asyan.org
добавить свой файл
1
Зміст:
1.Вступ. Визначення експертних систем. Головні переваги і призначення експертних систем.

2.Відмінність ЕС від інших програмних продуктів.

3.Відмітні особливості. Експертні системи першого і другого покоління.

4.Області застосування експертних систем.

5.Медична діагностика

6.Вивчення наочної області дипломного проекту

Висновок

Список використаної літератури

1.Вступ. Визначення експертних систем. Головні переваги і призначення експертних систем.

Експертні системи (ЕС) - це яскравий і швидко прогресуючий напрям у області штучного інтелекту(ІЇ). Причиною підвищеного інтересу, який ЕС викликають до себе впродовж всього свого існування є можливість їх застосування до рішення задач з самих різних областей людської діяльності. Мабуть, не знайдеться такої проблемної області, в якій не було б створено жодній ЕС або принаймні, такі спроби не робилися б.

ЕС- це набір програм або програмне забезпечення, яке виконує функції експерта при рішенні якої-небудь задачі у області його компетенції. ЕС, як і експерт-людина, в процесі своєї роботи оперує із знаннями. Знання про наочну область, необхідні для роботи ЕС, певним чином формалізовані і представлені в пам'яті ЕОМ у вигляді бази знань, яка може змінюватися і доповнюватися в процесі розвитку системи.

ЕС видають ради, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на рішення задач, що зазвичай вимагають проведення експертизи людиною-фахівцем. На відміну від машинних програм, що використовує процедурний аналіз, ЕС вирішують задачі у вузькій наочній області (конкретній області експертизи) на основі дедуктивних міркувань. Такі системи часто виявляються здатними знайти рішення задач, які неструктуровані і погано визначені. Вони справляються з відсутністю структурованості шляхом залучення евристик, тобто правив, узятих “із стелі”, що може бути корисним в тих системах, коли недолік необхідних знань або часу виключає можливість проведення повного аналізу.

Головне достоїнство ЕС- можливість накопичувати знання, зберігати їх тривалий час, оновлювати і тим самим забезпечувати відносну незалежність конкретної організації від наявності в ній кваліфікованих фахівців. Накопичення знань дозволяє підвищувати кваліфікацію фахівців, що працюють на підприємстві, використовуючи якнайкращі, перевірені рішення.

Практичне застосування штучного інтелекту на машинобудівних підприємствах і в економіці засновано на ЕС, що дозволяють підвищити якість і зберегти час ухвалення рішень, а також сприяючих зростанню ефективності роботи і підвищенню кваліфікації фахівців.


2.Відмінність ЕС від інших програмних продуктів.

Основними відмінностями ЕС від інших програмних продуктів є використання не тільки даних, але і знань, а також спеціального механізму виведення рішень і нових знань на основі тих, що є. Знання в ЕС представляються в такій формі, яка може бути легко оброблена на ЕОМ. У ЕС відомий алгоритм обробки знань, а не алгоритм рішення задачі. Тому застосування алгоритму обробки знань може привести до отримання такого результату при рішенні конкретної задачі, який не був передбачений. Більш того, алгоритм обробки знань наперед невідомий і будується по ходу рішення задачі на підставі евристичних правил. Рішення задачі в ЕС супроводжується зрозумілими користувачеві поясненнями, якість одержуваних рішень звичайна не гірше, а іноді і що краще досягається фахівцями. У системах, заснованих на знаннях, правила (або евристики), по яких вирішуються проблеми в конкретній наочній області, зберігаються в базі знань. Проблеми ставляться перед системою у вигляді сукупності фактів, що описують деяку ситуацію, і система за допомогою бази знань намагається вивести висновок з цих фактів (див.. рис.1).


база знань



вхідна механізм висновки

інформація висновку
рис.1

Якість ЕС визначається розміром і якістю бази знань (правив або евристик). Система функціонує в наступному циклічному режимі: вибір (запит) даних або результатів аналізів, спостереження, інтерпретація результатів, засвоєння нової інформації, висуненні за допомогою правил тимчасових гіпотез і потім вибір наступної порції даних або результатів аналізів (рис.2). Такий процес продовжується до тих пір, поки не поступить інформація, достатня для остаточного висновку.

У будь-який момент часу в системі існують три типу знань:

- Структуровані знанія- статичні знання про наочну область. Після того, як ці знання виявлені, вони вже не змінюються.

- Структуровані динамічні знанія- змінні знання про наочну область. Вони оновлюються у міру виявлення нової інформації.

- Робочі знанія- знання, вживані для вирішення конкретного завдання або проведення консультації.

Всі перераховані вище знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит фахівців, що є експертами в конкретній наочній області, а потім систематизувати, організувати і забезпечити ці знання покажчиками, щоб згодом їх можна було легко витягнути з бази знань.
Результати аналізів

і вхідні дані


вибір і введення

початкових даних


спостереження користувачі

інтерпретація правила
гіпотези засвоєння висновок

висновки




рис.2 Схема роботи ЕС.
3.Відмітні особливості. Експертні системи першого і другого покоління.

1. Експертиза може проводитися тільки в одній конкретній області. Так, програма, призначена для визначення конфігурації систем ЕОМ, не може ставити медичні діагнози.

2. База знань і механізм висновку є різними компонентами. Дійсно, часто виявляється можливим поєднувати механізм висновку з іншими базами знань для створення нових ЕС. Наприклад, програма аналізу інфекції в крові може бути застосована в пульманологиі шляхом заміни бази знань, використовуваної з тим же самим механізмом висновку.

3. Найбільш відповідна область прімененія- рішення задач дедуктивним методом. Наприклад, правила або евристики виражаються у вигляді пар посилок і висновків типу “еслі-то”.

4. Ці системи можуть пояснювати хід рішення задачі зрозумілим користувачеві способом. Зазвичай ми не приймаємо відповідь експерта, якщо на питання “Чому ?” не можемо одержати логічну відповідь. Так само ми повинні мати можливість запитати систему, засновану на знаннях, як було одержано конкретний висновок.

5. Вихідні результати є якісними (а не кількісними).

6. Системи, засновані на знаннях, будуються за модульним принципом, що дозволяє поступово нарощувати їх бази знань.

Комп'ютерні системи, які можуть лише повторити логічний висновок експерта, прийнято відносити до ЕС першого покоління. Проте фахівцеві, вирішальному інтелектуально складне завдання, явно недостатньо можливостей системи, яка лише імітує діяльність людини. Йому потрібно, щоб ЕС виступала в ролі повноцінного помічника і порадника, здатного проводити аналіз нечислових даних, висувати і відкидати гіпотези, оцінювати достовірність фактів, самостійно поповнювати свої знання, контролювати їх несуперечність, робити висновки на основі прецедентів і, можливо, навіть породжувати рішення нових задач, що раніше не розглядалися. Наявність таких можливостей є характерною для ЕС другого покоління, концепція яких почала розроблятися 9-10 років тому. Експертні системи, що відносяться до другого покоління, називають партнерськими, або підсилювачами інтелектуальних здібностей людини. Їх загальними відмінними рисами є уміння навчатися і розвиватися, тобто еволюціонувати.

У експертних системах першого покоління знання представлені таким чином:

1) знаннями системи є тільки знання експерта, досвід накопичення знань не передбачається.

2) методи представлення знань дозволяли описувати лише статичні наочні області.

3) моделі представлення знань орієнтовані на прості області.

Представлення знань в експертних системах другого покоління наступне:

1) використовуються не поверхневі знання, а глибинніші. Можливо доповнення наочної області.

2) ЕС може вирішувати задачі динамічної бази даних наочної області.

4.Області застосування експертних систем.

Області застосування систем, заснованих на знаннях, можуть бути згруповані в декілька основних класів: медична діагностика, контроль і управління, діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях, навчання.

а) Медична діагностика.

Діагностичні системи використовуються для встановлення зв'язку між порушеннями діяльності організму і їх можливими причинами. Найбільш відома діагностична система MYCIN, яка призначена для діагностики і спостереження за станом хворого при менінгіті і бактерійних інфекціях. Її перша версія була розроблена в Стенфордськом університеті у середині 70-х років. В даний час ця система ставить діагноз на рівні лікаря-фахівця. Вона має розширену базу знань, завдяки чому може застосовуватися і в інших областях медицини.

б) Прогнозування.

Прогнозуючі системи передбачають можливі результати або події на основі даних про поточний стан об'єкту. Програмна система “Завоєваніє Уолл-стріта” може проаналізувати кон'юнктуру ринку і за допомогою статистичних методів алгоритмів розробити для вас план капіталовкладень на перспективу. Вона не належить до систем, заснованих на знаннях, оскільки використовує процедури і алгоритми традиційного програмування. Хоча поки що відсутні ЕС, які здатні за рахунок своєї інформації про кон'юнктуру ринку допомогти вам збільшити капітал, що прогнозують системи вже сьогодні можуть передбачати погоду, врожайність і потік пасажирів. Навіть на персональному комп'ютері, встановивши просту систему, засновану на знаннях, ви можете одержати місцевий прогноз погоди.

в) Планування.

Плануючі системи призначені для досягнення конкретної мети при рішенні задач з великим числом змінних. Дамаська фірма Informat вперше в торговій практиці надає у розпорядженні покупців 13 робочих станцій, встановлених в холі свого офісу, на яких проводяться безкоштовні 15-хвилинні консультації з метою допомогти покупцям вибрати комп'ютер, що найбільшою мірою відповідає їх потребам і бюджету. Крім того, компанія Boeing застосовує ЕС для проектування космічних станцій, а також для виявлення причин відмов літакових двигунів і ремонту вертольотів. Експертна система XCON, створена фірмою DEC, служить для визначення або зміни конфігурації комп'ютерних систем типу VAX і відповідно до вимог покупця. Фірма DEC розробляє могутнішу систему XSEL, що включає базу знань системи XCON, з метою надання допомоги покупцям при виборі обчислювальних систем з потрібною конфігурацією. На відміну від XCON система XSEL є інтерактивною.

г) Інтерпретація.

Інтерпретуючі системи володіють здатністю одержувати певні висновки на основі результатів спостереження. Система PROSPECTOR, одна з найбільш відомих систем що інтерпретує типа, об'єднує знання дев'яти експертів. Використовуючи поєднання дев'яти методів експертизи, системі вдалося виявити поклади руді вартістю в мільйон доларів, причому наявність цих покладів не припускав жоден з дев'яти експертів. Що інша інтерпретує система- HASP/SIAP. Вона визначає місцеположення і типи судів в тихому океані за даними акустичних систем стеження.

д) Контроль і управління.

Системи, засновані на знаннях, можуть застосуються як інтелектуальні системи контролю і ухвалювати рішення, аналізуючи дані, що поступають від декількох джерел. Такі системи вже працюють на атомних електростанціях, управляють повітряним рухом і здійснюють медичний контроль. Вони можуть бути також корисні при регулюванні фінансової діяльності підприємства і надавати допомогу при виробленні рішень в критичних ситуаціях.

е) Діагностика несправностей в механічних і електричних пристроях.

У цій сфері системи, засновані на знаннях, незамінні як при ремонті механічних і електричних машин (автомобілів, дизельних локомотивів і т.д.), так і при усуненні несправностей і помилок в апаратному і програмному забезпеченні комп'ютерів.

ж) Навчання.

Системи, засновані на знаннях, можуть входити складовою частиною в комп'ютерні системи навчання. Система одержує інформацію про діяльність деякого об'єкту (наприклад, студента) і аналізує його поведінку. База знань змінюється відповідно до поведінки об'єкту. Прикладом цього навчання може служити комп'ютерна гра, складність якої збільшується у міру зростання ступеня кваліфікації що грає. Одній з найцікавіших повчальних ЕС є розроблена Д.Ленатом система EURISCO, яка використовує прості евристики. Ця система була випробувана в грі Т.Тревевеллера, що імітує бойові дії. Суть гри полягає в тому, щоб визначити склад флотилії, здатної завдати поразки в умовах незмінної множини правив. Система EURISCO включила до складу флотилії невеликі, здатні провести швидку атаку кораблі і одне дуже маленьке швидкісне судно і постійно вигравала протягом трьох років, не дивлячись на те, що в прагненні перешкодити цьому правила гри міняли щороку.

Більшість ЕС включають знання, за змістом яких їх можна віднести одночасно до декількох типів. Наприклад, повчальна система може також володіти знаннями, що дозволяють виконувати діагностику і планування. Вона визначає здібності навчаного по основних напрямах курсу, а потім з урахуванням одержаних даних складає учбовий план. Система, що управляє, може застосовуватися для цілей контролю, діагностики, прогнозування і планування. Система, що забезпечує збереження житла, може стежити за навколишнім оточенням, розпізнавати події (наприклад, відкрилося вікно), що відбуваються, видавати прогноз (злодій-зломщик має намір проникнути в будинок) і складати план дій (викликати поліцію).

5.Медична діагностика

Часто програму MYCIN вважають діагностичною, але це не так. Призначення цієї програми - бути асистентом лікаря, який не є вузьким фахівцем у області застосування антибіотиків при лікуванні захворювань крові. В процесі роботи програма формує гіпотези діагнозу і додає їм визначені ваги, але самостійно, як правило, не робить остаточного вибору. Робота над програмою почалася в 1972 році в Станфордеком університеті і велася фахівцями у області штучного інтелекту в тісній співпраці з медиками. Якнайповніший опис цієї системи читач знайде в роботі Шортліффа [Shortliffe, 1976].

Після 1976 року система неодноразово модифікувалася і оновлювалася, але базова версія складалася з п'яти компонентів (мал. 3). Стрілки на малюнку показують основні потоки інформації між модулями.

(1) База знань містить фактичні знання, що стосуються наочної області, і зведення про наявні неопределенностях.

(2) Динамічна база даних пацієнтів містить інформацію про конкретних пацієнтів і їх захворювання.

(3) Консультуюча програма ставить питання, виводить висновки системи і дає поради для конкретного випадку, використовуючи інформацію про пацієнта і статичні знання.

(4) Пояснююча програма відповідає на питання і дає користувачеві інформацію про те, на чому грунтуються рекомендації або висновки, сформульовані системою. При цьому програма приводить трасування процесу вироблення рекомендацій.

(5) Програма сприйняття знань служить для оновлення знань, що зберігаються в системі, в процесі її експлуатації.


Мал. 3. Структура системи MYC1N ([Buchanan and Shortliffe, 1984])

Підсистема, в яку входять компоненти 1, 2 і 3, відповідає за вирішення проблеми. Ця підсистема будує гіпотези щодо причин захворювання і формує рекомендації, грунтуючись на цих гіпотезах

6.Вивчення наочної області дипломного проекту

Апендицит - поширене захворювання дитячого віку, клінічний перебіг якого важчий, ніж у дорослих, а діагностика значно складніша. У грудних дітей захворювання спостерігається рідко, потім частота його збільшується і стає найбільшою у віці 9-12 років. Гострий апендицит у дітей характеризується малою специфічністю клінічної картини, швидким розвитком деструкції апендикса, раннім настанням ускладнень (частіше розлитим перитонітом).


Апендицит : симптоми хвороби

Клінічні прояви гострого апендициту дітей старшого віку на відміну від хворих 3-4-річного віку схожі з такими у дорослих. У маленьких дітей апендицит починається із загальних явищ: діти стають неспокійними, капризними, порушується сон. Зазвичай дитина указує на локалізацію болі в області навколо пупка. Незабаром після виникнення болю з'являються нудота, блювота (вона буває багато разів). Більш ніж у 10% хворих наголошується рідкий стілець, іноді із слизом. Температура зазвичай підвищується (рідко вище 30С). Симптом розбіжності частоти пульсу і температури у дітей зустрічається рідко і, як правило, спостерігається при важких гнійних перітонітах. Дитина при гострому апендициті малорухлива, часто займає положення в ліжку на правому боці з приведеними до живота ногами. При огляді виявляється характерне місце найбільшої хворобливості, пасивна напруга м'язів внизу живота справа, позитивний симптом Щеткина-блюмберга. При важкій інтоксикації, особливо при гангренозному апендициті, напруга м'язів живота може бути відсутньою. Визначення кількості лейкоцитів має те ж діагностічеосоє значення, що і у дорослих: частіше воно буває в межах 1210 /л-1510 /л. Гангренозний апендицит може протікати і з лейкопенією.

Апендицит : діагноз

У дітей клінічна картина гострого апендициту симулює велике число захворювань, що в основному не вимагають оперативного втручання. Ще більше за соматичні і хірургічні захворювання (з локалізацією в черевній порожнині і поза нею), які у свою чергу маскуються під гострий апендицит.

Частою причиною діагностичних помилок є наступні захворювання:

1. Пневмококовий перитоніт

2. Гострі шлунково-кишкові захворювання (Гастроентерити, Дизентерія).

3. Урологічна патологія (частіше за запальне явище на тлі природжених або придбаних захворювань сечовивідних шляхів). На відміну від гострого апендициту біль в цих випадках переймоподібний, дитина неспокійна, міняє положення тіла. Біль нерідко іррадіїруєт в поперекову область або у внутрішню поверхню стегна і в пахову область. Сечовипускання прискорене, хворобливе. Нерідко виникає озноб. Напруга м'язів живота справа носить більш дифузний характер, ніж при апендициті, і зникає в "світлий проміжок". Зона хворобливості проектується по ходу сечоводу. Симптом Пастернацкого позитивний. У сумнівних випадках необхідне термінове нефроурологичеськоє дослідження.

4. Копростаз, Загальний стан при цьому залишається задовільним. Температура в окремих випадках підвищується. При пальпації хворобливість живота частіше визначається в лівій клубовій області. Після клізми наголошується рясний стілець і біль зникає, живіт стає м'яким, безболісним.

5. Гострий мезаденіт.

6. Туберкульозний мезаденіт. Почало захворювання не таке гостре, як при апендициті. З'являється біль, частіше переймоподібний, пронос. Температура субфебрільная. Напруги черевних м'язів немає. Іноді вдається промацати збільшені брижєєчниє лімфатичні вузли. Зрідка розрив лімфатичного вузла з казеозним розпадом може приводити до розвитку гострого перитоніту з раптовим початком. Підозра на неускладнений туберкульозний мезаденіт служить свідченням до госпіталізації дитини.

7. Бронхопневмонія, особливо ніжнедольовая правостороння. Температура при цьому зазвичай вище, ніж при апендициті (39-40С). Захворювання найчастіше супроводжується кашлем. Діагностичне значення також мають почервоніння особи і вища локалізація болю в животі, чим при апендициті. Рефлекторна напруга м'язів черевної стінки, що виникає при пневмонії, зменшується, якщо прикласти долоню до черевної стінки на 1-2 мин. При тій, що починається, а також при центральній пневмонії можуть бути майже відсутніми аускультативні і перкуторниє дані.

8. Дитячі інфекційні захворювання (кір, скарлатина , вітряна віспа , краснуха), інфекційний гепатит, а у дітей раннього віку - отит часто супроводжуються болем в животі. Завжди важливо про це пам'ятати і ретельно досліджувати шкірні покриви. При дитячих інфекційних захворюваннях живіт при пальпації хворобливий ближче до пупка, істинного м'язового дефанса, як правило, не буває. Гострий апендицит може виникнути відразу ж після перенесеного кору. Такий "коровий апендицит" протікає украй важко.

Апендицит : невідкладна допомога і госпіталізація

Всі хворі гострим апендицитом і з підозрою на нього підлягають госпіталізації в хірургічне відділення. Наявність гострого апендициту у дитини в будь-якому віці є абсолютним свідченням до апендектомії. При аппендікулярном перитоніті для виведення дитини з важкого стану проводять комплекс доопераційної підготовки протягом 2-4 ч

Висновок:
Зі всього вищесказаного, можна зробити висновок, що експертна система (ЕС) - це програма, в яку закладені теоретичні і практичні знання висококваліфікованих фахівців в деякій конкретній проблемній області і яка здатна давати рекомендації з проблем в цій області з високим ступенем надійності на рівні цих фахівців.


Можна виділити ряд характеристик експертних систем:
1. Експертна система обмежена певною сферою експертизи.
2. Експертна система здатна міркувати при сумнівних даних.
3. Експертна система здатна пояснити хід своїх міркувань.
4. Знання і механізм висновку в експертній системі чітко відокремлені один від одного (т.е. знання виражені явно, а не втілені в способі пошуку рішення).
5. Експертна система будується так, щоб була можливість поступового її нарощування у міру розвитку знань про предмет експертизи.
6. Частіше за все знання експертної системи представляються у вигляді множини правив, званих також продукциямі
7. Як рішення експертна система видає не таблиці з цифр, не графіки, не картинки на екрані, а обгрунтована рада щодо рішення поставленого питання.
8. Експертна система економічно вигідна (це вимога до її роботи.)

Список використаної літератури





  1. Ротштейн А.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. — Винница: Континент-ПРИМ, 1996 – 132с,

  2. Черноруцкий И. Г. Методы оптимизации и принятия решений. – Санкт – Петербург: Лань 2001 – 384с,

  3. Winston P. H. (1984). Artificial Intelligence. Reading, MA: Addison-Wesley Winston P. H. (1992). Artificial Intelligence, 3rd edn. Reading, MA: Addison-Wesley. (Русский перевод первого издания: Уинстон П. Искусственный интеллект. — М.: Мир, 1980. — 519с.)

  4. К. Нейлор Как построить свою экспертную систему

  5. http://www.medical-center.ru/index/disease/501.html

  6. Хирургические болезни. Под ред. М.И.Кузина.- М., Медицина, 1987.

  7. Колесов В.Й. Острый аппендицит.- Ленинград, Медгиз, І959.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Миколаївський Державний Гуманітарний Університет ім. Петра Могили
Факультет комп’ютерних наук

Кафедра комп’ютерних технологій
З В І Т

З Преддипломної практики

Спеціальність “Інтелектуальні системи прийняття рішень”



6.080404-ЛР.ПЗ.06-501с.2110124


Cтудент Станчев С.О.


___________ ­­­____________

(підпис) (дата)

Керівник Бабич О.Г.

___________ ___________

(підпис) (дата

Миколаїв – 2006