Software & Systems

Существует большое количество отечественных и зарубежных публикаций, посвященных разработке и практическому применению экспертных систем (ЭС) различного назначения, в том числе созданию ЭС с помощью автоматизированных технологий, инструментальных средств и оболочек. Подходы к автоматизированному созданию ЭС различных авторских коллективов имеют как общие черты, так и существенные особенности [1]. В статье описывается разработанная авторами автоматизированная технология (АТ) создания ЭС для психологической, физиологической диагностики (ПФД) и обучения. Технология ориентирована на психологов, физиологов, врачей, педагогов, предоставляет им возможность практического использования и создания без программирования широкого класса ЭС, предназначенных для исследования различных аспектов психического и физиологического состояний обследуемых.

АТ создания ЭС

В состав АТ входят следующие элементы.

1. Проблемно-ориентированное инструментальное средство, обеспечивающее разработчикам возможность конвейерной спецификации структурных и функциональных параметров создаваемых ЭС (когда отдельные этапы спецификации следуют друг за другом в соответствии с семантикой описываемых объектов и существующими между ними взаимосвязями), реализуемой на основе их прямой экспертной спецификации и встроенных процедур индуктивного вывода знаний из данных.

2. Проблемно-ориентированный интерпретатор описаний – программная система, обеспечивающая практическое использование созданных ЭС: ведение БД по обследуемым, реализацию диагностических процедур (ДИП), описанных в БЗ, пошаговую обработку полученных данных, управление ходом обследования, вывод диагностического заключения, а также отображение результатов обследования в табличной и графической формах на экране монитора и устройстве печати.

3. Программа привязки инструментального средства и интерпретатора описаний к аппаратным характеристикам компьютеров (BIOS и ряду других) для их защиты от пиратского копирования, осуществляющая также формирование файлов, необходимых для работы компонентов АТ.

4. Сформированные базы описаний ЭС.

5. Банк диагностических средств (ДС) (психологических тестов и процедур ввода в ЭС различной информации об обследуемых, имеющих стандартизованный на уровне АТ интерфейс обмена данными с внешней средой – создаваемыми ЭС ПФД).

Разработанная авторами АТ имеет регистрационные свидетельства РОСПАТЕНТа № 2002610065 от 22.01.2002 г., №№ 2006610213, 2006610214 от 10.01.2006 г. и № 2006611891 от 31.05.2006 г.

Характеристика рассматриваемого класса ЭС

При создании ЭС ПФД в рамках АТ использована расширенная формализованная модель класса решаемых диагностических задач (ДЗ) [2], описывающая их структурные и функциональные параметры, а также несколько моделей вывода диагностического заключения, адекватных этим задачам [3].

ДИП в решаемых задачах реализуется ДС, используемыми в ходе обследования; алгоритмической обработкой диагностических данных, полученных с помощью ДС; программными средствами управления структурой и реализацией ДИП.

ДС считается любой программный или программно-аппаратный модуль (психологический тест, интерактивный модуль ввода в БД физиологических, биохимических и других параметров), предназначенный для сбора информации об обследуемых, необходимой для формирования диагностического заключения. Формализованной моделью ДИП считается необходимая и достаточная совокупность формализованных описаний ее структурных и функциональных параметров, обеспечивающая создание и правильное функционирование ЭС ПФД. Задачи ПФД в ЭС представляются в виде ДИП с линейной или нелинейной (ветвящейся) 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. ДИП используют разнотипные вычислительные процедуры и развитые средства управления выводом диагностического заключения, основанные на анализе результатов, получаемых на каждом шаге вывода. Структура линейной ДИП остается неизменной при любых диагностических данных обследуемых. Структура ветвящейся ДИП формируется в процессе обследования, может меняться от обследуемого к обследуемому и определяется

–      множеством используемых ДС, обеспечивающих ввод в ЭС данных об обследуемых;

–      начальным ДС, инициирующим обследование;

–      значениями ДП, определяющими выбор следующего ДС на каждом этапе обследования;

–      правилами перехода между ДС, используемыми в ходе обследования.

ДП разделяются на измеряемые и вычисляемые, а также на формируемые и формирующие. Формируемые показатели конструируются на основе формирующих их измеряемых и вычисляемых ДП. ДП связаны между собой и с другими объектами модели различными отношениями, в том числе нисходящими и восходящими структурными связями. Все ДП имеют атрибут «уровень структурной иерархии». У вычисляемых он на единицу превышает наивысший уровень структурной иерархии формирующих его ДП, а у измеряемых ДП равен нулю, то есть они имеют нулевой уровень структурной иерархии. Каждый ДП связан с одной или несколькими дискретными или непрерывными числовыми и качественными измерительными шкалами и имеет основную измерительную шкалу. Значения ДП в основных шкалах порождаются при помощи структурных связей, вычислительных процедур и измерительных шкал формирующих их ДП. Дополнительные шкалы связаны с основными шкалами отношениями соответствия значений. У качественной шкалы множество ее значений содержит вербальные формулировки диагнозов, итоговых и промежуточных заключений в виде: «у обследуемого метаболический алкалоз», «имеется склонность к девиантным формам поведения» и т.п. Каждое ДС в процессе взаимодействия с пользователем ЭС ПФД определяет значения одного или нескольких измеряемых и вычисляемых ДП. Примерами ДП могут служить ответы обследуемого в психологическом тесте, уровень глюкозы в крови, артериальное давление, частота сердечных сокращений и другие. Один или несколько вычисляемых ДП являются целевыми, обеспечивающими решение поставленной диагностической задачи. Таким образом, все ДП образуют иерархическую структуру, показанную на рисунке, где стрелками обозначены структурные связи между ними.

Модель вывода в ЭС – это совокупность правил работы со знаниями и данными, обеспечивающих формирование диагностического заключения. В рассматриваемом классе ЭС ПФД используется несколько моделей вывода. Наряду со средствами прямой спецификации знаний в инструментальном средстве имеются средства индуктивного вывода знаний из данных, работающие на основе обучающих выборок данных. Индуктивно сформированные знания автоматически включаются инструментальным средством в создаваемую базу описаний ЭС ПФД.

При спецификации элементов ЭС в процессе ее создания разработчик сначала задает список ДЗ и поло-возрастные группы обследуемых, для которых в ДИП имеются отличия. Далее для каждой задачи формируется список используемых ДС, после чего задается перечень измеряемых и вычисляемых ДП. Для измеряемых ДП задаются измерительные шкалы (основная, а при необходимости дополнительные), затем – структурные связи между ДП, далее в порядке возрастания уровня структурной иерархии для каждого вычисляемого ДП задается вычислительная процедура, порождающая основную измерительную шкалу этого ДП. Примером основной шкалы ДП в психодиагностике является шкала сырых баллов при ответе на тестовые вопросы, а в физиологии – шкала непосредственно измеряемых значений ДП. Дополнительными в психодиагностике являются стандартизованные и квантильные шкалы, а в физиологии – качественные шкалы со значениями «ниже нормы», «норма», «выше нормы» и др. При необходимости для вычисляемых ДП задаются дополнительные измерительные шкалы и отношения между ними. Далее, если необходимо, задаются правила управления структурой ДИП и список значений ДП, выводимых в итоговые таблицы и на графики по окончании обследования.

Вычислительные процедуры ЭС в общем случае состоят из правил и формул, используемых для вывода значений вычисляемых ДП на основе значений формирующих ДП, хотя в некоторых ЭС формулы могут отсутствовать. Для управления структурой ДИП в ЭС используются специальные правила.

Правила вывода значений ДП, используемые в АТ

АТ позволяет разработчикам ЭС ПФД [2, 4] использовать 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 – вид «если pi=i1 (piÎ[i1, i2]) & ... & pk=k1 (pkÎ[k1, k2]), то pm=m1 с коэффициентом истинности кипр=α, 0<α1». Коэффициенты истинности правил кипр 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 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 коэффициентом ложности γ=1–α, 0γ<1. Наряду с утверждающими правилами в ЭС ПФД могут использоваться четкие правила, отвергающие некоторые значения вычисляемых ДП (диагностические заключения), тоже продукционные. Отвергающие правила имеют вид «если pi=i1 (piÎ[i1, i2]) & ...& pk=k1 (pkÎ[k1, k2]), то ДП pm¹m2».

Вычислительные процедуры и операции

АТ предоставляет экспертам возможность использовать в создаваемых ЭС ПФД вычислительные процедуры следующих типов:

–      обобщенные арифметические процедуры, к которым относятся взвешенное сложение и вычитание pi=w1p1+w2p2+ … +wnpn, взвешенное умножение pi=w1p1´w2p2´ …´wnpn и взвешенное деление pi=(wn´pn)/(wk´pk) операндов, где {wk} – числовые весовые коэффициенты ДП;

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

–      логические операции – логическое умножение (конъюнкцию), логическое сложение (дизъюнкцию) и логическое отрицание операндов (фор­мирующих ДП);

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

Обобщенные арифметические процедуры используются для уменьшения количества шагов вычислений, что обеспечивает упрощение структуры БЗ и повышение скорости вывода в ЭС ПФД.

Модели вывода диагностического заключения

Введем обозначения, необходимые для классификации моделей вывода: Одновар (одновариантная модель вывода) – для вычисляемых ДП в ходе вывода ищется единственное значение; Многовар (многовариантная модель вывода) – хотя бы для одного ДП ищется несколько значений; ПолОпр – для всех ДП вычисления производятся с полностью определенными операндами; НепОпр – хотя бы для одного ДП вычисления производятся с не полностью означенными операндами; УтвПрав – для нахождения значений ДП используются только утверждающие правила; Утв&Отв – для нахождения значений хотя бы одного ДП используются утверждающие и отвергающие правила; НечПрав – при выводе значений ДП используются нечеткие правила, коэффициенты истинности значений ДП и правил; ЧетПрав – при выводе используются только четкие правила, коэффициенты истинности значений ДП и правил не используются. В рамках АТ потенциально могут использоваться модели вывода, описываемые параметрами:

1) Одновар – ПолОпр – УтвПрав – НечПрав,

2) Одновар – ПолОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

3) Одновар – ПолОпр – Утв&Отв – НечПрав,

4) Одновар – ПолОпр – Утв&Отв – ЧетПрав,

5) Одновар – НепОпр – УтвПрав – НечПрав,

6) Одновар – НепОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

7) Одновар – НепОпр – Утв&Отв – НечПрав,

8) Одновар – НепОпр – Утв&Отв – ЧетПрав,

9) Многовар – ПолОпр – УтвПрав – НечПрав,

10) Многовар – ПолОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

11) Многовар – ПолОпр – Утв&Отв – НечПрав,

12) Многовар – ПолОпр – Утв&Отв – ЧетПрав,

13) Многовар – НепОпр – УтвПрав – НечПрав,

14) Многовар – НепОпр – УтвПрав – ЧетПрав,

15) Многовар – НепОпр – Утв&Отв – НечПрав,

16) Многовар – НепОпр – Утв&Отв – ЧетПрав.

Однако перечисленные модели имеют различную практическую ценность. Наибольший интерес с точки зрения практического использования в АТ на данном этапе представляют модели 1–7, 9, 11.

Функциональные возможности и особенности разработанной АТ

Рассматриваемая АТ обладает следующими функциональными возможностями и концептуальными особенностями.

Создание и редактирование баз спецификаций отдельных ДС и ЭС ПФД осуществляются в среде проблемно-ориентированного инструментального средства, автономного от программной системы, реализующей диагностическое обследование и обработку его результатов. Практическая же реализация диагностического обследования, формирование и представление пользователю диагностического заключения в ЭС ПФД осуществляются средствами интерпретатора описаний, автономного от инструментального средства, на основе сформированной им базы спецификаций ЭС.

Наряду с диагностическими ЭС АТ позволяет создавать диагностико-обучающие ЭС, предоставляющие пользователям необходимые пояснения в процессе обследования и обработки его результатов. При создании ЭС в АТ реализуется комбинированная спецификация знаний, сочетающая их прямое экспертное описание с интегрированными в состав инструментального средства статистическими и логическими процедурами индуктивного формирования знаний на основе данных. В инструментальном средстве реализована конвейерная экспертная спецификация знаний – взаимосвязанное поэтапное описание структурных и функциональных параметров ЭС на основе метазнаний об особенностях моделируемых ДИП, семантике и взаимосвязи их элементов. Наряду с конвейерной спецификацией знаний при создании ЭС ПФД инструментальное средство предоставляет пользователям возможность выборочного редактирования элементов сформированной базы спецификаций.

В создаваемых ЭС ПФД используются различные модели вывода диагностического заключения, адекватные специфике решаемой задачи, – на основе четких и нечетких вычислений, с полностью и частично определенными операндами, с утверждающими и отвергающими правилами, а также перечисленные разнотипные вычислительные процедуры и операции.

Формируемые при помощи инструментального средства формализованные описания структурных и функциональных параметров ЭС представляются в виде единой базы спецификаций. АТ позволяет создавать одно- и многозадачные ЭС, реализующие несколько автономных интерактивных ДИП на основе общей базы знаний. При этом есть возможность учета в ЭС особенностей обработки данных для различных поло-возрастных групп обследуемых, что нередко требуется при ПФД, поскольку для одной и той же ДИП поло-возрастные нормы могут существенно отличаться.

Для описания структурных и функциональных параметров ДС и ЭС используются аналогичные по своей структуре системы спецификаций, что дает возможность при создании ЭС ПФД выполнять репликацию этих баз спецификаций. АТ позволяет создавать ЭС, решающие задачи ПФД с линейными и нелинейными (ветвящимися) ДИП, содержащими условные переходы между ДС, а также создавать расширяемые банки ДС с унифицированным интерфейсом по выходным данным, обеспечивающие их использование в различных ЭС в качестве «базовых модулей». АТ дает возможность создавать ДС с различными видами стимульного материала, предъявляемого обследуемым, – текстовыми запросами, HTML-, RTF- и SWF-файлами, графическими файлами различных форматов (JPEG, BMP, PNG, EMF, WMF, GIF и др.) и различными формами ответов на диагностические вопросы – фиксированными вариантами ответов и произвольными числовыми значениями.

В АТ имеется возможность создания ДС различной структуры и уровня обработки данных – от обычных вопросников до мини-ЭС, самостоятельно выполняющих многоэтапную «свертку» исходных данных и достаточно сложную их обработку, как в психологических тестах и многоуровневых личностных опросниках СМИЛ, 16 ФЛО Р. Кеттела, Адаптивность и др.

АТ позволяет использовать при создании ЭС ДС, представляющие собой исполняемые файлы сторонних производителей, совместимые с базами описаний ЭС ПФД на уровне выходных данных. Инструментальное средство и интерпретатор описаний снабжены дружественным пользовательским интерфейсом, сочетающим в себе продуманные конструктивные элементы – кнопки, переключатели, списки, таблицы и пр. с возможностью его настройки в соответствии с пожеланиями конкретного пользователя и возможностью управлять функционированием интерфейса с помощью «горячих» клавиш.

В АТ реализована система контроля действий пользователя и защиты от ошибок спецификации и применения ЭС ПФД. Инструментальное средство дает возможность экспертам прерывать спецификацию параметров ЭС и отдельных ДС на различных этапах с последующим ее возобновлением с прерванного места, а также обеспечивает пользователям возможность двунаправленного движения по этапам спецификации ЭС. По окончании формирования базы описаний ЭС ПФД инструментальное средство выполняет оптимизацию ее структуры и содержимого для уменьшения размеров файлов и повышения скорости доступа к информации в интерпретаторе описаний.

В АТ реализована программная защита инструментального средства и интерпретатора описаний от несанкционированного доступа посредством паролей, от пиратского копирования путем их привязки к аппаратным характеристикам компьютеров с помощью специальной программы, а также защита результатов диагностического обследования в базе данных интерпретатора описаний с помощью двух алгоритмов шифрования – быстрого CRC32 и более мощного 40-битного RSA-алго­ритма. Интерпретатор описаний может хранить в собственной базе данных для каждого респондента результаты одного или нескольких диагностических обследований, однократно или многократно проведенных по одной или нескольким задачам ПФД. В интерпретаторе описаний результаты диагностического обследования выводятся на экран монитора и устройство печати в табличной и графической формах – в виде лепестковой, столбчатой и линейной диаграмм, параметры которых могут настраиваться пользователем. Для обучения работе с инструментальным средством и интерпретатором описаний используются входящие в их состав мультимедийные учебники, контекстно-зависимые системы помощи на базе HTML-файлов и специально подготовленные обучающие видеоклипы.

Структура базы спецификаций ЭС ПФД

Рассматриваемая АТ позволяет разработчикам создавать одно- и многозадачные ЭС ПФД. Поэтому в состав базы спецификаций ЭС ПФД входят объекты уровней ЭС, ДЗ и ДС.

Объекты уровня ЭС:

–      решаемые ДЗ (одна или несколько);

–      группы ДЗ, имеющие сходные по структуре ДИП (объединение задач в группы существенно ускоряет создание базы спецификаций ЭС за счет замены процедуры полной спецификации параметров задачи редактированием описаний задачи–прототипа);

–      поло-возрастные группы обследуемых (в задачах ПФД соответствие значений основной и дополнительной измерительных шкал ДП могут зависеть от пола или/и возраста обследуемых).

Объекты уровня ДЗ:

–      множество ДС (для задач с линейной ДИП это множество упорядочено);

–      начальное ДС, используемое первым в ходе обследования (для нелинейных ДИП);

–      вычисляемые ДП уровня задачи – ДП, в формировании которых принимают участие ДП нескольких ДС или/и ДП уровня задачи;

–      структурные связи между ДП уровня задачи, а также между ДП отдельных ДС и ДП уровня задачи;

–      измерительные шкалы ДП уровня задачи – основные и дополнительные;

–      вычислительные процедуры для расчета значений ДП уровня задачи на основе значений формирующих их ДП;

–      функциональные отношения между основными и дополнительными шкалами ДП уровня задачи;

–      список ДП, выводимых в табличной и графической формах на экран монитора и устройство печати по окончании обследования;

–      множество ДП, используемых при анализе условий перехода от каждого ДС к ДС, следующим за ним в структуре ДИП;

–      правила выбора ДС, предъявляемых респондентам в ходе обследования вслед за каждым ДС.

Для каждого ДС при создании ЭС ПФД специфицируются следующие объекты:

–      множество измеряемых ДП, участвующих в решении всех ДЗ;

–      множество вычисляемых ДП, в образовании которых принимают участие измеряемые и вычисляемые ДП данного ДС;

–      структурные связи между измеряемыми и вычисляемыми ДП данного ДС;

–      вычислительные процедуры для расчета значений ДП данного ДС;

–      основные и дополнительные измерительные шкалы для ДП данного ДС;

–      отношения между значениями основных и дополнительных шкал ДП данного ДС.

Элементы базы спецификаций ЭС ПФД, формируемые с помощью процедур индуктивного вывода знаний из данных

В инструментальном средстве, являющемся одним из основных компонентов АТ, реализован комплекс программных процедур индуктивного вывода знаний из данных, который используется для спецификации объектов БЗ ЭС ПФД:

–      структурных связей между ДП;

–      форм (видов) аналитической зависимости между вычисляемыми и формирующими ДП;

–      весовых коэффициентов формирующих ДП в аналитических вычислительных процедурах;

–      безызбыточных (минимальных по составу) комплексов правил, необходимых и достаточных для расчета значений ДП;

–      вычислительных процедур для расчета значений ДП в дополнительных – стандартизированных, квантильных и других шкалах на основе их значений в основных шкалах.

Для индуктивного вывода знаний из данных в инструментальном средстве используются:

–      метод корреляционного анализа;

–      метод пошагового линейного регрессионного анализа;

–      методы формирования оптимальных безызбыточных комплексов правил [5];

–      статистический критерий согласия на основе асимметрии и эксцесса в модификации Фишера для оценки соответствия эмпирического закона распределения значений ДП нормальному закону;

–      алгоритмы пересчета значений ДП из основных измерительных шкал в дополнительные стандартизированные и квантильные шкалы с учетом эмпирических законов их распределения.

Таким образом, в статье рассмотрены основные аспекты и особенности разработанной авторами автоматизированной технологии создания широкого класса ЭС ПФД. Технология ориентирована на психологов, физиологов, врачей, педагогов и дает им возможность создавать без программирования и практически применять ЭС для исследования различных аспектов психического и физиологического состояний обследуемых, обучения студентов вузов и повышения квалификации медицинских специалистов.

Технология прошла апробацию при создании ЭС, обеспечивающих решение различных задач ПФД – дифференциальной диагностики нарушений водно-солевого обмена, кислотно-щелочного равновесия в организме, оценки профессиональной психофизиологической пригодности кандидатов и других.

Программное обеспечение инструментального средства и интерпретатора описаний разработано в среде программирования Visual Basic 6 Service Pack 6, оттестировано и предназначено для использования в среде ОС Microsoft Windows XP Service Pack 1–3 и более ранних версий, совместимо с Internet Explorer версий 5–8. Базы знаний и данных организованы в виде файлов формата dBase.

В настоящее время инструментальное средство и интерпретатор описаний оснащаются дополнительными моделями вывода диагностического заключения, рассмотренными в [3], и некоторыми новыми процедурами индуктивного вывода знаний из данных. Совершенствуются способы оценки коэффициентов истинности правил с учетом перспективных подходов в области извлечения и обработки знаний. Ведется работа по тестированию программ в среде ОС Windows Vista и Windows 7.

Литература

1.     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: изд-во FOI–COMMERCE. 2005. Т. 1. С. 190–198.

2.     Найденова К.А., Боченков А.А. Булыко В.И. Макла- ков А.Г. Ермаков А.Е. Модель знаний для автоматизированного проектирования экспертных психодиагностических систем // Искусственный интеллект-96: сб. науч. тр. 5-й национ. конф. с междунар. участ. (5–11 октября 1996 г., Казань). Т. 2. С. 275–279.

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

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. (ноябрь 1999 г., Минск). Т. 3. С. 72–79.

5.     Naidenova 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. NY, USA: Springer–Verlag. 2006. Vol. 6, Chapt. 3, pp. 89–148.