Исследование и разработка системы поддержки принятия решений на основе прецедентов

• Автор: Юдин, Валерий Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 88 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 ОБЗОР МЕТОДОВ ВЫВОДА ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ И ДОБЫЧИ ДАННЫХ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

2 ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗЫ ПРЕЦЕДЕНТОВ

2.1 Классификация неполностью описанных объектов.

2.2 Мера близости

2.3 Отбор прецедентов

2.4 Адаптация решения

2.5 Выявление зависимостей .

3 РЕАЛИЗАЦИЯ

3.1 Выбор структуры системы

3.2 Выбор средства программирования
3.3 Инсталляция системы
3.4 Система Универсальный Классификатор
3.5 Система Спутник Врача
3.6 Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


В диссертации рассматривается задача построения систем поддержки принятия решений на основе прецедентов. В настоящее время разработано множество различных программных систем поддержки принятия решений. Наиболее трудными для анализа и принятия решений являются ситуации, чьи характеристики не поддаются формализации, т. В силу недостаточности знаний об объекте и среде, в которой он функционирует, попытки получить точную модель поведения такого объекта не представляются возможными. Однако управление такими объектами представляет не меньший интерес и является не менее важным, чем управление хорошо формализуемыми объектами. Вывод, основанный на прецедентах - это метод принятия решений, в котором используются знания о предыдущих ситуациях или случаях (прецедентах). При таком выводе прецедент, если он признан схожим, часто является обоснованием решения. Практика принятия решения, моделирующая человеческие рассуждения, применяется во многих областях человеческой деятельности. Это широкий спектр возможных приложений, в том числе управление слабо формализуемыми объектами, медицина, управление предприятием и т. Все это обусловливает актуальность и значимость исследований в этой области. Одна из основных проблем при построении подобных систем - выбор наиболее подходящих прецедентов, который упирается в оценку схожести прецедента и текущего случая. Суть предлагаемого подхода - в том, чтобы при отборе прецедентов использовать знания о предметной области (фоновое знание), полученные методами добычи данных. Анализ исследований в области интеграции методов вывода по прецедентам и добычи данных выявил незначительное число готовых решений в данной области. Такой подход востребован и актуален в области систем поддержки принятии решений. Цель работы - разработка методики построения и реализация системы поддержки принятия решений па основе интеграции методов вывода по прецедентам и добычи данных. Все результаты являются новыми. Практическая ценность работы заключается в том, что на основе предложенного подхода реализована программная система поддержки врачебных решений «Спутник Врача», внедренная в Московском областном научно-исследовательском клиническом институте (МОНИКИ). Апробация работы. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ И АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ: НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ" (РОАИ-6-), октябрь г. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ И ПОНИМАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ", Поселок Катунь, Республика Алтай, РФ, август г. Всероссийская конференция "Математические методы распознавания образов (ММРО-)", Пущино, г. Интеллектуализация обработки информации (ИОИ )", Алушта, г. Всероссийская конференция "Математические методы распознавания образов (ММРО-)", Звенигород, г. Система поддержки врачебных решений «Спутник Врача» внедрена в эксплуатацию в Московском Областном Научно-исследовательском Клиническом Институте (МОНИКИ) с весны года. Результаты, полученные в диссертации, включались в научные отчеты по проектам РФФИ № 2, № 8, № 3. В первой главе дан обзор методов вывода по прецедентам и добычи данных, приведена мотивация для интеграции обоих методов в системах поддержки принятия решений и возможные подходы к ней. На примере различных систем показано, что интеграция является не только возможной, но и заслуживающей внимания. Во второй главе описывается подход к классификации неполностью описанных объектов, на его основе определяются мера близости и метод отбора прецедентов. Описывается эвристический алгоритм обнаружения зависимостей. Третья глава посвящена реализации системы поддержки принятия решений в интегрированной среде объектно-ориентированного программирования Borland C++ Builder. Перечислены основные технические требования, предъявляемые к системе. Универсальный Классификатор» - система, предназначенная для исследователя и реализующая набор возможностей для анализа данных. Система поддержки врачебных решений «Спутник Врача» - система вывода по прецедентам. Приведены результаты, которые показали обе системы. В заключении подведены итоги проделанной работы, сформулированы основные результаты и направления дальнейших исследований.