Все выпуски

[ Switch to English ]

Извлечение нечетких знаний при разработке экспертных прогнозных диагностических систем

Суздальцев В.А., Суздальцев И.В., Тахавова Э.Г.
 pdf (333K)

Экспертные системы имитируют профессиональный опыт и мыслительный процесс специалиста при решении задач в различных предметных областях, в том числе в прогнозной диагностике в медицине и технике. При решении подобных задач применяются нечеткие модели принятия решений, что позволяет использовать профессиональные экспертные знания при формировании прогноза, исключая анализ данных непосредственных экспериментов. При построении нечетких моделей принятия решений используются типовые нечеткие ситуации, анализ которых позволяет сделать вывод специалистам о возникновении в будущем времени нештатных ситуаций. При разработке базы знаний экспертной системы прибегают к опросу экспертов: инженеры по знаниям используют мнение экспертов для оценки соответствия между типовой текущей ситуацией и риском возникновения чрезвычайной ситуации в будущем. В большинстве работ рассматриваются методы извлечения знаний с точки зрения психологических, лингвистических аспектов. Множественные исследования по священы проблемам контактного, процедурного или когнитивного слоев процесса извлечения знаний. Однако в процессе извлечения знаний следует отметить значительную трудоемкость процесса взаимодействия инженеров по знаниям с экспертами при определении типовых нечетких ситуаций и оценок рисков нештатных ситуаций. Причиной трудоемкости является то, что число вопросов, на которые должен ответить эксперт, очень велико. В статье обосновывается метод, который позволяет инженеру по знаниям сократить количество вопросов, задаваемых эксперту, а следовательно, снизить трудоемкость разработки базы знаний. Метод предполагает наличие отношения предпочтения, определяемое на множестве нечетких ситуаций, что позволяет частично автоматизировать формирование оценок частоты наступленияне четких ситуаций и тем самым сократить трудоемкость созданий базы знаний. Для подтверждения проверки и целесообразности предложенного метода проведены модельные эксперименты, результаты которых приведены в статье. На основе предложенного метода разработаны и внедрены в эксплуатацию несколько экспертных систем для прогнозирования групп риска патологий беременных и новорожденных.

Ключевые слова: экспертная система, извлечение знаний, лингвистическая переменная, степень принадлежности, нечеткое правило
Цитата: Суздальцев В.А., Суздальцев И.В., Тахавова Э.Г. Извлечение нечетких знаний при разработке экспертных прогнозных диагностических систем // Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1395-1408
Citation in English: Suzdaltsev V.A., Suzdaltsev I.V., Tarhavova E.G. Fuzzy knowledge extraction in the development of expert predictive diagnostic systems // Computer Research and Modeling, 2022, vol. 14, no. 6, pp. 1395-1408
DOI: 10.20537/2076-7633-2022-14-6-1395-1408
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3283/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований