Методы и алгоритмы анализа и управления сложными объектами на гетерогенных нечётких моделях для систем медицинского назначения

Методы и алгоритмы анализа и управления сложными объектами на гетерогенных нечётких моделях для систем медицинского назначения

Автор: Гаврилов, Игорь Леонидович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2011

Место защиты: Курск

Количество страниц: 135 с. ил.

Артикул: 4963298

Автор: Гаврилов, Игорь Леонидович

Стоимость: 250 руб.

Методы и алгоритмы анализа и управления сложными объектами на гетерогенных нечётких моделях для систем медицинского назначения  Методы и алгоритмы анализа и управления сложными объектами на гетерогенных нечётких моделях для систем медицинского назначения 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.
1.1. Математические методы системного анализа в задачах прогнозирования и оценки состояния сложных объектов.
1.2. Использование нечеткой логики принятия решений в задачах оценки и управления состоянием сложных систем
1.3. Использование экспертных систем в задачах системного анализа и управления сложными объектами.
1 .4. Цель и задачи исследования.
2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕКИ И УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ГЕТЕРОГЕННЫХ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ.
2.1. Объект, методы и средства исследований.
2.2. Метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил для прогнозирования и оценки состояния сложных объектов.
2.3. Алгоритм интеллектуальной поддержки для анализа и управления процессами принятия решений в экспертных системах медицинского назначения с базой знаний на гетерогенных нечетких.правилах
2.4. Выводы второй главы
3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ С ГЕТЕРОГЕННЫМИ НЕЧЕТКИМИ ПРАВИЛАМИ.
3.1. Разработка структуры программного обеспечения экспертной системы медицинского назначения.
3.2. Меридианные модели для реализации их средствами машинной графики
3.3 Синтез решающих правил для прогнозирования, ранней диагностики и
оценки степени тяжести панкриатита
3.4 Выводы третьей главы.
4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
4.1. Результаты экспериментальной проверки прогнозирования возникновения панкреатитов
4.2. Результаты экспериментальной проверки правил для ранней диагностики панкреатитов.
4.3. Результаты экспериментальной проверки правил определения степени тяжести острого панкреатита
4.4 Выводы четвертой главы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


В работах [1,2,5] соискателем предложен метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил и показана эффективность его применения в медицине. В работах [3 и 6] показывается роль микроэлементного статуса в прогнозировании и дифференциальной диагностике заболеваний на примере панкреатита; в работе [4] приведен алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений в экспертной системе с базой знаний на основе гетерогенных нечетких правил; в работах [7, 9, , , ] показывается, что применение гетерогенных нечётких правил, использующих комбинированное пространство разнородных признаков, обеспечивают повышение качества прогнозирования и диагностики заболеваний системы пищеварения; а в работах [8, ] разрабатывается база знаний для экспертной системы интеллектуальной поддержки принятия решений врача-гастроэнтеролога; в работах [-] предложены методы синтеза гетерогенных нечетких решающих правил для прогнозирования поведения и оценки состояния сложных систем включая организм человека. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 9 наименований. Объем диссертации 4 страницы машинописного текста, рисунков и таблиц. Во введении обоснована актуальность темы исследования, определяются цели и задачи работы, её научная новизна и практическая значимость. В первой главе на основе обзора литературы проанализированы современные подходы используемые в системном анализе к решению задач оценки состояния и управлению сложными объектами и системами. Показана роль нечёткой логики принятия решений в общей методологической базе системного анализа. Определён круг задач, где целесообразно использовать аппарат нечёткой логики принятия решений, включая гетерогенные нечёткие модели. Определены задачи исследования и обоснован выбор соответствующего математического аппарата. Во второй главе определяются объект, методы и средства исследования, разрабатываются метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил для прогнозирования и оценки состояния сложных объектов и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений для экспертной системы медицинского назначения с базой знаний использующей гетерогенные нечеткие правила. В третьей главе разрабатываются основные элементы экспертной системы медицинского назначения на основе базы знаний с гетерогенными нечеткими правилами. В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований, проверяется качество работы полученных решающих правил и показывается целесообразность использования полученных в работе результатов в медицинской практике. В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования. Теоретической основой для решения задач прогнозирования и оценки состояния сложных объектов служат различные математические методы: корреляционный, регрессионный и факторный анализы; теория распознавания образов; теория нечеткой логики принятия решений и др. Традиционно класс прогностических задач решается статистическими методами анализа, и прогнозирования временных рядов, в ходе которых оцениваются изменения показателей (информативных признаков) во времени, изучается динамика развития исследуемых процессов [, , ]. При анализе изменений наблюдаемых процессов во времени используют такие показатели как средний уровень, абсолютные приросты, темпы роста, темпы прироста. В предлагаемой работе прогнозирование осуществляется по интервальным рядам. Для этого класса рядов динамики с равностоящими во времени уровнями расчет среднего уровня производится по формуле среднего арифметического. Для интервальных рядов динамики с переменным интервалом времени для расчета среднего уровня используется формула взвешенной средней арифметической, где в качестве весовых коэффициентов используется продолжительность интервалов времени между уровнями. Абсолютный прирост определяется как разность двух сравниваемых уровней и характеризует их изменение за определенный промежуток времени. Средний абсолютный прирост - характеризует скорость изменения исследуемого показателя времени.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.267, запросов: 244