Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе АННОТАЦИЯ дипломной работы студента 541-й группы II курса технического факультета ВКИ НГУ Добрынина Романа Валентиновича. «Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе». Тема проекта – «Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе». Данная дипломная работа была выполнена на кафедре систем информатики в лаборатории искусственного интеллекта Института Систем Информатики Сибирского Отделения Российской Академии Наук. (ИСИ СО РАН). Научный руководитель – Попов Иван Геннадьевич. Работа выполнялась с 1 сентября 1998 года по 30 мая 1999 года. Тип работы – инженерная; является плановой разработкой института. Задачей дипломной работы является разработка подсистемы вывода и обработки знаний в диагностической экспертной системе по медицинской диагностике. Особенностью создаваемой системы является возможность ее работы с нечеткими и неточными входными данными. При этом подсистема вывода будет использовать экспертные знания, также допускающие элементы нечеткости и неточности. Аналогом данной экспертной системы послужила известная в свое время экспертная система «Di-Gen», обеспечивающая медицинскую диагностику пациентов и техническую диагностику доменных печей. Данная же система аналогична предыдущим экспертным системам типа «Di-Gen»-а, но более современная, с эргономичным многоуровневым интерфейсом и разработана под операционную систему Windows 95/98. В рамках поставленной задачи работа была выполнена. В данный момент программа находится в стадии комплексного тестирования. Результаты предварительного тестирования выявили несколько недостатков и в данный момент идет работа по их устранению. ОТЗЫВ на дипломную работу студента II курса технического факультета ВКИ НГУ Добрынина Романа Валентиновича. «Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе». Данная дипломная работа проводилась в рамках разработки среды конструирования диагностических экспертных систем, ориентированной на задачи медицинской диагностики. Эта среда должна обеспечивать возможность создания баз знаний для разных областей медицинской диагностики, их просмотра и редактирования, и порождения на их основе специализированных диагностических систем. Одной из основных особенностей среды является возможность обработки неточной информации. Порожденная экспертная система должна обеспечивать полный цикл диагностики пациента, определение диагноза по введенным симптомам и ведения истории болезни. Экспертная система должна обладать удобным пользовательским интерфейсом и справочной системой. Задачей данной дипломной работы являлась разработка подсистемы вывода и обработки знаний в диагностической системе. Необходимо было разработать механизм логического вывода, который на основании введенных симптомов определял диагноз пациента. Этот вывод должен осуществляться в условиях неточной информации о наблюдаемых симптомах, обеспечивать интерактивный диалог с пользователем для их уточнения и производить ранжирование различных версий диагноза для определения наиболее вероятных. В целом, дипломник с задачей справился. Им были разработаны структура для представления базы знаний и модуль логического вывода для определения диагноза в условиях неточной информации о симптомах. Для этого использовался механизм связанных с симптомами весов и определение по ним вероятности выводимого диагноза. Для уточнения симптомов предусмотрены средства для ведения диалога с пользователем. Однако, следует отметить, что не все свойства симптомов, которые были бы полезны для определения диагноза, включаются в базу знаний и используются на этапе логического вывода, что в результате снижает точность определения диагноза. Следовало внимательнее изучить модели представления и обработки знаний, используемые в других системах этого класса. Учитывая вышесказанное, считаю, что работа заслуживает оценки "хорошо". Научный руководитель: м.н.с. РосНИИ ИИ /Попов И.Г./ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ НОВОСИБИРСКИЙ ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ВЫСШИЙ КОЛЛЕДЖ ИНФОРМАТИКИ ТЕХНИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА СИСТЕМ ИНФОРМАТИКИ РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ ВЫВОДА В ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ Пояснительная записка Листов 23 Студент Добрынин Роман Валентинович " " _______ 1999г Научный руководитель Попов Иван Геннадьевич, м.н.с. ИСИ СО РАН " " _______1999г Новосибирск 1999 СОДЕРЖАНИЕ 1999 2 ВВЕДЕНИЕ 2 ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 3 ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ, ИХ НАЗНАЧЕНИЕ И СТРУКТУРА 4 ЗАДАЧИ ДИАГНОСТИКИ 4 ПРОЦЕСС ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ 5 МАШИНА ВЫВОДА 6 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 8 ФОРМУЛИРОВКА В ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ТЕРМИНАХ 8 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ 9 ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ 9 СПЕЦИАЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ 10 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ 10 МЕТОДЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 10 СТРУКТУРЫ ДАННЫХ 11 Структуры данных данного программного средства – 4 таблицы формата Paradox 7.0 (работу с этими таблицами обеспечивает DBE и DBD, которые как раз поставляются в комплект с Borland Delphi с целью «безпроблемной» работы с базами данных практически любого формата). 11 Таблица клиентов 11 Таблица симптомов 12 Таблица соответствий 12 Таблица весов 12 АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ 12 СПЕЦИАЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ 15 СХЕМА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА 15 ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ 18 ОТЛАДКА И ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА 19 РУКОВОДСТВО ПО ЭУСПЛУАТАЦИИ ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА 20 8.1. РУКОВОДСТВО СИСТЕМНОГО ПРОГРАММИСТА 20 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22 ЛИТЕРАТУРА 23 ВВЕДЕНИЕ Тема проекта – «Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе». Данная дипломная работа была выполнена на кафедре систем информатики в лаборатории искусственного интеллекта, Института Систем Информатики Сибирского Отделения Российской Академии Наук. (ИСИ СО РАН). Научный руководитель – Попов Иван Геннадьевич. Работа выполнялась с 1 сентября 1998 года по 30 мая 1999 года. Тип работы – инженерная; является плановой разработкой института. Особенностью данной дипломной работы является возможность ее работы с нечеткими и неточными входными данными. При этом подсистема вывода будет использовать экспертные знания, также допускающие элементы нечеткости и неточности. Работа является коллективной. В мою часть работы входит создание машины вывода диагностической экспертной системы. Разработка данного дипломного проекта подразумевает выполнение следующих работ: Разработка диагностической экспертной системы Разработка машины вывода диагностической экспертной системы Программная реализация машины вывода диагностической экспертной системы Создание модуля для обработки входных данных, как с клавиатуры, так и из файлов на диске. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ Данная дипломная работа разрабатывалась в лаборатории искусственного интеллекта. Рынок современных диагностических систем не сильно «балует» пользователей новыми поступлениями [1]. Поэтому мы решили написать программу, аналогичную уже имеющимся, выпущенным в 1990-1994 гг, но более современную, с эргономичным многоуровневым пользовательским интерфейсом, под Операционную систему Windows 95/98. Аналогом данной экспертной системы послужила известная в свое время система Di-Gen, обеспечивающая медицинскую диагностику пациентов и техническую диагностику доменных печей. Данная работа выполнялась в среде Borland Delphi 4, объектно-ориентированной среде программирования. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ, ИХ НАЗНАЧЕНИЕ И СТРУКТУРА По определению Комитета по Экспертным Системам Британского Компьютерного Общества, под экспертной системой понимается « воплощение в ЭВМ компонента опыта эксперта, основанного на знании, в такой форме, что машина может дать интеллектуальный совет или принять интеллектуальное решение относительно обрабатываемой функции». Желательная дополнительная характеристика (которую многие считают главной) - способность системы по требованию объяснить ход своих рассуждений понятным для спрашивающего образом [2]. Предметом теории экспертных систем служат методы и приемы конструирования систем, компетентных в некоторой узкоспециальной области. Эта компетентность состоит из знания конкретной области, понимания задач из этой области и из умения решать некоторые такие задачи. Знания, относящиеся к любой специальности, обычно существуют в двух видах: общедоступные и индивидуальные. Общедоступные знания - это факты, определения и теории, которые обычно изложены в учебниках и справочниках по данной области. Но, как правило, компетентность означает нечто большее, чем владение такими общедоступными сведениями. Специалисты в большинстве случаев обладают ещё и индивидуальными знаниями, которые отсутствуют в опубликованной литературе. Эти личные знания в значительной степени состоят из эмпирических правил - эвристик, которые позволяют экспертам при необходимости выдвигать разумные предположения, находить перспективные подходы к задачам и эффективно работать при зашумленных или неполных данных. Центральной задачей при построении экспертных систем является выявление и воспроизведение таких знаний. В архитектуре экспертной системы можно выделить три основных компонента: база знаний, машина вывода и интерфейс пользователя. База знаний содержит факты, правила и эвристики, представляющие экспертные знания о предметной области. Машина вывода содержит стратегии и управляющие структуры, используемые для применения знаний, содержащихся в базе знаний для решения поставленной проблемы. Пользовательский интерфейс управляет взаимодействием с пользователем. Сюда входят и управление экраном, и организация диалога, и объяснительные способности системы. ЗАДАЧИ ДИАГНОСТИКИ Одной из типичных задач экспертной системы является задача диагностики [3]. Диагностика - это процесс поиска неисправностей в обследуемой системе (или определение стадии заболевания в живой системе), основанный на интерпрета­ции данных, возможно зашумленных. Нахождение согласованных и корректных интер­претаций является основным требованием в этой задаче. Одно из необходимых усло­вий достижения результата - понимание диагностом структурной организации обсле­дуемой области и механизмов взаимодействия между различными подсистемами. В задачах диагностики необходимо предположительное рассуждение. Во многих диагностиче­ских процедурах с успехом используются предположения относительно степени надежности датчиков, т.е. степени надежности вводимой информации. Так же, в задаче диагностики можно столкнуться с ситуацией, которая изменяется во времени по мере того, как происходит развитие болезни (или в связи с предпринимаемым лечением). И наконец данные, поступающие от датчиков, часто оказываются зашумленными. Это существенный момент в задаче диагностики, где рассуждения проводятся на основании результатов измерений. К примеру, задача медицинской диагностики заключается в обнаружении заболеваний на основе интерпретации данных о текущем состоянии больного, которые получаются в результате анализа жалоб пациента, его объективного осмотра, результатов лабораторных обследований и анализов. Среди задач диагностики наиболее сложными являются задачи дифференциальной диагностики. Их сложность определяется тем, что среди множества заболеваний, имеющих общие признаки, надо выбрать наиболее вероятные. Для решения такого типа задач должна эффективно использоваться разрабатываемая оболочка. ПРОЦЕСС ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ Приобретение знаний - это процесс передачи и преобразования опыта по решению задач от некоторого источника знаний в программу. Процесс создания диагностической экспертной системы можно разделить на следующие этапы: Настройка оболочки на конкретную проблемную область, т.е. инженер знаний совместно с экспертом описывает основные термины, понятия; формирует иерархию понятий (типа  общее - частное ); определяет структуру основных фреймов, области значения слотов, наследование свойств. Наполнение оболочки предметными экспертными знаниями. Эксперт пополняет иерархию понятий конкретными фреймами; устанавливает взаимосвязи между ними; заполняет слоты фреймов. В нашем случае эксперт взаимодействует с экспертной системой непосредственно через интеллектуальную редактируемую программу. Т.е. вся работа инженера знаний на этих этапах уже должна быть заложена в программу. МАШИНА ВЫВОДА Машиной вывода можно назвать набор средств, реализующих тот или иной способ рассуждения, технологию поиска по базе знаний, обработку неопределенности и обработку ошибок. Методы рассуждений. Самые распространенные методы логического вывода - это прямая цепочка рассуждений (прямой вывод) и обратная цепочка рассуждений (обратный вывод). При решении задач диагностики используется обратный вывод. Можно сказать,