Раздел 13 Иерархическое построение и проверка гипотез Экспертный анализ

Физика
Лабораторные работы
Курс электрических цепей
Полупроводниковая электроника
Курс лекций и задач
Потенциал электpостатического поля
Пpимеpы использования теоpемы Гаусса
Закон Ома
Закон Ампеpа
Феppомагнетизм
Электротехника и электроника
Резонанс напряжений
Методы расчета сложных цепей
Трехфазные цепи
Цепи со взаимной индуктивностью
Несинусоидальные токи
Математика
Вычислительная математика
Векторная алгебра
Графика
Начертательная геометрия
Сборочные чертежи
Инженерная графика
Построение лекальных кривых
Геометрические построения
Позиционные задачи
Информатика
Электронная коммутация
Модернизация компьютера
Архитектура компьютера
Маршрутизация
Экспертные системы
Компьютерная безопасность
Требования к защите компьютерной информации
Проектирование системы защиты
Авторизация
Категорирование прав доступа
Диспетчер доступа
Антивирусная защита
Атомная энергетика
Атомные батареи
Физика атомного реактора
Атомные электростанции
Испытания атомного оружия
Воспоминания участников
атомного проекта

Включение в процесс анализа комбинированных гипотез значительно усложняет положение вещей. Пространство гипотез "разрастается", и его приходится каким-то образом структурировать, чтобы сделать обозримым. Метод иерархического построения и проверки гипотез пытается решить эту проблему с помощью явно выраженного таксо-нометрического представления пространства гипотез. Таксонометрическое представление обычно имеет вид дерева, листьями которого являются элементы решения. Нет ничего удивительного в том, что при представлении знаний, основанном на иерархически структурированной организации объектов, процесс активизации гипотез направляется этой организацией и заданным режимом управления.

  • А что делать, если мы собираемся построить экспертную систему, имеющую дело со всеми возможными заболеваниями, а не только с отдельным специфическим классом?
  • Для того чтобы понять алгоритм работы программы CENTAUR, нужно хотя бы в общих чертах представлять себе ту предметную область, на которую ориентирована эта программа.
  • Такое описание предметной области позволяет разделить стратегические знания о том, как управлять процессом формирования суждений, и ситуационные знания о том, какой вывод можно сделать из имеющегося набора фактов. Спецификация сборочного чертежа Машиностроительное черчение
  • Можно с полным правом утверждать, что система прототипов имеет по крайней мере двухмерную организацию в дополнение к иерархической организации, представленной в явном виде в терминах типов и подтипов заболеваний. Структуры данных, которые могут быть включены сами в себя, принято называть рекурсивными.
  • Гипотезы, которые появились на начальном этапе, можно считать порожденными первичными данными в том смысле, что определенное проявление патологии порождает множество догадок.
  • Клинические наблюдения должны дать основания для формирования списка возможных заболеваний (кандидатов для дальнейшего уточнения), которые могут быть причиной наблюдаемых явлений или симптомов.
  • В модели заболевания проявления, подтверждающие гипотезу, получают положительные оценки, а те, которые им противоречат, — отрицательные. Оба типа оценок "взвешиваются" значениями свойств IMPORT соответствующих проявлений, и модель получает премиальные очки, если имеет причинную связь с другим подтвержденным заболеванием.
  • В списке гипотез, отсортированном по сумме набранных оценок, два элемента считаются конкурирующими в том случае, если их объединение не объясняет никаких новых проявлений, которые не могли бы быть объяснены любой из этих гипотез по отдельности.
  • Название системы TEST— аббревиатура от Troubleshooting Expert System Tool (комплекс инструментальных средств для построения экспертных систем поиска неисправностей), а название системы TDE — аббревиатура от TEST Development Environment (среда разработки TEST).
  • Что представляет собой модель заболевания в системе INTERNIST? Объясните смысл концепции доминантности применительно к модели заболеваний в системе INTERNIST.

    2. В чем преимущества смешанного способа представления знаний в системе CENTAUR?

    3. Что представляет собой модель заболевания в системе INTERNIST? Объясните смысл концепции доминантности применительно к модели заболеваний в системе INTERNIST.

    4. Какие проблемы обнаружились при работе над системой INTERNIST и как они соотносятся с проведенным Кленси анализом различных видов знаний?

    5. Выполнение этого упражнения потребует некоторых познаний в медицине — знаний о физическом смысле некоторых параметров, измеряемых при лабораторных анализах органов дыхания. (Лично я узнал о них от д-ра Джереми Уатта (Jeremy Wyatt) и д-ра Патриции Твидейл (Patricia Tweedale). Любые фактические ошибки в приведенном ниже описании прошу отнести на мой счет, но думаю, они не повлияют на смысл самого упражнения.)

    При диагностике легочных заболеваний используются следующие параметры, измеряемые при лабораторном обследовании пациентов.

    • Index0.htm FEV1 (Forced Expiratory Volume). Объем форсированного выдоха за 1 секунду, измеренный в литрах. Измеряется количество воздуха, выдыхаемого пациентом в течение 1 секунды. Этот параметр является показателем эластичности легочных тканей (а следовательно, и их здоровья).
    • Index0.htm IFV1. Показатель изменения FEV1 после курса лечения с применением бронхолитиков.
    • Index0.htm FVC (Forced Vital Capacity). Жизненная емкость легких - объем вдыхаемого воздуха при максимальном наполнении легких.
    • Index0.htm IFVC. Показатель изменения FVC после курса лечения с применением бронхолитиков.
    • Index0.htm TLC (Total Lung Capacity). Общая емкость легких.
    • Index0.htm RV (Residual Volume). Остаточный объем легких - объем воздуха, который остается в легких после максимального выдоха.
    • Index0.htm RATI01 = FEV1/FVC.
    • Index0.htm RATI02 = FEV1/FVC после курса лечения с применением бронхолитиков.

    Ниже в постановке задачи переменная PRED означает ожидаемое значение любого из перечисленных выше параметров. (Ожидаемое значение медицинского параметра зависит главным образом от пола пациента.) Выражения вида

    80% < RATI01 < 100% (PRED-2SD)

    означают, что параметр RATI01 имеет значение между 80 и 100 процентами от ожидаемого значения, уменьшенного на удвоенное стандартное отклонение в соответствующей популяции.

  • Примеры решения типовых задач математика, физика, электротехника