Интеллектуализация экспертно-диагностического процесса на основе нейросетевого моделирования и нечеткой логики

• Автор: Дьяченко, Денис Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 125 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ДИАГНОСТИКИ НА ОСНОВЕ ЭФФЕКТИВНОЙ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ И ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ.

1.1. Анализ основных направлений интеллектуализации диагностического процесса

1.2. Перспективы применения интеллектуальных технологий в задачах диагностики.

1.2.1. Основные положения аппарата нейронных сетей и возможности практического применения
1.2.2. Нечеткая логика и нечеткие системы как средства эффективной поддержки процесса принятия решений

Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОДИАГНОСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРИ ЛЕЧЕНИИ ЛЕГОЧНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У ДЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Структура экспертнодиагностического процесса

2.2. Повышение эффективности диагностического процесса с помощью методов математической статистики.
2.3. Визуализация результатов обработки экспериментальной информации в процедуре дифференциальной диагностики
Выводы второй главы
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУРЫ И НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ НЕЙРОНЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ
3.1. Построение структуры нейронечеткой системы
3.2. Настройка параметров нейронечеткой системы на основе алгоритма обратного распространения ошибки
3.3. Применение генетического алгоритма для оптимизации параметров нейронечеткой системы.
Выводы третьей главы.
ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРАКТИЧЕСКОГО ВНЕДРЕНИЯ.
4.1. Структура программнометодического комплекса обработки экспериментальной и экспертной информации.
4.2. Оценка эффективности комплекса при дифференциальной диагностике легочных заболеваний у детей
Выводы четвертой главы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Осуществить анализ эффективности применения разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программного комплекса применительно к задачам медицинской диагностики. Методы исследования. Научная новизна. Практическая значимость работы. Практическая значимость работы заключается в создании специального программного обеспечения, реализующего работу системы экспертной диагностики, основанной на аппарате продукционных экспертных систем с применением аппарата нейронных сетей и нечеткой логики. Предложенный в работе подход к построению экспертной системы позволяет адаптировать программный комплекс к широкому кругу задач диагностики, прогнозирования, аппроксимации. Используемый при разработке программного обеспечения объектно-ориентированный подход, а также полная открытость системы дают возможность доработки, надстройки и интеграции ее с другими системами. Кроме того, реализация комплекса на базе платформы Microsoft . NET Framework позволяет использовать его при реализации удаленных и распределенных систем. Реализация результатов работы. Разработанный комплекс моделей, алгоритмов и программных средств позволил создать и внедрить систему дифференциальной диагностики легочных заболеваний в Воронежском областном клиническом диагностическом центре. Результаты исследования в виде программно-методического комплекса используются в учебном процессе Воронежского государственного технического университета при обучении студентов специальности- «Информационные системы и технологии» по курсу «Нейросетевые технологии». Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на- Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, -), Международной' научно-технической конференции "XI Бенардосовские чтения" (Иваново, ), ежегодном научно-методическом семинаре кафедры систем автоматизированного проектирования’ и информационных систем Воронежского государственного технического университета (). Публикации. По результатам исследования опубликовано печатных работ. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 9 наименований, приложений. Основная часть работы изложена на 5 листах машинописного текста, содержит рисунков, таблиц. ГЛАВА 1. Уже полвека бурно развивается научное направление под названием «искусственный интеллект», возникшее в -х годах XX века на стыке кибернетики, лингвистики, психологии и программирования. Задачей этой науки является воссоздание с помощью компьютерной техники разумных рассуждений и действий. Термин «интеллект» происходит от латинского ЫеНесШз - что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект, обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. В е годы велись интенсивные поиски моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ. Оказалось, что ни одна из существующих наук - философия, психология, лингвистика - не может предложить такого алгоритма. Тогда были-созданы и опробованы различные подходы. В конце -х родилась модель лабиринтного поиска. Начало. В конце -х к решению задач стали подключать методы математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии набора исходных аксиом, в г. Пролог. А, начиная с середины -х годов, происходит рост капиталовложений в развитие искусственного интеллекта, создаются промышленные экспертные системы и все более растет интерес к самообучающимся системам. Последние достижения в области искусственного интеллекта показали, что возможности интеллектуальных технологий в изучении сложных объектов окружающего нас мира превосходят человеческие. Применение интеллектуальных технологий выводит исследовательский процесс на качественно новый уровень и позволяет решать множество важнейших научных и практических задач, решение которых с помощью классических методов затруднено или вообще невозможно.