIN, GURU, S.1, M.4, FLEX ToolKit, Flint ToolKit, ACQUIRE, VisiRule и др.), многофункциональных сред программирования, поддерживающих несколько парадигм представления знаний (LOOPS, KEE, ART, CLIPS [8] и др.) и специальных объектно-ориентированных языков программирования высокого уровня (UML [9], OPS5, LISP, SmallTalk, CLOS, COOL, РЕФАЛ, FRL, FLAVORS, PROLOG и др.). Подходы к автоматизированному созданию ЭС у различных разработчиков имеют как общие черты, так и свои особенности [10]. В статье описывается проблемно-ориентированное программное инструментальное средство (ИС), являющееся составной частью автоматизированной технологии (АТ) создания и применения ЭС для психологической, физиологической диагностики (ПФД) и обучения [11]. АТ ориентирована на психологов, физиологов, врачей, педагогов и предоставляет им возможность создания без программирования и практического использования широкого класса ЭС, предназначенных для исследования различных аспектов психического и физиологического состояний (ПФС) обследуемых. Наряду с диагностическими ИС позволяет создавать обучающие ЭС, предназначенные для профессиональной подготовки студентов и курсантов медицинских вузов и для повышения квалификации молодых специалистов.

Сущность и основные элементы автоматизированной технологии создания ЭС ПФД

В состав АТ входят следующие элементы.

1. Проблемно-ориентированное ИС, обеспечивающее разработчикам возможность комбинированной спецификации структурных и функциональных параметров создаваемых ЭС ПФД, реализуемой на основе их конвейерной экспертной спецификации, когда отдельные этапы спецификации естественно следуют друг за другом в соответствии с семантикой описываемых объектов и существующими между ними взаимосвязями, а также использовании встроенных процедур индуктивного формирования знаний.

2. Проблемно-ориентированный интерпретатор описаний (ИО) ЭС, сформированных при помощи ИС, – программная система, обеспечивающая практическое использование созданных ЭС ПФД: ведение БД по обследуемым, реализацию диагностических процедур (ДИП), описанных в БЗ ЭС, вывод на экран запросов к пользователю от диагностических средств (ДС) и необходимых информационных сообщений, пошаговую обработку полученных данных, управление ходом обследования, вывод диагностического заключения (ДИЗ), отображение на экране монитора и устройстве печати результатов обследования в табличной и графической формах, а также их хранение и просмотр в БД.

3. Программа привязки ИС и ИО к аппаратным характеристикам конкретных компьютеров (BIOS, процессору и ряду других) для защиты этих программных систем от пиратского копирования, осуществляющая также формирование файлов, необходимых для работы ИС и ИО.

Практические результаты применения АТ и ИС:

–      базы спецификаций ЭС ПФД, унифицированные по структуре, предназначенные для использования совместно с ИО и образующие вместе с ним ЭС ПФД, готовые к практическому применению;

–      банк ДС – психологических тестов и процедур ввода в ЭС различных параметров обследуемых, имеющих стандартизованный на уровне АТ интерфейс обмена данными с внешней средой – ЭС ПФД.

Перечисленные результаты работы ИС также можно считать составной частью АТ.

При создании ЭС ПФД авторы используют расширенную формализованную модель класса решаемых диагностических задач [12], исчерпывающе описывающую их структурные и функциональные параметры, а также семейство моделей вывода ДИЗ [13]. На основе этих моделей ДИП в ЭС ПФД реализуется

–      комплексом ДС, используемых для проведения диагностического обследования респондентов;

–      системой спецификаций структурных и функциональных параметров ДИП, обеспечивающих ее практическую реализацию, алгоритмическую обработку данных, полученных от ДС, управление процедурой диагностического обследования и формирование ДИЗ.

В роли ДС может выступать любой програм- мный или программно-аппаратный модуль (психологический тест, модуль ввода в ЭС ПФД физиологических, биохимических и других параметров обследуемого), осуществляющий сбор информации, необходимой для формирования ДИЗ. Задачи ПФД в ЭС представляются в виде ДИП с линейной или нелинейной структурой, детерминированными структурными и функциональными связями между диагностическими показателями (ДП), коэффициентами истинности промежуточных и окончательных заключений, возможностью производства вычислений с полностью и частично определенными значениями операндов и комплексом необходимых вычислительных процедур. Структура линейной ДИП всегда неизменна. Она определяется множеством используемых ДС и очередностью их предъявления обследуемому. Нелинейной является ДИП, обладающая ветвящейся структурой. Для различных обследуемых ее структура может отличаться, определяться ходом обследования, множеством используемых ДС, значениями ДП, обусловливающими выбор следующего ДС на каждом шаге обследования, правилами перехода между ДС. ДИП включают в себя разнотипные вычислительные процедуры и средства управления выводом ДИЗ, основанные на анализе результатов, получаемых на каждом его шаге. ДС в процессе взаимодействия с пользователем определяют значения одного или нескольких ДП. ДП разделяются на измеряемые и вычисляемые, а также на формируемые и формирующие. Формируемые ДП конструируются на основе формирующих ДП. Все 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). ДП имеют атрибут «уровень структурной иерархии», который у вычисляемых ДП на единицу превышает наивысший уровень формирующих их ДП, а все измеряемые ДП имеют нулевой уровень иерархии. Каждый ДП связан с одной или несколькими дискретными или непрерывными числовыми или качественными измерительными шкалами. У всех ДП есть основная шкала, а иногда и дополнительные. Значения ДП в основных шкалах порождаются структурными связями, вычислительными процедурами и измерительными шкалами формирующих ДП. Дополнительные шкалы ДП связаны с основными измерительными шкалами отношениями соответствия значений.

Правила вывода в ЭС ПФД, поддерживаемые ИС

ИС позволяет использовать в создаваемых ЭС ПФД для организации вычислений 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 коэффициентом истинности кипр=a, 01». Коэффициенты истинности кипр правил являются количественной мерой достоверности описываемых ими закономерностей в контексте решаемой задачи ПФД. Они могут напрямую задаваться экспертом на основе справочной литературы и личного опыта или алгоритмически вычисляться в ходе вывода. Значения i1, n1, k1, m1 и интервалы значений формирующих ДП могут быть числовыми и нечисловыми величинами. Наряду с утверждающими правилами в ЭС ПФД могут использоваться четкие правила, отвергающие некоторые значения ДП (диагностические заключения), также продукционные. Отвергающие правила имеют вид: «если pi=i1(piÎ[i1, i2])& ... &pk= =k1(pkÎ[k1, k2]), то ДП pm¹m2(pmÏ[m1, m2])».

Вычислительные процедуры и операции, реализуемые ИС в ЭС ПФД

ИС позволяет разработчикам использовать в создаваемых ЭС ПФД вычислительные процедуры различных типов:

–      логические операции, из которых в ИС используются конъюнкция операндов (формирующих ДП), дизъюнкция операндов и логическое отрицание значения операнда;

–      традиционные арифметические операции: сложение, вычитание, умножение и деление;

–      обобщенные арифметические процедуры (ОАП): взвешенное сложение и вычитание pi=w1×p1±w2×p2± … ±wn×pn, взвешенное умножение pi=w×p1×p2× … ×pn, взвешенное деление pi=w×pn/pk операндов, где w, {wk} – числовые весовые коэффициенты;

–      взвешенные математические функции: взвешенная степенная функция p2=w×p1m, где p1, p2 – значения различных ДП; взвешенная экспоненциальная функция p2=w×ep1, где e=2,7182… – экспонента; взвешенная показательная функция p2=w×mp1; взвешенная функция натурального логарифма p2=w×ln(p1); взвешенная функция десятичного логарифма p2=w×lg(p1); взвешенная функция логарифма p2=w×logm(p1) с произвольным основанием m, где w, m – вещественные числа;

–      дополнительные вычислительные процедуры: взятие модуля значения ДП, взвешенное и простое суммирование числа совпадений значений формирующих ДП с «ключами» – априори задаваемыми значениями ДП, а также сравнение значения ДП с заданной для него функциональной нормой;

–      процедуры задания отношений соответствия значений основных и дополнительных (стандартизированных, квантильных, булевых, нечисловых и иных) измерительных шкал ДП.

ОАП и взвешенные математические функции используются для уменьшения числа шагов вычислений, что обеспечивает упрощение структуры БЗ и повышает скорость вывода в ЭС ПФД.

Концепция построения ИС и его функциональные возможности

Эта концепция включает в себя следующие принципы построения и функционирования ИС.

В ИС реализована комбинированная спецификация знаний, сочетающая в себе их прямую экспертную спецификацию с процедурами индуктивного формирования знаний на основе данных.

Прямая экспертная спецификация знаний в ИС реализуется в виде

–      конвейерной спецификации знаний – взаимосвязанного поэтапного описания структурных и функциональных параметров ЭС ПФД на основе метазнаний об особенностях моделируемых ДИП, семантике и взаимосвязях их элементов;

–      выборочной спецификации элементов БЗ ЭС ПФД.

Конвейерная спецификация знаний – режим работы пользователя с ИС по автоматическому сценарию, который формирует ИС исходя из заложенных в него метазнаний о процедуре создания и редактирования рассматриваемого класса ЭС ПФД, причинно-следственных связях между элементами БЗ и этапами их спецификации. Выборочная спецификация элементов БЗ – режим работы с базой описаний ЭС по усмотрению пользователя, при котором ИС не задает сценарий спецификации, а лишь блокирует недопустимые действия пользователя и последовательности редактирования элементов БЗ.

Индуктивное формирование знаний на основе данных в ИС реализуется с помощью комплекса интегрированных статистических и логических процедур, которые могут быть использованы для

–      задания структурных связей между ДП;

–      нахождения весовых коэффициентов, формирующих ДП в аналитически заданных линейных зависимостях между ДП вида pn=, i=1, …, n–1, wi≥0;

–      формирования оптимальных по составу (неизбыточных) комплексов правил для расчета значений вычисляемых ДП, описывающих зависимости между ДП в обучающих выборках;

–      формирования оптимальных комплексов правил для управления структурой ДИП (использованием ДС);

–      оценки эмпирических законов распределения значений ДП в их основных шкалах;

–      формирования отношений соответствия значений ДП в основной и дополнительных измерительных шкалах с учетом формы эмпирического закона распределения значений ДП в основной шкале.

Для индуктивного формирования знаний на основе данных в ИС используются программные модули, реализующие

–      метод множественного пошагового линейного регрессионного анализа;

–      три метода формирования оптимальных комплексов правил продукционного типа [14];

–      алгоритм расчета статистического критерия согласия на основе анализа коэффициента асимметрии и эксцесса распределения значений ДП в основной шкале, разработанный Р.Э. Фишером, для оценки соответствия эмпирического закона распределения значений ДП нормальному закону;

–      алгоритмы формирования отношений соответствия между значениями ДП в основных и дополнительных стандартизированных (z-оценок, Т-баллов Мак-Колла, стенов Кэттелла, станайнов Гилфорда и др.) и квантильных (процентильных, децильных и др.) измерительных шкалах.

Индуктивно сформированные элементы знаний ИС автоматически включает в создаваемую базу спецификаций ЭС ПФД вместе со знаниями, полученными от эксперта путем их прямой спецификации.

Наряду с диагностическими ИС позволяет разработчикам

–      создавать диагностико-обучающие ЭС, предоставляющие обучаемым необходимые профессиональные пояснения в ходе проведения диагностического обследования и обработки его результатов;

–      учитывать при описании ДИП особенности обработки данных для различных половозрастных групп обследуемых, что нередко требуется в психологической и физиологической диагностике, поскольку для одной и той же ДИП половозрастные нормы могут существенно отличаться;

–      создавать ЭС ПФД, использующие различные модели вывода ДИЗ, адекватные специфике решаемой задачи, на основе четких и нечетких вычислений, с полностью и частично определенными операндами, с утверждающими и отвергающими правилами, с линейной и нелинейной структурой ДИП;

–      создавать одно- и многозадачные ЭС ПФД, реализующие несколько функционально автономных интерактивных ДИП на основе общей базы спецификаций;

–      формировать ДС различной структуры и уровня обработки данных начиная от обычных вопросников и вплоть до мини-ЭС, самостоятельно выполняющих многоэтапную свертку исходных данных и достаточно сложную их обработку, как, например, в психологических тестах и многоуровневых личностных опросниках СМИЛ, 16 ФЛО Р. Кеттела, Адаптивность;

–      создавать ДС с различными видами стимульного материала, предъявляемого обследуемому: текстовыми запросами, HTML, RTF и SWF-файлами, различными типами изображений (JPEG, BMP, PNG, EMF, WMF, GIF и др.) и различными формами ответов на диагностические вопросы – фиксированными вариантами ответов и произвольными числовыми значениями.

ДС, создаваемые с помощью ИС, образуют расширяемый банк ДС с унифицированным интерфейсом по выходным данным, что дает возможность многократно использовать их в различных ЭС ПФД в качестве базовых элементов. ИС обеспечивает представление формализованных описаний структурных и функциональных параметров ЭС ПФД в виде единой базы спецификаций. Для описания структурных и функциональных параметров отдельных ДС и ЭС ПФД в целом используются аналогичные по своей структуре системы спецификаций, что позволяет ИС легко выполнять их репликацию в процессе создания ЭС ПФД. В ИС имеется возможность безопасного прерывания спецификации ЭС ПФД по желанию пользователя с сохранением сформированных спецификаций и последующего продолжения создания ЭС ПФД с прерванного места. ИС оснащено дружественным пользовательским интерфейсом, сочетающим в себе стандартные конструктивные элементы (экранные формы, кнопки, списки, окна ввода, переключатели, таблицы) с возможностью адаптации некоторых его параметров в соответствии с пожеланиями конкретных пользовате- лей. Использование стандартных конструктивных элементов в интерфейсе ИС сочетается с применением горячих клавиш для управления спецификацией элементов ЭС ПФД. ИС использует многоуровневую систему контроля действий поль- зователя и защиты от ошибок спецификации элементов ЭС ПФД. Наряду с прямым движением по этапам спецификации элементов ЭС ПФД в ИС предусмотрена возможность возврата на предыдущие этапы спецификации без нарушения ее хода. Для хранения элементов БЗ в ИС преиму- щественно используется оперативная память компьютера. Сформированные элементы БЗ запи- сываются в файлы лишь по окончании этапов спецификации. Это повышает скорость создания и редактирования БЗ в сравнении с преимущественным использованием в процессе спецификации файлов. Работу пользователей с ИС облегчает контекстно-зависимая система помощи на базе мультимедийных HTML-файлов. Перед началом и в процессе работы с ИС пользователи могут ознакомиться с мультимедийным учебником по созданию ЭС ПФД и просмотреть видеоклип о правилах работы с ИС. По окончании формирования базы спецификаций ЭС ПФД для уменьшения размеров ее файлов и повышения скорости доступа к информации при практической работе с этой базой в среде ИО производится оптимизация ее содержимого. В ИС имеется модуль формирования у пользователей позитивного настроения и психологической разгрузки за счет возможности в процессе работы проигрывать в фоновом режиме несколько вариантов классических музыкальных произведений, а также просматривать фотографии с видами природы.

Структура ИС

Поскольку ИС разрабатывалось авторами в течение длительного времени, его структура тщательно продумана и оптимизирована, определяется заложенными в нем функциональными возможностями и концепцией создания максимально комфортной среды для разработчика ЭС ПФД.

В структуре ИС можно выделить ряд функциональных подсистем, действующих согласованно, но в то же время обладающих определенной самостоятельностью, означающей, что можно прервать спецификацию ЭС ПФД по окончании работы с каждой из этих подсистем или же плавно перейти от работы с одной подсистемой к работе с другой. К таким функциональным подсистемам относятся следующие.

·       Подсистема помощи и обучения работе с ИС.

·       Настройка параметров пользовательского интерфейса (типа, цвета, размера и начертания шрифта в таблицах; типа и цвета шрифта других элементов экранных форм) под конкретного разработчика.

·       Задание режимов работы пользователя с ИС (автоматического сценария, пользовательского сценария, кода доступа к работе и др.) и основных параметров спецификации ЭС ПФД (представляет собой многофункциональную экранную форму, на которую выводятся вопросы с альтернативными вариантами возможных действий пользователя и параметрами процедуры спецификации ЭС ПФД).

·       Создание и редактирование ДС и информационных окон (ИФО).

·       Формирование списка диагностических задач, решаемых ЭС ПФД.

·       Объединение диагностических задач в группы по сходству их ДИП.

·       Задание половозрастных характеристик обследуемого контингента.

·       Выбор диагностической задачи для описания ее ДИП и выполнение сопутствующих операций.

·       Поиск на компьютере всех ДС, имеющих совместимый с ИС интерфейс по выходным данным.

·       Формирование используемых ДС и информационных окон.

·       Формирование списка вычисляемых ДП.

·       Формирование структурных связей между ДП.

·       Задание вычислительных процедур для расчета значений ДП.

·       Задание дополнительных измерительных шкал для ДП.

·       Формирование отношений между значениями основных и дополнительных измерительных шкал ДП, включая возможность задания отличающихся отношений для половозрастных групп обследуемых.

·       Выбор сохраняемых в БД и отображаемых на экране и устройстве печати значений ДП.

·       Задание диапазонов значений ДП, определяющих их функциональную норму.

·       Выбор ДП, управляющих структурой ДИП.

·       Формирование комплексов правил перехода между ДС в ходе диагностического обследования.

·       Автоматическое копирование сформированных спецификаций для других задач группы с целью замены процедуры задания новых спецификаций процедурой редактирования ранее сформированных.

·       Репликация баз спецификаций используемых ДС с базой спецификаций создаваемой ЭС ПФД.

·       Индуктивное формирование оптимальных систем продукционных правил вывода значений ДП.

·       Индуктивное формирование структурных связей между ДП и нахождение весовых коэффициентов формирующих ДП в аналитически заданных вычислительных процедурах.

·       Расчет статистического критерия согласия для оценки соответствия эмпирического закона распределения значений ДП нормальному закону.

·       Индуктивное формирование отношений между значениями основных и дополнительных измерительных шкал ДП.

В свою очередь, подсистема создания ДС и информационных окон включает в себя следующие функциональные подсистемы:

–      поиск и выбор ДС и ИФО для работы с ними;

–      задание, просмотр и изменение основных параметров и названия ДС и ИФО;

–      задание, просмотр и изменение аннотации на ДС;

–      задание, просмотр и изменение инструкции по работе с ДС;

–      формирование множества диагностических вопросов ДС (содержания ИФО);

–      задание вариантов ответов на диагностические вопросы;

–      описание дополнительных элементов (структурных и функциональных параметров) ДС.

Последняя подсистема состоит из подсистем задания вычисляемых ДП, процедур для вычисления значений ДП, задания дополнительных измерительных шкал для ДП, формирования структурных связей между ДП и отношений между значениями измерительных шкал ДП.

Этапы спецификации ЭС ПФД в ИС

При спецификации элементов ЭС в ИС разработчик сначала задает список диагностических задач и, если нужно, формирует группы задач со сходными ДИП. Затем при необходимости задаются половозрастные группы обследуемых, для которых в ДИП имеются отличия. Для каждой задачи формируется комплекс ДС, если он не был формализован ранее, а потом перечень необходимых для получения ДИЗ измеряемых и вычисляемых ДП. Для измеряемых ДП задаются измерительные шкалы (основная и дополнительные), затем структурные связи между ДП, далее в порядке возрастания уровня структурной иерархии для вычисляемых ДП указываются вычислительные процедуры, порождающие основные измерительные шкалы этих ДП, а также задаются дополнительные измерительные шкалы и отношения соответствия значений между основной и дополнительными шкалами. Затем задаются правила управления структурой ДИП, а также списки значений ДП, выводимых в таблицы и на графики по окончании обследования. Далее перечисленные этапы спецификации элементов БЗ повторяются для других задач, решаемых ЭС ПФД. По окончании создания ЭС выполняется оптимизация сформированной базы ее спецификаций.

Особенности программной реализации ИС

ИС разрабатывалось авторами с 1996 г., име- ет регистрационные свидетельства Роспатента (№ 2002610065 от 22.01.2002 г., № 2006610213 от 10.01.2006 г., № 2006610214 от 10.01.2006 г. и № 2006611891 от 31.5.2006 г.). Разработка ПО ИС осуществлялась в рамках ОС Windows XP с помощью среды программирования Microsoft Visual Basic 6.0. При создании ИС были использованы некоторые функции из модулей fast2001.ocx и fast2005.ocx freeware версии 1.5a библиотеки Fast.lib 2000 for Windows (www.welcome.to/fastlib), а также функции gflLoadBitmap, gflGetDefaultLo­adParams, gflLibraryInit, gflFreeBitmapData, gflMe­moryFree, gflLibraryExit графической библиотеки libgfl254.dll версии 2.52, входящей в состав gfl SDK (www.xnview.com). В состав ПО ИС входят 760 локальных и глобальных подпрограмм – процедур и функций, 27 400 операторов программного кода, более 300 программ – обработчиков событий экранных форм и их элементов, таких как Form_Load, Btn_Click и др., 1 модуль, 1 класс, 29 экранных форм, отчасти, но не всегда соответствующих функциональным подсистемам ИС. В ИС используются API-функции Windows lstrlenA, Get­DeviceCaps, GetVersionEx, RegQueryValueEx и др. Наряду с оригинальными массивами и переменными в ИС используются стандартные структуры Windows – DEVMODE, BITMAPINFO и др., структуры графической библиотеки libgfl254.dll – GFL_FILE_INFORMATION, GFL_COLORMAP, GFL_LOAD_PARAMS, GFL_BITMAP, оригиналь­ные программные структуры, такие как har – деск­риптор ДП с элементами PokCode, Name, ABR, Type, TestCode и многие другие. В ПО ИС также используются стандартные объекты файловой системы ОС Windows, такие как DAO, Recordset, Database и др., методы работы с этими объектами – CreateField, CreateQueryDef и др., а также свойства этих объектов, такие как BOF, EOF и др. Работа с файлами форматов Dbase, используемыми для длительного хранения спецификаций ЭС ПФД, осуществляется с помощью запросов на языке SQL, таких как «поле записи = значение», «поле записи содержит похожее (LIKE) значение», связанных для различных полей логическими операциями AND и OR. На некоторые файлы с помощью оператора Where языка SQL программно устанавливаются фильтры, позволяющие отбирать только записи, относящиеся к определенной диагностической задаче. Также в ИС используются средства работы с ключами системного реестра ОС Windows. В ИС реализован программный интерфейс с объектами Microsoft Excel, позволяющий вводить данные для встроенных процедур индуктивного вывода знаний из заранее сформированных электронных таблиц Microsoft Excel или OpenOffice. При этом используются объекты OLE, Object, Sheets и др., методы работы с ними CreateEmbed и др. и свойства этих объектов Count, Name и др. В ИС широко используются программные обработчики ошибок типа On Error goto метка (переход к обработчику ошибки) и On Error Resume Next (переход к оператору, следующему за вызвавшим ошибку). При разработке ПО ИС авторы использовали freeware-справочники API-функций Windows API-Guide (www.allapi.net) и ApiViewer (www.activevb.de). Для анализа и оптимизации программного кода ИС применялись freeware-версия Aivosto Project Analyzer (www. aivosto.com), программные модули Code Analyzer, Designer Analyzer и String Review из состава пакета прикладных программ AxTools Code Smart «Evaluation» for VB6 (www.axtools.com). При создании подсистемы помощи на базе HTML- и PNG-файлов использовались графический и текстовый редакторы Microsoft Paint и WordPad, а также оптимизатор изображений FastStone Photo Resizer (www.faststone.org). Создание учебного клипа по работе с ИС выполнялось с помощью freeware программы Screen2EXE (www.screen–record.com).

Скомпилированный исполняемый файл ИС имеет размер 1 941 504 байта, но использование компрессора исполняемых файлов UPX (www. sourceforge.net) позволяет снизить его размер до 419 840 байт.

ИС тщательно тестировалось нами в средах ОС Windows 98SE и Windows XP Service Pack 1, 2 и 3.

Таким образом, в статье рассмотрены основные принципы построения, функциональные возможности и особенности разработанного авторами ИС, используемого для автоматизированного создания класса ЭС, предназначенных для исследования различных аспектов психического и физиологического состояний обследуемых, а также для использования в учебном процессе. ИС является ключевым элементом авторской технологии автоматизированного создания без программирования и практического применения этих ЭС.

ИС предназначено для использования психологами, физиологами, врачами, педагогами, предоставляет им возможность создавать без программирования и практически применять ЭС для ПФД, обучения студентов вузов и повышения профессиональной квалификации медицинских специалистов.

C помощью ИС был создан ряд прикладных ЭС, обеспечивающих решение различных задач ПФД – дифференциальной диагностики нарушений водно-солевого обмена, кислотно-щелочного равновесия в организме, оценки профессиональной психофизиологической пригодности кандидатов и др.

В настоящее время ИС оснащается допол- нительными моделями вывода диагностического заключения, рассмотренными в [13], и процедурами индуктивного вывода знаний из данных, в частности, модулем пошаговой множественной линейной регрессии. Совершенствуются способы оценки коэффициентов истинности правил с учетом перспективных подходов в области извле- чения и обработки знаний. Ведется работа по тестированию ПО ИС в среде ОС Windows Vista и Windows 7.

Литература

1.     Рыбина Г.В., Пышагин С.В., Смирнов В.В. и др. Программные средства и технология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем // Программные продукты и системы. 1997. № 4.

2.     Шеер А.-В. ARIS – моделирование бизнес-процессов. М.: Вильямс, 2000. 175 с.

3.     Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин В.С. Структурный анализ систем: IDEF-технологии. М.: Финансы и статистика, 2001.

4.     Коберн A. Быстрая разработка программного обеспечения; [пер. с англ.]. М.: ЛОРИ, 2002.

5.     Кармайкл Э., Хейвуд Д. Быстрая и качественная разработка программного обеспечения; [пер. с англ.]. М.: Вильямс, 2003.

6.     Маторин В.С., Маторин С.И., Полунин Р.А., Попов А.С. Знаниеориентированный CASE-инструментарий автоматизации UFO-анализа // Проблемы программирования. 2002. № 1–2. С. 469–476.

7.     ERwin Data Modeller. URL: http://www.ru.wikipedia.org/ wiki/ERWin Data Modeller (дата обращения: 10.07.2012).

8.     Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. М.: Вильямс, 2007. 1152 с.

9.     Гома Х. UML. Проектирование систем реального времени, распределенных и параллельных приложений; [пер. с англ.]. М.: ДМК, 2002.

10.  Найденова К.А., Ермаков А.Е. Программные системы и технологии для интеллектуального анализа данных / Знание–Диалог–Решение: Тр. XI междунар. конф. (июнь 2005 г., Варна, Болгария). София, FOI–COMMERCE, 2005. Т. 1. С. 190–198.

11.  Ермаков А.Е., Найденова К.А. Опыт разработки инструментального средства для интерактивного создания экспертных систем психофизиологической диагностики / КИИ’98: сб. науч. тр. 6-й национальн. конф. с междунар. участием, Пущино, 1998. Т. 2. С. 404–411.

12.  Найденова К.А., Ермаков А.Е. и др. Модель знаний для автоматизированного проектирования экспертных психодиагностических систем / Искусственный интеллект-96: Сб. науч. тр. 5-й национальн. конф. с междунар. участием. Казань, 1996. Т. 2. С. 275–279.

13.  Ермаков А.Е. Модели вывода в экспертных системах психофизиологической диагностики // Программные продукты и системы. 2012. № 2. С. 103–109.

14.  Naydenova X.A., An Incremental Learning Algorithm for Inferring Logical Rules from Examples in the Framework of the Common Reasoning Process. In: Data Mining and Knowledge Discovery Approaches Based on Rule Induction Techniques, Evangelos Triataphyllou and Giovanni Felici (Eds.), in Massive Computing series, Vol. 6, Chapter 3 (pp. 89–148), 2006. NY, USA: Springer–Verlag.

Referenses

1.     Rybina G.V., Pyshagin S.V., Smirnov V.V., Chabaev A.V., Programmnye produkty i sistemy [Software and systems], 1997, no. 4.

2.     Scheer A.-W., ARIS – Business Process Modeling, Sprin­ger, 3rd edition, 2000.

3.     Cheremnykh S.V., Semenov I.O., Ruchkin V.S., Struktur­ny analiz sistem: IDEF-tekhnologii [Systems structural analysis: IDEF-technologies], Moscow, Finansy i statistika, 2001.

4.     Cockburn A., Agile Software Development, Addison-Wesley, 2001.

5.     Carmichael A., Haywood D., Better Software Faster, Prentice Hall, 2002.

6.     Matorin V.S., Matorin S.I., Polunin R.A., Popov A.S., Problems in programming, 2002, no. 1–2, pp. 469–476.

7.     ERwin Data Modeller, available at: http://www.ru.wikipe­dia.org/wiki/ERWin Data Modeller (accessed 10 July 2012).

8.     Giarratano J.C., Riley G.D., Expert Systems: Principles and Programming, Course Technology, 4th edition, 2004.

9.     Gomaa H., Desing Concurrent, Distributed, and Real-Time Applications with UML, Reading, MA, Addison-Wesley, 2000.

10.  Naydеnova K.A., Ermakov A.E., Trudy XI mezhduna­rodnoy konferentsii “Znanie–Dialog–Reshenie” [Proc. of XI int. conf. “Knoledge–Dialog–Decision”], FOI–COMMERCE, Sofia, 2005, Vol. 1, pp. 190–198.

11.  Ermakov A.E., Naydеnova K.A., Sbornik nauchnykh tru­dov IV natsionalnoy konferentsii s mezhd. uchastiem KII’98 [Proc. of IV national conf. with int. participants KII’98], Pushchino, 1998, Vol. 2, pp. 404–411.

12.  Naydеnova X.A., Bochenkov A.A., Bulyko V.I., Maklakov A.G., Ermakov A.E., Sbornik nauchnykh trudov V natsionalnoy konferentsii s mezhd. uchastiem “Isskusstvennyy intellect-96” [Proc. of V national conf. with int. participants “Artificial intelligence-96”], Kazan, 1996, Vol. 2, pp. 275–279.

13.  Ermakov A.E., Programmnye produkty i sistemy [Software & Systems], 2012, no. 2, pp. 103–109.

14.  Naydenova X.A., Data Mining and Knowledge Discovery Approaches Based on Rule Induction Techniques, Massive Computing series, NY, USA., Springer–Verlag, 2006, Vol. 6, pp. 89–148.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=3569
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (13.63Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.39Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2013 год. [ на стр. 107-114 ]

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: