Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»

В данной работе рассматриваются диагностические системы, которые по своим функциям предназначены для помощи пользователю в разрешении следующей проблемной ситуации: по набору значений частных признаков, описывающих состояние объекта исследования, требуется определить, какими свойствами этот объект обладает. Такие задачи могут возникать, например, в медицинской диагностике (по набору симптомов, описывающих состояние больного, врач должен вынести заключение о характере заболевания), в технической диагностике (по ряду показателей работы системы определяется причина сбоя или поломки), в геологии (на основе данных геологоразведки сделать вывод о наличии месторождений полезных ископаемых) и т. д. К сожалению, для решения подобных задач не всегда возможно применение методов машинного обучения или глубокого машинного обучения, поэтому единственным выходом является использование экспертных механизмов. Цель исследования заключается в формировании базы знаний для решения задач диагностики, которые должны содержать в себе решающие правила опытных экспертов, позволяющих строить классификацию всех возможных состояний объекта в предварительно структурированной проблемной области, классами которой являются подмножества состояний, обладающих одним и тем же свойством. Методы исследования. Для решения задач формирования непротиворечивой базы знаний применяются методы бинарной классификации, теории графов. При исправлении ошибок в классификации состояний отсутствует возможность однозначного проведения необходимых изменений в классификации ранее идентифицированных состояний, так как устранение ошибок нельзя осуществить отдельно для каждого класса. В этом случае каждому состоянию должен быть назначен только один класс принадлежности, поэтому возможное добавление класса принадлежности некоторым состояниям приводит к необходимости исключения ранее назначенных им классов принадлежности, что достигается применением направленных графов. Результаты. Для проведения опроса специалиста, исследующего электроэнцефалограмму, изначально было сформировано все многообразие возможных состояний, которые описываются значениями признаков. В общей сложности, количество подобных состояний равно 216. После получения заключения эксперта ему было предложено оценить степень вероятности наличия заболевания или его симптомов в данном состоянии, используя термины «сильная», «средняя» и «слабая» степени вероятности. Для врача это означало, что перед ним стояла стандартная задача по постановке диагноза. В результате использования рациональной процедуры опроса, в ходе которой было представлено наиболее информативное состояние, удалось за короткий период времени провести классификацию возможных состояний и получить ответы на все вопросы. Всего было задано около 40 вопросов. С помощью системы результаты классификации были сведены в единую базу знаний, которая включала в себя номера состояний, классы принадлежности (диагнозы) и номера степени вероятности для каждого из них. Такое представление знаний имеет место быть потому, что каждое состояние может быть описано набором признаков, которые имеют однозначное соответствие его номеру. Таким образом, благодаря использованию такой организации данных в базе знаний системы можно вычислить номер из базы знаний по совокупности симптомов пациента и определить его диагноз. Заключение. Для того чтобы получить от экспертов исчерпывающую и непротиворечивую совокупность правил, которые будут основаны на простых и понятных действиях, необходимо применить предложенный подход к решению задачи экспертной классификации. В диагностической системе полученные знания легко объединяются в базу знаний, которая экономит ресурсы памяти и быстро находит решение проблемы. Несомненно то, что приобретенные классификации могут быть представлены в традиционной для экспертных систем форме продуктов. Как показал опыт использования диагностической системы, предлагаемый нами способ организации данных имеет более высокую эффективность в сравнении с традиционным.

алгоритм, бинарная классификация, граф, диагностика, база знаний, проблема