Инструментальное средство разработки интеллектуальных систем поддержки решений задач диагностики

Актуальность темы

исследований. Проблемам компьютерной поддержки принятия решений задач диагностики традиционно уделяется много внимания. Это связано с постоянным увеличением сложности объектов диагностики и возрастающей ролью решения задач диагностики в современном обществе. В настоящее время эта задача стала особенно актуальной ввиду скачкообразного развития мощности электронных вычислительных машин, при помощи которых стало возможным переработка огромных массивов информации и превращение их в базы знаний для интеллектуальных решающих систем, позволяющих существенно повысить качество диагностических решений за счет использования современных математических методов. Значительный вклад в исследование и решение проблем построения интеллектуальных систем внесли отечественные учёные Д. А. Поспелов, О. И. Ларичев, Э. В. Попов, Г. С. Осипов, Г. В. Рыбина, В. Н. Вагин, В. Б. Тарасов, Л. Н. Аверкин и другие, а также ряд зарубежных учёных Л. Заде, У. Клэнси, Э. Шортлиф, Ф. Форсайт, К. Нейлор и др.

Для создания системы поддержки принятия решений (СППР) задач диагностики достаточно наличие базы знаний и интерпретатора. Двумя основными проблемами, которые возникают при разработке таких систем, являются: 1) сложность организации механизма получения знаний от экспертов, заключающаяся в необходимости высокой квалификация экспертов (обучение, сертификация), их согласованности, формализации экспертных знаний и фактов, а также преодоления ряда субъективных для каждого эксперта факторов (например, личной заинтересованности) — 2) большие затраты времени на решение задач представления, преобразования данных в модели и выбора их параметров, а также непосредственного создания решающих правил.

Наличие относительно универсального интерпретатора делает возможным построение СППР для широкого круга задач диагностики и сводит процесс её создания в основном к процедуре разработки базы знаний. В настоящее время существует большое количество программных инструментальных средств (ПИС) для разработки СПГТР различного целевого назначения, но все они обладают недостатками ввиду отсутствия решений указанных выше проблем.

Таким образом, задача построения ПИС, позволяющего упростить процедуру наполнения базы знаний и ускорить процесс построения СППР, является актуальной и научнозначимой. Большой вклад в развитие технологий построения указанных ПИС для разработки интеллектуальных решающих систем внесли отечественные и зарубежные специалисты Г. В. Рыбина, И. Б. Фоминых, Б. А. Кобринский, В. Ф. Хорошевский, С. А. Романенко, О. Ю. Реброва, К. Р. Червинская,, П. Джексон, Ф. Хейес-Рот, Д. Ленат, Д. Уотермеп и др.

Объектом исследования является ПИС разработки интеллектуальных СППР задач диагностики.

Предметом исследования являются теория и методы разработки ПИС.

Целью диссертационной работы является построение ПИС разработки интеллектуальных СППР задач диагностики, позволяющего сократить сроки их создания и повысить адекватность принимаемых с их помощью решений.

В соответствии с указанной целью в диссертационной работе были поставлены следующие задачи:

1. Анализ существующих методов разработки интеллектуальных СППР.

2. Разработка и исследование метода формирования моделей объектов диагностики с автоматической настройкой их параметров.

3. Построение и исследование ПИС разработки интеллектуальных СППР задач диагностики.

4. Экспериментальное исследование ПИС с целью сравнительной оценки рациональности вырабатываемых решений.

5. Практическое решение задачи создания СППР с применением разработанного ПИС и оценивание полученных результатов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы искусственного интеллекта (модели представления и обработки знаний, методы нечеткой логики, методы инженерии знаний и имитационного моделирования), дискретной математики, системного анализа, теории оптимизации, теории принятия и обеспечения рациональности решений.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработан метод формирования лингвистических моделей объектов диагностики и автоматической настройки параметров.

2. Предложена структура ПИС разработки интеллектуальных СППР задач диагностики на основе метода формирования лингвистических моделей.

3. Предложена и исследована методика создания базы знаний для интегрированной СППР с помощью разработанного ПИС, позволяющая структурировать декларативные знания, процедурные знания и закономерности.

4. Предложена методика построения автоматизированных систем диагностики на основе разработанного ПИС, позволяющих повысить точность вырабатываемых решений за счет привлечения дополнительной информации, отображающей особенности объекта диагностики.

Достоверность научных результатов подтверждена теоретическими и экспериментальными исследованиями, выполненными путем моделированиярезультатами функционирования ПИС разработки интеллектуальных СППР задач диагностики, а также актами о практическом внедрении и использовании в производственной деятельности.

Практическая значимость. Результаты работы могут быть использованы при создании подсистем моделирования, а также для поддержки процессов формирования базы знаний интегрированных СППР трудноформализуемых задач диагностики в различных областях человеческой деятельности. Их применение позволяет:

— сократить объем данных, требуемый для инициализации СППР;

— уменьшить количество времени, затрачиваемое на формирование базы знаний, за счет увеличения степени автоматизации этого процесса;

— повысить адекватность формируемых моделей диагностики, а также эффективность СППР.

Созданное ПИС позволяет разрабатывать и настраивать интеллектуальные СППР для различных задач диагностики, а также производить формирование лингвистических моделей диагностики на основе экспериментальных выборок данных.

Предложенная методика построения автоматизированных систем диагностики может быть полезна при создании интеллектуальных медицинских систем, способных вырабатывать диагностическое решение с учетом индивидуальных особенностей состояния здоровья конкретного пациента за счет формирования соответствующей модели.

Практическая значимость работы подтверждается использованием ПИС разработки СППР задач диагностики на основе предложенного в диссертационной работе метода для реальных, а также для виртуальных объектов диагностики, поведение которых описывается линейной и нелинейной функциями.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы.

Разработанные средствами ПИС интеллектуальные системы используются в дилерском центре ООО «Лаура-Тула» для классификации и выявления наиболее устойчивых закономерностей причин неисправностей автотранспортных средств по накапливаемой в процессе обслуживания клиентов информации с целью улучшения качества и скорости выполнения процедур их диагностики и ремонта.

Разработанный с помощью ПИС и предложенных методик программный комплекс «Автоматизированная система медицинской диагностики аиемий» прошел тестовую эксплуатацию. Результаты диссертационной работы используются в диагностической и лечебной практике в ГУП ТО НИИ новых медицинских технологий. В рамках разработанного программного комплекса сформированы диагностическая лингвистическая модель и модель состояния здоровья пациента, позволяющая учитывать предрасположенность пациента к определенным заболеваниям.

Теоретические результаты работы используются в учебных курсах «Введение в системы искусственного интеллекта», «Теория принятия решений», «Теория интеллектуальных компьютерных систем» на кафедре ЭВМ Тульского государственного университета, в дипломном проектировании бакалавров и инженеров по специальностям «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» и «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем», а также в лабораторном практикуме указанных дисциплин.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод формирования лингвистических моделей объектов диагностики и автоматической настройки параметров функций принадлежности термов лингвистических переменных по экспериментальным выборкам данных, позволяющий обеспечить стохастическую устойчивость получаемых решений.

2. Структура ПИС, базирующаяся па разработанном методе и позволяющая упростить процесс создания СППР задач диагностики.

3. Методика создания базы знаний для интегрированной СППР с помощью разработанного ПИС, позволяющая встраивать в систему декларативных и процедурных знаний закономерности.

4. Методика построения автоматизированных систем диагностики повышенной точности за счет использования разработанного ПИС.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на научных конференциях и семинарах: 1."Проблемы экономики и информатизации образования". IV научно-практическая конференция, ТИЭиИ, Тула, 2007 г. 2."Системы управления электротехническими объектами". IV Всероссийская научно-практическая конференция, ТулГУ, Тула, 2007 г. 3."Интеллектуальные и информационные системы". Всероссийская научно-техническая конференция, ТулГУ, Тула, 2007;2009г.г. 4."Интеллектуальные системы и технологии".

Научная сессия МИФИ, Москва, 2008 г. 5."Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями". XI научно-практическая конференция, МЭСИ, Москва, 2008 г. 6."Перспективы развития телекоммуникационных систем и информационные технологии". Заочная международная научно-практическая конференция, СПбГПУ, Санкт-Петербург, 2008 г. 7."Информационные технологии". 45 научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ, Тула, 2009 г.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 11 печатных работ, в том числе 5 статей и 6 работ в сборниках трудов конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка (121 наименование), списка используемых сокращений и приложений. Объем работы без приложений составляет 140 страниц.

Выводы по главе 4.

1. Предложена структура ПИС разработки СППР задач диагностики, включающая механизмы формирования диагностических лингвистических моделей на основе исследованного метода автоматизации процесса приближенного моделирования.

2. Разработана методика создания базы знаний для интегрированной СППР с помощью разработанного ПИС, позволяющая встраивать в систему декларативных и процедурных знаний закономерности.

3. Разработана и исследована методика построения автоматизированных систем диагностики повышенной точности за счет использования ПИС.

4. На основе предложенных методов и методик при помощи ПИС разработана АСМД анемий, позволяющая повысить точность вырабатываемого диагностического решения за счет использования построенной МСЗП.

5. С использованием ПИС создано программное обеспечение для диагностики неисправностей тормозной системы автотранспортных средств, построена лингвистическая модель тормозной системы автомобиля, использование которой может служить основанием для произведения ремонта.

Заключение

.

В заключении отметим основные результаты, полученные в ходе диссертационного исследования:

1. Разработан метод формирования лингвистических моделей объектов диагностики и автоматической настройки параметров функций принадлежности термов лингвистических переменных по экспериментальным выборкам данных, позволяющий обеспечить стохастическую устойчивость получаемых решений.

2. Предложена структура ПИС, базирующаяся на разработанном методе и позволяющая упростить процесс создания СППР задач диагностики.

3. Предложена методика создания базы знаний для интегрированной СППР с помощью разработанного ПИС, позволяющая встраивать в систему декларативных и процедурных знаний закономерности.

4. Предложена методика построения автоматизированных систем диагностики на основе разработанного ПИС, позволяющих повысить точность вырабатываемых решений за счет привлечения дополнительной информации, отображающей особенности объекта диагностики.

5. С использованием ПИС создано программное обеспечение для диагностики заболеваний крови человека (анемий) и построена лингвистическая модель состояния здоровья пациента, позволяющая учитывать предрасположенность к определенным заболеваниям.

6. С использованием ПИС создано программное обеспечение для диагностики неисправностей тормозной системы автотранспортных средств, построена лингвистическая модель тормозной системы автомобиля, использование которой может служить основанием для произведения ремонта.

7. В результате экспериментальных исследований показана эффективность применения инструментальной поддержки для формирования моделей диагностики и разработки СППР задач диагностики.

8. Результаты диссертационной работы используются в диагностической и лечебной практике в ГУП ТО НИИ новых медицинских технологий, а также в производственном процессе дилерского центра ООО «Лаура-Тула».

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

1. Токарев В. Л., Орлов С. В. Задача обмена знаниями между решающими системами // Известия ТулГУ. Серия. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Вып. 1. Вычислительная техника. Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. С. 106—110.

2. Орлов С. В. Моделирования ситуаций для поддержки принятия решений // Системы управления электротехническими объектами. Вып. 4. Сб. научных трудов четвертой Всероссийской научно-практической конференции. Тула: Изд-во ТулГУ, 2007. С. 7—9.

3. Орлов С. В. Метод приближенного моделирования для интегрированных систем поддержки принятия решений // Интеллектуальные и информационные системы: Материалы Всероссийской научно-технической конференции / Тульский государственный университет. Тула: Изд-во ТулГУ, 2007. С. 66—67.

4. Орлов С. В. Об одном механизме постановки диагноза в экспертной системе медицинской диагностики // Нечеткие системы и мягкие вычисления. Тверь: РИУ ТверГУ, 2007. Т. 2. № 2. С. 41—48.

5. Орлов С. В. Метод повышения точности экспертных систем диагностики // Вестник ТулГУ. Серия. Вычислительная техника. Вып. 1. Тула: Изд-во ТулГУ, 2007 С. 80—83.

6. Орлов С. В. Использование лингвистических моделей для решения задач приближенного моделирования // Научная сессия МИФИ-2008. Сборник научных трудов. В 15 томах. Т. 10. Интеллектуальные системы и технологии. М.: Изд-во МИФИ, 2008. 256 с.

7. Орлов С. В. Формирование баз знаний предметной области ИСППР. // XI научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на.

129 основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями" (РБП-СУЗ-2008): Сборник научных трудов / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М.: Изд-во МЭСИ, 2008. С. 182—184.

8. Орлов С. В. Метод автоматизации процесса формирования приближенных моделей // Перспективы развития телекоммуникационных систем и информационные технологии: труды междунар. конф. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008. С. 250—254.

9. Орлов С. В. Метод автоматизации процесса приближенного моделирования для интегрированных систем поддержки принятия решений // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление». СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2009. № 2. С. 167—172.

10. Токарев B. JL, Орлов С. В. Задача автоматизации процесса формирования лингвистических моделей для поддержки принятия решений // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление». СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2009. № 5. С. 111—114.

11. Орлов С. В. Метод формирования и автоматического определения наилучших параметров лингвистических моделей // Интеллектуальные и информационные системы: Материалы Всероссийской научно-технической конференции / Тульский государственный университет. Тула: Изд-во ТулГУ, 2009. С. 18—21.