Построение баз экспертных знаний для интеллектуальных обучающих систем

• Автор: Кочин, Дмитрий Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 115 с. : ил.

1 ПРОБЛЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ.

1.1 Типы ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ.

1.2 Характеристики экспертного знания1 о

1.3 интеллектуальные обучающие системы.1 з

1.4 Задача экспертной классификации.

1.5 методы выявления экспертных знаний

1.6 Вербальный анализ решений.

1.6.1 Метод ОРКЛЛСС.

1.6.2 Метод КЛАНШ.

1.6.3 Метод ЗТЕРСЬАББ.

1.6.4 Метод ЦИКЛ

1.7 Достоверность извлеченных экспертных знаний.
1.8 Выводы
2 ПОРЯДКОВАЯ ЭКСПЕРТНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ АЛЬТЕРНАТИВ МЕТОД КЛАРА
2.1 ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
2.2 АЛГОРИТМ КЛАССИФИКА1 ЩИ.
2.3 ПРОЦЕДУРА ПОИСКА МАКСИМАЛЬНОЙ ЦЕПИ
2.4 Оценка вычислительной сложности алгоритма КЛАРА.
2.5 Устранение логических противоречий в ответах эксперта.
2.6 Сравнение алгоритмов порядковой классификации.
2.7 Оценка эффективности алгоритма КЛАРА
2.8 Выводы
3 ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДОСТОВЕРНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ.
3.1 Выявление решающих правил классификации.
3.2 Построение минимального набора решающих правил
3.3 Процедура проверки решающих правил
3.4 упрощенные задачи классификации.
3.5 Оценка эффективности упрощенных задач.
3.6 Гипотеза о зоне неустойчивых знаний.
3.7 МЕТОДИКА извлечения достоверных экспертных знаний.
3.8 ВЫВОДЫ
4 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ.
4.1 Кардиологические заболевания
4.2 Система извлечения экспертных знаний КЛАРА
4.2.1 Архитектура и функции системы.
4.2.2 Структуризация задачи классификации.
4.2.3 Построение базы знаний
4.3 ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ
4.3. Обучение декларат ивным знаниям.
4.3.2 Обучение процедуральным знаниям.
4.3.3 Практическое применение
5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ОмимммимамииииаммимКммМйтипйиммммммннниинммммнммнимм
6 ПРИЛОЖЕНИЯ .
6.1 Алгоритм нумерации вершин орграфа доминирования альтернатив.
6.2 Оценка эффективности алгоритмов порядковой классификации
7 СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ.
8 СПИСОК ТАБЛИЦ
ЛИТЕРАТУРА


Выдвигается гипотеза о возможном наличии у эксперта зоны неустойчивых знаний, когда эксперт может относить одну и ту же ситуацию к разным классам в разное время. Приводится метод локализации этой зоны, поскольку неустойчивые знания не пригодны для обучения. Строится общая методика извлечения достоверных экспертных знаний, учитывающая все изложенные аспекты. В четвертой главе описываются система КЛАРА извлечения экспертных знаний, реализующая предложенный метод построения полных и непротиворечивых баз экспертных знаний система ОС ДИМ для обучения навыкам диагностики острого инфаркта миокарда и система РАА для обучения навыкам диагностики расслаивающей аневризмы аорты, построенные на основе предложенных методов. Приводятся результаты применения обучающих систем при обучении молодых врачей в учебнонаучном центре по внедрению передовых медицинских технологий городской клинической больницы ГКБ им. С. П. Боткина, г. Москва и на кафедре анестезиологии и реаниматологии Московского государственного медикостоматологического университета МГМСУ в ГКБ им. А.А. Остроумова, г. Москва. Стремительный рост знаний, создаваемых человеком, делает все более актуальными задачи обучения и переобучения. Значительная часть человеческой жизни уходит на овладение знаниями, необходимыми как для получения общего образования, так и для овладения той или иной профессией. Принято различать два типа знаний декларативные и процедуральные. К декларативным знаниям относят описания фактов, изложение теорий, наблюдений. Учебники и научные монографии являются примерами декларативных знаний. Процедуральные знания можно также назвать умениями, навыками. Человек овладевает процедуральными знаниями, когда он не только знает теорию, но и умеет применить ее на практике. Человека, в совершенстве овладевшего процедуральными знаниями в какойлибо области, принято называть экспертом. Путь от новичка в какойто профессиональной области до эксперта, находящегося на вершине профессионального мастерства, требует не менее лет интенсивной практики Епсввоп, Ьейптапп, . Как показали исследования, этот отрезок времени является примерно одинаковым для столь разных областей человеческой деятельности, как медицина, игра в шахматы, сочинение музыки, спорт и т. Епсбзоп, . Высокая востребованность в специалистах и большая длительность периода их становления делает актуальной проблему создания интеллектуальных обучающих систем ИОС, позволяющих передавать знания от эксперта к новичку ВгейаШ е а1. РгуегЕбхуагск е а1. Построение ИОС является одним из направлений искусственного интеллекта и, также как и искусственный интеллект, представляет собой экспериментальную научную дисциплину. Лорьер, . Однако, работа по созданию ИОС представляет собой не просто использование известных методов искусственного интеллекта, а является расширением самого понятия исследований в этой области , . То есть для решения одной задачи построения ИОС становится необходимым целый комплекс исследований, затрагивающих извлечение и представление знаний, модели мышления, понимание языка и т. Среди моделей современной когнитивной психологии доминирует так называемый информационный подход , , рассматривающий человека как систему переработки информации , i, . Знание в рамках этого подхода рассматривается как комплекс реально существующих элементов символов, образов, хранящихся в памяти человека, которые обрабатываются мозгом подобно программе в компьютере и являются источником интеллектуального поведения. В данном случае не важно, из чего состоит символ сам по себе как он реализован на более низком уровне уровне межнейронных связей, а под самим словом символ имеется в виду некоторый внутренний образ паттерн. При этом знание рассматривается как набор взаимосвязанных и относительно статичных элементов, которые можно хранить, извлекать, модифицировать, передавать экспертной системе или другому человеку. В рамках данного подхода был разработан ряд успешных вычислительных моделей памяти ЕРАМ i, , процессов мышления и обучения , , , , эксперименты с которыми показали адекватность их поведения поведению человека в психологических экспериментах.