Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации нечеткие множества, нейронные сети, генетические алгоритмы.doc
Скачиваний:
9
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
8 Мб
Скачать
☆

8.1.2. Экранные формы

Процесс построения нечеткой экспертной системы выполняется по следующему алгоритму:

А°. Определение характеристик системы.

На этом шаге выводится информация о назначении системы, определяется выходная переменная идентифицируемого объекта (с непрерывным или дискретным выходом).

Б°. Формирование дерева логического вывода.

Дерево логического вывода формируется путем последовательного выполнения операций добавления и/или удаления узлов. При добавлении нового узла запрашивается информация о названии (например, температура), обозначении (t), количестве термов для оценки и их названиях (<низкая>, <нормальная>, <высокая>). При добавлении узла, соответствующего входной переменной, запрашивается информация о диапазоне ее изменения. Сформированное дерево логического вывода изображено на рис. 8.2.

В°. Определение функций принадлежности лингвистических термов.

На этом шаге определяются модели функций принадлежности, используемые для формализации термов - оценок переменных. На рис. 8.3 показано соответствующее диалоговое окно. Этот шаг соответствует этапу фаззификации переменных.

Г°. Определение экспертных правил ЕСЛИ-ТО, описывающих поведение объекта. Экспертные правила ЕСЛИ-ТО вносятся в соответствующие матрицы знаний (рис. 8.4).

Д°. Настройка нечеткой экспертной системы путем решения задач оптимизации с использованием обучающей выборки.

Ввод значений входных переменных при выполнении расчетов осуществляется в количественной или качественной форме, а также по шкале термометра (рис. 8.5).

В результате нечеткого логического вывода получаются функции принадлежности выходной переменной каждому из классов решений. Соответствующее диалоговое окно содержит так же интерпретированный результат.

В ходе одно- и двухфакторного моделирования инженер по знаниям может наблюдать за поведением объекта в разных областях пространства входных переменных. Настройка по имеющимся экспериментальным данным позволяет повысить адекватность нечеткой экспертной системы.

8.2. Диагностика ишемической болезни сердца

Ишемическая болезнь сердца (ИБС) является одной из наиболее распространенных причин снижения работоспособности и смерти людей в зрелом возрасте. Успешность лечения ИБС определяется возможностью ее дифференциальной диагностики, то есть отнесения к одному из принятых в клинической практике уровней тяжести [40]: нейроциркуляторной дистонии и стенокардии. Качество диагностики сильно зависит от квалификации врача. Это обуславливает актуальность создания компьютерной системы интеллектуальной поддержки принятия диагностических решений.

8.2.1. Типы диагнозов и параметры состояния больного

В соответствии со сложившейся клинической практикой тяжесть ИБС будем определять на следующих уровнях (от низшего к высшему):

 - нейроциркуляторная дистония (НЦД) легкой степени;

 - НЦД средней степени;

 - НЦД тяжелой степени;

 - стенокардия первого функционального класса;

 - стенокардия второго функционального класса;

 - стенокардия третьего функционального класса.

Перечисленные уровни   будем считать типами диагнозов, которые подлежат распознаванию. При установлении диагноза ИБС для конкретного больного будем принимать во внимание следующие основные параметры, которые измеряются в лабораторных условиях (возможные диапазоны изменения указаны в скобках):

- возраст больного (31-57 лет),

- двойное произведение (ДП) пульса на артериальное давление (147-405 условных единиц - у.е.),

- толерантность к физической нагрузке (90-1200 кгм/мин),

- прирост ДП на один кг веса тела больного (0.6-3.9 у.е.),

- прирост ДП на один кГм нагрузки (0.1-0.4 у.е.),

- аденозинтрифосфорная кислота АТФ (34.5-66.2 ммоль/л),

- аденозиндифосфорная кислота АДФ (11.9-29.2 ммоль/л),

- аденозинмонофосфорная кислота АМФ (3.6-27.1 ммоль/л),

- коэффициент фосфорилирования (1-5.7 у.е.),

- максимальное потребление кислорода на один кг веса тела больного (10.5-40.9 млитр/мин кг),

- прирост ДП в ответ на субмаксимальную нагрузку ( 46-312 у. е.),

- коэффициент отношения содержания молочной и пировиноградной кислот (3.9-22.8 у.е.) .

Перечисленные параметры (кроме возраста) измеряются в лабораторных условиях после работы больного на велоэргометре. Задача диагностики состоит в том, чтобы каждому сочетанию значений параметров поставить в соответствие одно из решений:    .