Download 2110.04439v1 (2)

Machine Translated by Google
Tibbiy diagnostika uchun bilimga asoslangan ekspert
tizimi bo'yicha tadqiqotlar
Xin Huang
1
, Xuejiao Tang
2
va Venbin Chjan
1
1 Merilend universiteti, Baltimor okrugi, AQSh 2 Leybnits
Gannover universiteti, Germaniya {xinh1, wenbinzhang }
1
2
[email protected]
@umbc.edu,
Abstrakt. Ushbu maqolada biz kasalliklarni bir nechta alomatlar va belgilar bilan
aniqlash uchun umumiy tibbiy bilimlarga asoslangan tizimni (MKBS) ishlab chiqish
va joriy qilishni taklif qilamiz. Kasalliklarni tashxislash uchun foydalanuvchi tizim
tomonidan turli xil savollarni so'raydi va nihoyat, xulosa qilish muhandisi kam mumkin
bo'lgan echimlarni kesish uchun aniqlik omilidan foydalanadi. Ushbu tizimda bilim
bazalari tizimi, bilimlarni taqdim etish, xulosa mexanizmi kabi muhim jihatlar ko'rib
chiqildi. Xuddi shu otishma qoidalari haqida xulosa chiqarish uchun yangi aniqlik
fakti kiritildi. Xastaliklarni tashxislash tizimi foydalanuvchining ekspert tizimi bilan
o'zaro aloqasini osonlashtirish uchun foydalanuvchining grafik interfeysidan ham
foydalanadi. Taqdim etilgan tizim umumiy va bilimga asoslangan bo'lib, kasallik
diagnostikasida har qanday qoida asoslari tizimi bilan birlashtirilishi mumkin.
Kalit so'zlar: Tibbiy diagnostika · Ekspert tizimi · Sun'iy intellekt.
1.Kirish
AI kompyuter fanining muhim sohasini tashkil etadi, u aqlli xatti-harakatlar, o'rganish va
mashinalarda moslashish bilan shug'ullanadi. AI sohasidagi tadqiqotlar aqlli xattiharakatlarni talab qiladigan vazifalarni avtomatlashtirish uchun mashinalar ishlab
chiqarish bilan bog'liq. Misollar: nazorat qilish, rejalashtirish va rejalashtirish, diagnostika
va iste'molchi savollariga javob berish qobiliyati, qo'l yozuvi, nutq va yuzni tanib olish.
Shunday qilib, u haqiqiy hayot muammolarini hal qilishga qaratilgan muhandislik intizomiga aylandi.
AI tizimlari endi iqtisodiyotda, tibbiyotda, muhandislik va harbiy sohada keng qo'llaniladi
va ko'plab umumiy dasturiy ta'minot ilovalariga, kompyuter shaxmati va boshqa video
o'yinlar kabi an'anaviy strategiya o'yinlariga o'rnatilgan.
An'anaviy sun'iy intellekt asosan rasmiyatchilik va statistik tahlil bilan tavsiflangan
mashinani o'rganish deb tasniflangan usullarni o'z ichiga oladi. Bu ramziy AI, mantiqiy
AI, toza sun'iy intellekt va yaxshi eski moda sun'iy intellekt (GOFAI) sifatida ham
tanilgan. U xulosaga kelish uchun fikrlash qobiliyatini qo'llaydigan ekspert tizimini o'z
ichiga oladi. Ekspert tizimi ma'lum bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash
va ular asosida xulosalar berishi mumkin.
Ekspert tizimi - bu odatda inson tajribasini talab qiladigan muammolarni hal qilish
uchun kompyuterda olingan inson bilimlaridan foydalanadigan tizim. Bu hal qilish uchun
ba'zi algoritmik tajribani o'zida mujassam etgan kompyuter ilovasi
Machine Translated by Google
2
Xin Huang, Xuejiao Tang va Venbin Zhang
muayyan turdagi muammolar. Masalan, diagnostikada ekspert tizimlari qo'llaniladi
odamlarga va mashinalarga xizmat ko'rsatadigan ilovalar. Ekspert tizimlari nafaqat
bizga yordam beradi, lekin bilimga to'la aqlli inson sifatida harakat qiladi va bizga maslahat beradi
ko'p sohalarda. Diagnostika ekspert tizimi aniqlashda katta yordam berishi mumkin
ushbu kasalliklar va davolash usullarini tavsiflash.
Ushbu loyiha tibbiy bilimlarni loyihalash va rivojlantirishni taklif qiladi
alomatlar va belgilar bo'yicha tashxis qo'yish uchun asoslangan tizim (MKBS), bundan tashqari, u
alomatlar, davolash usullari, ayrim kasalliklarning ierarxik klasterlari kabi xususiyatlarni qidirish
uchun xususiyatlarni taqdim etadi. Bularning barchasi amalga oshirishga asoslanadi
exshell-ning o'zgartirilgan versiyasi. Ushbu tizim bilimni qo'llab-quvvatlash uchun ishlab chiqilgan
konstruksiya va xulosa chiqarish mexanizmi. Bilimlarni qurish asosiga qurilgan
daraxt tuzilishi va xossalarida amalga oshirilgan qoidalar tushunchasi semantik tarmoq sifatida
saqlanadi. Xulosa qilish mexanizmi interaktivdan foydalanadi
diagnostika natijasini chiqarish va oldinga zanjirni ishlatish uchun orqaga zanjirlash texnikasi
Muayyan kasalliklarning xususiyatlarini olish texnikasi. Ushbu tibbiy ekspert tizimi
JIProlog tarjimoni va Java yordamida ishlab chiqilgan - bu ko'proq narsani ta'minlaydi
savollar berish orqali interaktiv foydalanuvchi interfeysi va "vizualizatsiya moduli" mavjud
Bu hatto vizual qaror qabul qilish daraxtini yaratish uchun xulosa qilish mexanizmi tomonidan ishlatilishi mumkin
tushuntirish quyi tizimi ushbu moduldan "qanday qilib" yoki "nima uchun" so'rovlarini tasavvur qilish uchun foydalanishi mumkin.
Bundan tashqari, ushbu tizimda dinamik ravishda qo'shish uchun "Bilimlar bazasi muharriri moduli" mavjud,
tahrirlash va qoidalarni va uning binolarini o'chirish. Ushbu tizimning arxitekturasi quyidagilardan iborat edi
xulosa mexanizmi, bilimlar bazasi, GUI foydalanuvchi interfeysi birligi, bilimlarni o'zlashtirish
birlik, tushuntirish moduli.
Bizning Diagnosis Expert tizimi o'zining bilim bazasida 1-jadvalda ko'rsatilganidek, turli
toifadagi 23 ta kasallikni o'z ichiga oladi. Foydalanuvchidan aniq javob berish so'raladi.
omil yoki ma'lum bir alomat paydo bo'lsa yoki yo'q bo'lsa, Ha yoki Yo'q. Oxir-oqibat, asoslangan
foydalanuvchining javoblari, kasallikning nomi bilan birga ekranga joylashtiriladi
uning ishonchlilik omili.
Jadval 1. Bizning tizimimizda tashxis qo'yilgan kasalliklar.
Saraton
Qandli diabet
Anksiyete kasalliklari Soqol va soch to'kilishi Qalqonsimon bez kasalliklari Yurak xuruji
Astma
Erektil buzilishlar
Yurak kasalligi
O'chokli
Allergiya
Prostata kasalliklari Lupus
Teri kasalliklari
Ko'krak og'rig'i
Bosh og'rig'i
Nafas olish muammosi
Qorin og'riq
Kon kasalligi Qorin og'rig'i Qalqonsimon bez kasalliklari Ko'z kasalliklari
Umumiy sovuq tashvish
Diareya
Tonsil
Ojizlik
Nutq muammosi
Taklif etilayotgan tibbiy diagnostika ekspert tizimining hissasi:
– Bir nechta kasalliklarni aniqlash uchun tibbiy ekspert dasturiy tizimini yaratish
simptomlar va davolash usullarini tavsiflash.
– MKBS tizimidan foydalangan holda har qanday bemor asosiy kasalliklarni tashxislashi mumkin
alomatlar yoki tibbiy kasalliklar haqida xususiyatlarni olish mumkin.
– Mavjud yadro exshell-ga loyqa mantiqni kiriting.
Machine Translated by Google
Tibbiy diagnostika uchun bilimga asoslangan ekspert tizimi bo'yicha tadqiqotlar
3
– Asosiy exshell asosida tuzilgan har qanday qoidaga asoslangan ekspert tizimi uchun umumiy GUI
vizualizatsiya vositasini taqdim eting. Foydalanuvchi ushbu vizualizatsiya vositasidan tizim kasallik
haqida qanday qaror qabul qilishini yoki tizim nima uchun ba'zi savollar berishini hal qilish uchun foydalanishi mumkin.
– Joriy ishchi xotiraga oÿchirish qoidalarini dinamik ravishda yangilash uchun GUI maÿlumotlariga asoslangan
muharririni taqdim eting.
2 Tegishli ish
Ekspert tizimlari - bu sun'iy intellekt (AI) deb nomlangan kompyuter fanlari bo'yicha tadqiqotlar bo'limidan
olingan kompyuter dasturlari. AIning ilmiy maqsadi - aqlli xatti-harakatlarni ko'rsatadigan kompyuter dasturlarini
yaratish orqali aqlni tushunishdir [1,2,3]. U kompyuter tomonidan ramziy xulosa chiqarish yoki mulohaza
yuritish tushunchalari va usullari va bu xulosalar chiqarish uchun foydalanilgan bilimlar mashina ichida qanday
ifodalanishi bilan bog‘liq [4,5,6].
Ekspert tizimlarining rivojlanishiga Lisp va Prolog simvolik ishlov berish tillarining rivojlanishi yordam berdi
[7,8,9]. G'ildirakni qayta ixtiro qilishning oldini olish uchun yirik ekspert tizimlarini qurish uchun ko'proq maxsus
xususiyatlarga ega bo'lgan ekspert tizimi qobiqlari yaratildi [10,11,12]. Ko'pgina kompaniyalar universitetlarning
ekspert tizimlarining qobiqlarini bozorga chiqarishni boshladilar, ularni "generatorlar" deb o'zgartirdilar, chunki
ular qobiqqa oddiy tilda qoidalar yozish vositasini qo'shdilar va shu tariqa nazariy jihatdan dasturlash tili yoki
boshqa dasturiy ta'minotsiz ekspert tizimlarini yozish imkonini berdi [13] ,14,15].
Sun'iy intellekt sohasidagi so'nggi yutuqlar tibbiy ekspert tizimlarining paydo bo'lishiga olib keldi, bu
sohadagi mutaxassislarning tibbiy bilimlarini olish va taqdim etish uchun mo'ljallangan hisoblash vositalari
[16,17,18]. Muvaffaqiyatli ekspert tizimlari MYCIN bakteriemiya va meningit kabi og'ir infektsiyalarni keltirib
chiqaradigan bakteriyalarni aniqlash va antibiotiklarni tavsiya qilish uchun mo'ljallangan dastlabki ekspert tizimi
edi [19,20,21]. MYCIN tizimi qon ivish kasalliklarini tashxislash uchun ham ishlatilgan. Ammo yangi ishonchli
tibbiy diagnostika tizimini ishlab chiqish haqiqatan ham qiyin va hatto loyihalash, diagnostika tizimini ishlab
chiqish boshqa ekspert tizimlaridan ancha murakkab. Ushbu tibbiy ekspert tizimi ba'zi asosiy kasalliklarning
belgilari va bir qancha kasalliklarning xususiyatlariga ega. Ushbu tibbiy tizimning asosiy yo'nalishlaridan biri
qaror qabul qilishni vizualizatsiya qilish va bilimga asoslangan GUI muharriri uchun GUI interfeysini ishlab
chiqish.
3 Arxitektura namunasi
Ekspert tizimi an'anaviy kompyuter dasturlashdan farq qiladigan o'ziga xos tuzilishga ega. U ikki qismga
bo'linadi, biri qo'zg'almas, ekspert tizimidan mustaqil: xulosa chiqarish mexanizmi va bitta o'zgaruvchi: bilimlar
bazasi. Ekspert tizimini ishga tushirish uchun vosita inson kabi bilimlar bazasi haqida fikr yuritadi.
Foydalanuvchilar bilan muloqot qilish uchun dialog interfeysidan foydalaniladi. Foydalanuvchilar bilan suhbat
o'tkazish qobiliyati "suhbat" deb nomlangan. Ekspert tizimlarining tarkibiy qismlariga odatda quyidagilar kiradi:
faktlar bazasi, bilimlar bazasi, xulosa chiqarish mexanizmi, tushuntirish mexanizmi, oldinga va orqaga zanjir.
Machine Translated by Google
4
Xin Huang, Xuejiao Tang va Venbin Zhang
1-rasm. Kasallik diagnostikasi tizimining yuqori darajadagi dizayni.
Bizning tibbiy ekspert tizimimiz ekspert tizimining odatiy zarur komponentlari bilan qurilgan. Ammo
exshellda vizualizatsiya modulini joriy qilish uchun ushbu tizim Java, JIProlog – prologning java ilovasi
va Yfiles [?] [?] vizualizatsiya vositasidan foydalangan.
1-rasmda kasallik diagnostikasi tizimining yuqori darajadagi dizayni ko'rsatilgan. Ushbu tizimda ekspert
tizimlarida bo'lishi kerak bo'lgan barcha kerakli komponentlar yoki modul mavjud.
Asosiy komponentlar quyidagilardir:
– Bilimlar bazasi – Ko‘pincha IF THEN qoidalarida yoki semantik tarmoq yoki ramka asosidagi
taqdimot kabi boshqa ma’lumotlar bazasi ko‘rinishida tajribaning deklarativ ifodasi.
- Ishchi saqlash - hal qilinayotgan muammoga xos bo'lgan ma'lumotlar. Ushbu operativ xotira do'kon
foydalanuvchi ma'lumotlari va keyingi takroriy so'rovlarni moslashtirish uchun ishlatiladi, bu esa
bir xil savolni ikki marta so'ramaslikka yordam beradi.
– Xulosa mexanizmi – tizimning asosiy qismidagi kod bo‘lib, u bilimlar bazasidan va ishchi xotiradagi
muammoga oid ma’lumotlardan tavsiyalarni oladi.
– Foydalanuvchi interfeysi – foydalanuvchi va asosiy ekspert tizimi o‘rtasidagi o‘zaro aloqani
boshqaruvchi kod. Ushbu komponent JIProlog va Java yordamida yaratilgan.
4 End to End Framework
Bizning kasalliklar diagnostikasi tizimlarini joriy qilish 2-rasmda ko'rsatilgan. Ushbu tizimning asosiy
maqsadlaridan biri foydalanuvchi uchun qulayroq interfeysni joriy qilish edi.
Machine Translated by Google
Tibbiy diagnostika uchun bilimga asoslangan ekspert tizimi bo'yicha tadqiqotlar
5
qoidaga asoslangan ekspert tizimi. Odatda prologga GUI interfeysini kiritish juda qiyin.
Biroq, ikkala Java va prologning kombinatsiyasi to'liq ekspert tizim dasturiga erishishi
mumkin. Uchta asosiy texnologiya qo'llaniladi:
– Java: Java keng tarqalgan dasturlash tilidir.
– JIProlog: Java Internet Prolog bu oÿzaro platformali sof Java 100% Prolog tarjimoni
boÿlib, u Prolog va Java tillarini juda ajoyib tarzda birlashtiradi. JIProlog mahalliy kod
(JNI) bilan ishlamasdan Java-dan Prolog predikatlarini chaqirish imkonini beradi.
JIProlog ISO standarti prolog sintaksisiga ega har qanday prolog fayliga murojaat qilishi
mumkin.
– Yfiles: Java uchun YFiles keng qamrovli Java sinf kutubxonasi boÿlib, grafiklar,
diagrammalar va tarmoqlarni tahlil qilish, vizuallashtirish va avtomatik tarzda
joylashtirish imkonini beruvchi algoritmlar va komponentlarni taqdim etadi.
JIProlog Java prolog dasturi bo'yicha stend bo'lib, u joriy prolog faylini yuklashi va
maslahat berishi mumkin. JIProlog serveri soket aloqasini qo'llab-quvvatlaydi. Java oxiridan
ma'lum bir portda rozetka ochiladi va mijoz ulanishini kuting.
JIProlog serveri asosiy exshell prolog kodini va ma'lumotlarning bilim namoyishini o'z ichiga
olgan prolog faylini yuklash orqali ishga tushiriladi. JIProlog serveri rozetka orqali aloqa
qilish va Java ilovasiga va undan foydalanuvchi so'rovlarini yuborish-qabul qilish uchun
sozlangan bo'ladi. JIProlog serveri yechim topsa, voqea boshlanadi va java-dan exshell
tomonidan berilgan turli natijalarni ko'rish uchun yechim tahlil qilinadi. Daraxt diagrammasini
ko'rish uchun Yfiles ishlatilgan.
2-rasm. Kasallik diagnostikasi tizimimizni oxirigacha amalga oshirish.
Machine Translated by Google
6
Xin Huang, Xuejiao Tang va Venbin Zhang
5 kasallik diagnostikasi komponentlari
Bir nechta belgilar bilan kasalliklar diagnostikasi qoidalarga asoslangan tizimga asoslanadi.
Qoidalarga asoslangan ekspert tizimlari masalani yechish bilimlarini go‘yo... keyin... qoidalarni ifodalaydi.
Bu, shuningdek, eng tabiiylaridan biri bo'lib, amaliy va eksperimental ekspert tizimlarida keng
qo'llaniladi.
5.1 Bilimlar tuzilishi
Bilim konstruktsiyasi turli kasalliklar va unga mos keladigan alomatlar to'g'risidagi bilimlarni
ifodalash uchun daraxt ierarxik tuzilishida shakllangan qoidalar kontseptsiyasiga asoslangan edi.
Xulosa qilish mexanizmi diagnostika natijasini chiqarish uchun interaktiv orqaga zanjirlash
texnikasidan foydalanadi.
Qoidalarga asoslangan tizimlar ma'lumotni foydali tarzda sharhlash uchun bilimlarni saqlash
va manipulyatsiya qilish usuli sifatida ishlatiladi. Ular ko'pincha sun'iy intellekt dasturlari va
tadqiqotlarida qo'llaniladi. Qoidalarga asoslangan tizimning klassik namunasi - chegirmalar yoki
tanlov qilish uchun qoidalardan foydalanadigan domenga xos ekspert tizimi.
Misol uchun, ekspert tizimi shifokorga simptomlar klasteri asosida to'g'ri tashxisni tanlashda yordam
berishi mumkin, bu bizning diagnostika tizimimizning maqsadi hamdir.
Vakillik sxemasi va uni amalga oshirish vositasi ma'lumotlar tuzilmalari va dasturlash tillari
o'rtasidagi farqga o'xshaydi. Dasturni grammatika tillari amalga oshirish vositasi va ma'lumotlar
tuzilmasi sxema hisoblanadi. Bu qism uchun daraxtning ierarxik tuzilishi kabi qoidaga asoslangan
bilimlar turli kasalliklar va uning belgilari haqidagi bilimlarni ifodalash uchun ishlatiladi.
Birgalikda “ishchi xotira”ni tashkil etuvchi tasdiqlar to‘plami va tasdiqlar to‘plamiga qanday
amal qilishni belgilovchi qoidalar to‘plamidan foydalanib, qoidaga asoslangan tizimni yaratish
mumkin. Qoidalarga asoslangan tizimlar ancha sodda bo'lib, agar-o'shanda ifodalari to'plamidan
ko'proq iborat bo'lsa-da, lekin ko'plab sohalarda keng qo'llaniladigan "ekspert tizimlari" uchun asos
bo'lib xizmat qiladi. Ekspert tizimining kontseptsiyasi quyidagicha: ekspertning bilimi qoidalar
to'plamiga kodlangan. Xuddi shu ma'lumotlarga duch kelganda, AI ekspert tizimi ekspertga
o'xshash tarzda ishlaydi.
Qoidalarga asoslangan tizimlar har qanday miqdordagi muammolarga moslasha oladigan nisbatan
sodda modeldir.
3-rasmda saraton kasalliklarining qoidaga asoslangan bilim ko'rinishi ko'rsatilgan. Xulosa sof
Prologga o'xshash orqaga zanjirdan foydalanadi. Maqsad atribut muammosi uchun qiymatni topish
kerakligini bildiradi. 1-qoida "kasalliklar (saraton)" xuddi Prologda bo'lgani kabi kamon belgilari va
xo'ppozning pastki maqsadiga erishishga olib keladi.
Ushbu tizim o'zining ichki qoidalar formatiga ega. U boshli qoida formatiga ega va barcha
binolar AND yoki OR shartlari bilan bog'langan. Ushbu format qoidalarning aniqlik omilini berish
uchun bir qismga ega. Ushbu aniqlik omili mumkin bo'lgan yechim haqida qaror qabul qilish uchun
xulosa chiqarish mexanizmi tomonidan qo'llaniladi. Qoida ichki ichiga joylashtirilishi mumkin, ya'ni
qoidada ichki maqsad qoidalari va turli faktlar bo'lishi mumkin.
Machine Translated by Google
Tibbiy diagnostika uchun bilimga asoslangan ekspert tizimi bo'yicha tadqiqotlar
7
3-rasm. Qoidalarga asoslangan bilimlarning asosiy maqsadini sub maqsadlarga va faktlarga VA yoki YOKI
daraxt sifatida ko'rsatish.
5.2 Maqsadga asoslangan ekspert tizimi (Orqaga zanjir) yondashuvi
Ushbu komponent maqsadli muammolarni hal qilish sifatida ishlab chiqilgan. Dastlab asosiy maqsad
ishchi xotiraga joylashtiriladi. Tizim qoida xulosalarini maqsadga muvofiqlashtiradi, bitta qoidani tanlaydi
va uning binolarini ishchi xotiraga joylashtiradi.
Bu muammo maqsadining oddiy kichik maqsadlarga bo'linishiga mos keladi.
Jarayon ishlab chiqarish tizimining keyingi iteratsiyasida davom etadi, bu binolar qoidalar xulosalariga
mos keladigan yangi maqsadlarga aylanadi.
Shunday qilib, tizim ishchi xotiradagi barcha pastki maqsadlar to'g'ri ekanligi ma'lum bo'lgunga
qadar dastlabki maqsaddan qaytib ishlaydi, bu gipoteza tasdiqlanganligini ko'rsatadi. Bu jarayon
"orqaga zanjir" deb nomlanadi.
Orqaga zanjirlash bosqichlari: Tizimda faraziy yechim(lar) mavjud (masalan
“Bemorda I turdagi tashxis (X) bor”) va buni isbotlashga harakat qiladi.
- Maqsadga mos keladigan qoidalarni toping.
- Agar oldingi holatlar faktlarga to'g'ri kelsa, to'xtating.
- Agar yo'q bo'lsa, oldingilarni yangi kichik maqsadlarga aylantiring va takrorlang.
Aniqlik omillari: noaniqlik bilan kurashishning eng keng tarqalgan sxemasi tizimdagi har bir
ma'lumot uchun aniqlik omilini belgilashdir. Xulosa qilish mexanizmi aniqlik omillarini avtomatik ravishda
yangilaydi va davom ettiradi. Aniqlik omillari (oldinda cf) 0 dan (albatta noto'g'ri) 1 gacha (aniq rost
uchun) butun sonlardir. Qoida formati, shuningdek, aniqlik omillarini qo'shish imkonini beradi. Aniqlik
omillarining xususiyatlariga xulosalari noaniq bo'lgan qoidalar, binolari noaniq bo'lgan qoidalar,
foydalanuvchi kiritgan ma'lumotlar kiradi.
Machine Translated by Google
8
Xin Huang, Xuejiao Tang va Venbin Zhang
noaniq bo'lgan, noaniq binolarni noaniq xulosalar bilan birlashtirish, noaniq ishchi saqlash
ma'lumotlarini yangi, shuningdek noaniq ma'lumotlar bilan yangilash, ¥ binoning ma'lum deb
hisoblanishi uchun noaniqlik chegarasini belgilash.
Premise CF va Xulosa CF: Premise to'liq ma'lum bo'lishi dargumon. Tizimga binoning CF ni
aniqlash uchun vosita kerak. Amaldagi algoritm oddiy. Bino uchun CF, agar ular birgalikda bo'lsa,
binodagi alohida sub maqsadlarning minimal CF ga teng bo'ladi va ajratish uchun maksimal
olinadi.
Agar qoidaning asosi noaniq faktlar tufayli noaniq bo'lsa va qoidadagi spetsifikatsiya tufayli
xulosa noaniq bo'lsa, xulosaning to'g'rilangan aniqlik koeffitsientini hisoblash uchun quyidagi
formuladan foydalaniladi:
CF = RuleCF ÿ P remiseCF
(1)
5.3 Xulosa qilish mexanizmi
Xulosa qilish mexanizmi - bu bilimlar bazasidan javob olishga harakat qiladigan kompyuter
dasturi. Yangi xulosalarni shakllantirishning yakuniy maqsadi uchun bilimlar bazasidagi ma'lumotlar
haqida mulohaza yuritish uchun ekspert tizimlari foydalanadigan "miya". Xulosa qilish mexanizmlari
fikr yuritishning umumiy usullaridan foydalanishi mumkin bo'lgan fikrlash mexanizmlarining
alohida holati hisoblanadi.
Xulosa qilish mexanizmini uchta harakat holatidan iborat tsiklga ega chekli holat mashinasi
shakli sifatida tasvirlash mumkin: moslashish qoidalari, tanlash qoidalari va bajarish qoidalari.
Qoidalar turli kasalliklar va uning belgilari haqidagi bilimlarni ifodalash uchun ierarxik tuzilishga
o'xshash daraxt tizimida joylashgan. Birinchi holatda, mos keladigan qoidalarda, xulosa qilish
mexanizmi ma'lumotlar omborining joriy tarkibiga mos keladigan barcha qoidalarni topadi. Ikkinchi
holatda, xulosa chiqarish mexanizmi qaysi qoidalar haqiqatda bajarilishini aniqlash uchun ba'zi
tanlash strategiyasini qo'llaydi. Nihoyat, xulosa qilish mexanizmi tanlangan qoidalarni ishga
tushiradi yoki ishga tushiradi, parametr sifatida ma'lumotlar elementlarini instantsiyalash.
Ushbu qoidalar formatidan foydalangan holda, ushbu tizimning xulosa mexanizmi kasalliklar
haqidagi bilimlarni bir nechta alomatlar bilan asoslaydi. Inference dvigatelining asosiy kerakli xattiharakatlari quyidagilardir:
– avval aytib o‘tilganidek, aniqlik omillarini birlashtiring. - yangi
dalillar sifatida yangilanadigan ishchi xotira ma'lumotlarini saqlash
sotib olingan.
– soÿralganda maÿlum bir atribut haqidagi barcha maÿlumotlarni toping va
ushbu ma'lumotni ishlaydigan xotiraga qo'ying.
Xulosa qilish mexanizmining ba'zi asosiy predikatlari keyingi bo'limda ko'rsatilgan.
Ular ushbu bo'limning qolgan qismida batafsil tavsiflangan.
Ishchi xotira Inson nuqtai nazaridan, ishchi xotira axborotni vaqtincha saqlash va manipulyatsiya
qilish uchun ishlatiladigan miya jarayonlaridan iborat.
U bir necha soniya davomida ishlaydi va bu bizga diqqatimizni jamlash, chalg'itadigan narsalarga qarshi
turish va qaror qabul qilishda rahbarlik qilish imkonini beradi.
Machine Translated by Google
Tibbiy diagnostika uchun bilimga asoslangan ekspert tizimi bo'yicha tadqiqotlar
9
U shunchaki atribut-qiymat juftliklari haqidagi ma'lum faktlarni o'z ichiga oladi. Ma'lum faktlar keyingi
foydalanish uchun Prolog ma'lumotlar bazasida saqlanadi va ularni quyidagicha saqlang: Ma'lum
(Maqsad, CF). Agar joriy fakt va uning aniqlik fakti allaqachon ishchi xotirada saqlangan bo'lsa, tizim
foydalanuvchidan bu haqda so'ramaydi, saqlangan ma'lumotlardan foydalangan holda aniqlik faktini
hisoblab chiqadi.
VA va YOki binolarni hisoblash CF. Agar AND juftligi topilsa, bu binolar birinchi predikat bilan
birlashtiriladi. Musht binolari foydalanuvchi kiritish yoki ma'lum fakt yordamida hal qilinadi. Nihoyat,
birinchi binoning aniq omili uning kamroq mumkin bo'lgan echimlarni tozalash uchun foydalanuvchi
tomonidan berilgan chegara qiymatidan pastroq qiymatga ega ekanligini tekshirish bo'ladi. Xuddi shu
narsa ikkinchi asosga ham tegishli. CF qiymatlarining oxirida AND bu ikkita CFning mini ushbu ikkita
AND binolarining CF bo'lishini anglatadi.
Xuddi shu narsa disjunksiya shakliga ega bo'lgan ikkita bino uchun sodir bo'ladi. Asosiy hurmat bu yakuniy CF hisobi. CF qiymatlarining OR oxirida bu ikkita CFning maksimal qiymati ushbu ikkita OR
binolarining CF bo'lishini anglatadi.
Orqaga zanjirlash Bu xulosa mexanizmining yuragi. Ushbu predikat muayyan muammoni hal qilish
uchun asosiy maqsadga yo'naltirilgan yondashuvni yaratadi. U ildiz qoidasidan boshlanadi, keyin pastki
qoidalarni ildiz qoidalari doirasida hal qiladi va asosiy maqsad hal bo'lguncha shu tarzda davom etadi.
Agar qoida pastroq aniqlik omili bilan toza bo'lsa, bu predikat qoidaning qolgan qismini birlashtiradi va
yangi yagona maqsadni hal qila boshlaydi.
Foydalanuvchidan noma'lum fakt haqida so'rang. Agar biror fakt xulosa chiqarish mexanizmiga
noma'lum bo'lsa, xulosa qilish mexanizmi fakt haqida so'raydi va CF qiymatini saqlaydi.
Boshlash predikati Bu dasturning boshlanishi. Ushbu predikat foydalanuvchi tomonidan belgilangan
maqsadni orqaga zanjir sifatida hal qilish uchun o'tadi. Ushbu predikat oxirida qaror qabul qilish isboti
Java va Yfiles yordamida ishlab chiqilgan vizualizatsiya moduli tomonidan qo'llaniladigan .data faylida
saqlanadi.
Isbot predikati Isbot predikati berilgan so'zning isbotini yozish uchun ishlatiladi. Ushbu dalil yozuvi
birinchi bo'lim qidiruviga asoslangan va ushbu predikatning chiqishi foydalanuvchi uchun ma'lum bir
yechimni vizualizatsiya qilish uchun Java ilovasi tomonidan qo'llaniladi.
Bilimlar bazasi muharriri Ishchi bilimlar bazasini manipulyatsiya qilish uchun ba'zi yangi predikatlar
mantiqi kiritilgan. Ushbu predikat mantig'i quyidagi xususiyatlarga ega:
– Operativ xotiraga yangi qoida qo‘shing.
– Boshiga mos keladigan qoidani qidiring.
- Predikat mavjudligini tekshiring.
– Muayyan qoida boshining oÿchirish joylariga mos keladigan predikatni oÿchirish.
– Muayyan qoidaning binolarini o'zgartirish.
Machine Translated by Google
10
Xin Huang, Xuejiao Tang va Venbin Zhang
5.4 Foydalanuvchi interfeysi
Joriy exshell-ga kiritilgan muhim modifikatsiyalardan biri foydalanuvchini vizualizatsiya qilish xususiyatiga
ega bo'lishini osonlashtirish uchun foydalanuvchi interfeysini joriy qilishdir. Avvalo, prologning ko'p qismi
dasturning chiqishi matn bo'lib, foydalanuvchi yechimni tushunishi qiyin
ekspert tizimi tomonidan taqdim etiladi. To'liq dasturiy ta'minot tizimi aniq belgilangan bo'lishi kerak
ekspert tizimi yoki an'anaviy dasturiy ta'minot tizimi bo'ladimi, foydalanuvchi interfeysi. Bu
foydalanuvchi interfeysi exshell-ga asoslangan umumiy interfeys bo'lib, bu interfeys mumkin
yadro exshellning yuqori qismida qurilgan har qanday qoidaga asoslangan tizimga osongina ulanishi mumkin. Bu
umumiy foydalanuvchi interfeysi, u qurilgan har qanday qoidaga asoslangan tizimda ishlatilishi mumkin
yadro exshell tizimining yuqori qismi.
5.5 Muayyan kasalliklarning alohida xususiyatlarini qidirish
Ushbu kasallik diagnostikasi tizimi kasalliklarning oddiy semantik ko'rinishiga ega
xususiyatlari. Semantik tarmoq taqdimoti bilimlarni ifodalashning eng yaxshi usullaridan biridir. Bu
tizimda semantik tarmoqda bir qancha kasalliklar funksiyalari, tafsilotlari, davolash usullari, ierarxik
kasalliklar haqida ma'lumotlar saqlanishi mumkin. Uchun
Masalan, o'pka saratoni saraton, mezotelemiya, birlamchi o'pka saratoni ikkalasi ham
saraton. Saratonni davolash jarrohlik, radioterapiya, kimyoterapiya,
gormon terapiyasi va boshqalar. Ushbu tizim xususiyatlarining bilim vakiliga ega
bir qancha kasalliklar. Foydalanuvchi kasallikning ma'lum bir xususiyatini olish uchun ba'zi so'rovlarni so'rashi mumkin.
O'pka saratonining semantik asoslangan ko'rinishi 4-rasmda ko'rsatilgan.
Semantik tarmoqni ko'rsatish qoidasini aniqlash uchun tizim bir nechta merosni topish uchun birinchi
chuqur qidirish orqali uni chuqurlashtirish strategiyasidan foydalanadi.
xususiyatlari va ma'lum bir kasallikning xususiyatlari, keyin u tomonidan qoida xulosa qiladi
Semantik aniq ob'ektlar munosabatlaridan xususiyatlarni qidirish.
6 Munozara
Ekspert tizimini yaratish bilim muhandisligi deb nomlanadi va uning amaliyotchilari bilim muhandislari
deb ataladi. Bilim muhandisi ishonch hosil qilishi kerak
kompyuter muammoni hal qilish uchun zarur bo'lgan barcha bilimlarga ega ekanligi. Bilimli muhandis
talabni ifodalash uchun bir yoki bir nechta shakllarni tanlashi kerak
kompyuter xotirasidagi ramz naqshlari sifatida bilim - ya'ni u
(yoki u) bilim namoyishini tanlashi kerak. U shuningdek, buni ta'minlashi kerak
Kompyuter bir nechta rea soning usullaridan tanlab olgan bilimlardan samarali foydalanishi mumkin.
Bilim muhandisligi amaliyoti keyinroq tavsiflanadi. Biz
birinchi navbatda ekspert tizimlarining tarkibiy qismlarini tavsiflang.
Har bir vazifa sohasi turli xil munosabatlarda joylashgan ko'plab ob'ektlardan iborat bo'lganligi
sababli, xususiyatlar munosabatlarni va ularning qiymatlarini belgilash uchun ham ishlatilishi mumkin.
xossalar - munosabatlarga ko'ra bog'langan boshqa birliklarning nomlari.
Bitta birlik boshqa birlikning "maxsus holati" bo'lgan bilimni ham ifodalashi mumkin,
yoki ba'zi birliklar boshqa birlikning "qismlari" bo'lishi mumkin.
Har qanday ekspert tizimining eng muhim tarkibiy qismi bu bilimdir. kuch
Ekspert tizimlarining mavjudligi ularda mavjud bo'lgan aniq, yuqori sifatli bilimlarda joylashgan
Machine Translated by Google
Tibbiy diagnostika uchun bilimga asoslangan ekspert tizimi bo'yicha tadqiqotlar
11
4-rasm. O'pka saratonining semantik asoslangan ko'rinishi.
vazifa domenlari haqida. Sun'iy intellekt bo'yicha tadqiqotchilar hozirgi repertuarga bilimlarni taqdim
etish va fikrlash usullarini qo'shishni davom ettiradilar. Ammo bilimda kuch bor. Ekspert tizimlarida
bilimning ahamiyati va hozirgi bilimlarni o'zlashtirish usuli sekin va zerikarli bo'lganligi sababli,
ekspert tizimlarining kelajagi ko'p qismi bilimlarni egallashdagi to'siqni bartaraf etishga va katta bilim
infratuzilmasini kodlash va ifodalashga bog'liq.
Ushbu tavsiya etilgan kasallik diagnostikasi tizimi bir qator afzalliklarga ega. U oddiy qoidalarga
asoslangan tibbiy diagnostika yoki tibbiy kasalliklar haqida ma'lumot olish uchun umumiy diagnostika
tizimini taqdim etadi. Shuningdek, u foydalanuvchiga tizim nima uchun bunday qaror qabul qilishini
bilishga yordam beradigan interaktiv GUI interfeysiga ega. Ushbu tizim umumiydir va qoidaga
asoslangan tizimda ishlatilishi mumkin.
Bizning tizimimizda ham ba'zi cheklovlar mavjud. Bizning joriy tizimimiz tashqi ma'lumotlar
manbalariga ulanmaydi, biroq bizning tizimimiz tashqi ma'lumotlar bazalarida predikat qoidasini
saqlash yoki yangilash, o'chirish uchun JDBC drayveri orqali JIPro jurnalidan foydalanish uchun
kengaytirilishi mumkin. Bundan tashqari, yaqin kelajakda dinamik ravishda yangi bilimlarni qo'shish
yoki mavjud bilimlarni yangilash uchun qoida va uning binolari muharriri taqdim etilishi mumkin.
Nihoyat, biz ma'lumotlar bazasini semantik tarzda ko'rsatish uchun ko'proq xulosa chiqarish
qoidalarini joriy qilish orqali tizimning imkoniyatlarini oshirishni rejalashtirmoqdamiz.
Machine Translated by Google
12
Xin Huang, Xuejiao Tang va Venbin Zhang
7 Xulosa
Ushbu maqolada biz tibbiy bilimga asoslangan tizimni ishlab chiqamiz va amalga oshiramiz
alomatlar, davolash usullari, ma'lum kasalliklarning ierarxik klasterlari kabi xususiyatlarni izlash uchun
xususiyatlarni taqdim etish orqali simptomlar va belgilar bo'yicha tashxis qo'yish. The
Tavsiya etilgan kasallik diagnostikasi tizimi osonlashtirish uchun grafik foydalanuvchi interfeysidan foydalanadi
foydalanuvchi prolog ekspert tizimi bilan osonroq o'zaro aloqada bo'lishi uchun. Bizning tizimimiz tasvirlangan
Java va prolog yordamida ekspert tizimini qanday yaratish kerak. Bu
tizim umumiy, bilimga asoslangan va har qanday qoida asosida birlashtirilishi mumkin
kasalliklar diagnostikasi ekspert tizimi.
Ma'lumotnomalar
1. X. Tang va boshqalar, IEEEda "Ma'lumotlarga asoslangan inson mas'uliyatini boshqarish tizimi"
Katta ma'lumotlar (Katta ma'lumotlar) bo'yicha xalqaro konferentsiya, 2020.
2. X. Tang, J. Qiu va boshqalar, IEEE xalqaro konferentsiyasida "Mas'uliyatlar interneti - katta ma'lumotlar va
blokcheyn yordamida inson mas'uliyatini bog'lash"
Maÿlumotlar (Big Data), 2019.
3. X. Tang, L. Chjan va boshqalar, “Mammografiya tasvirlarini avtomatlashtirish uchun mashinani o'rganishdan foydalanish.
tahlil,” IEEE xalqaro bioinformatika va biomeditsina konferentsiyasida
(BIBM), 2020, 757–764-betlar.
4. L. Chjan va boshqalar, "Turli naqshlarni aniqlash usullarini ko'krak bezi saratonini erta tasniflashda
tropiyaga asoslangan xususiyatni kamaytirish bilan taqqoslash", Evropa ilmiy jurnali, jild. 3, 303–312betlar, 2014 yil.
5. V. Chjan, J. Tang va N. Vang, IEEE Internationalda “Yuqori o‘lchamli omon qolish ma’lumotlaridan
bemorning omon qolishini bashorat qilish uchun mashinani o‘rganish yondashuvidan foydalanish”
Bioinformatika va biomeditsina konferensiyasi (BIBM), 2016 yil.
6. V. Chjan, “PhD forumi: Vaqt oÿzgaruvchan kiyinish mumkin boÿlgan sensorli maÿlumotlar oqimidan inson
holatini aniqlash”, IEEE xalqaro konferensiyasida Smart Computing
(SMARTCOMP), 2017 yil.
7. W. Zhang va E. Ntoutsi, "Faht: an adaptiv adolatli qarorlar daraxti tasnifi", Sun'iy intellekt bo'yicha xalqaro
qo'shma konferentsiya (IJCAI), 2019,
1480–1486-betlar.
8. V. Chjan, X. Tang va J. Vang, “Adolatni kamsituvchi qarorlar qabul qilish uchun o'rganish to'g'risida”,
Xalqaro ma'lumotlar konferentsiyasida
Seminarlar (ICDMW), 2019, 1072–1079-betlar.
9. V. Chjan va A. Bifet, “Feat: adolatni kuchaytiruvchi va kontseptsiyani moslashtiruvchi qaror
Daraxt tasniflagichi, kashfiyotlar bo'yicha xalqaro konferentsiyada. Springer, 2020,
175–189-betlar.
10. Z. Liu, R. Vang, N. Yapkovich, D. Tang, V. Chjan va J. Chjao, “Tadqiqotlar.
cheklangan asosida Android zararli dasturlarni aniqlash uchun nazoratsiz xususiyatni o'rganish
boltzmann mashinalari, "Future Generation Computer Systems, jild. 120, 91–108-betlar,
2021 yil.
11. W. Zhang va L. Zhao, “Onlayn qarorlar daraxtlari adolat bilan”, arXiv preprint
arXiv: 2010.08146, 2020.
12. V. Chjan, “Dinamik muhitda adolatlilikni o'rganish va chuqur avlod grafigi
ments, 2020.
Machine Translated by Google
Tibbiy diagnostika uchun bilimga asoslangan ekspert tizimi bo'yicha tadqiqotlar
13
13. W. Zhang va J. Vang, "Tibbiy maqolalar tavsiyalari uchun kontent-bootstrapped hamkorlikda
filtrlash", IEEE Xalqaro bioinformatika va biomeditsina konferentsiyasida (BIBM), 2018 yil.
14. M. Zhang, X. Zhao va boshq., Ma'lumotlar bazasi va ekspert tizimlarini qo'llash bo'yicha xalqaro
konferentsiyada "Autizm spektrini tartibsiz tasniflash uchun chuqur diskriminativ o'rganish".
Springer, 2020, 435–443-betlar.
15. W. Zhang, J. Wang, D. Jin, L. Oreopoulos va Z. Zhang, "A deterministic self-organizing xarita
yondashuvi va uning sun'iy yo'ldosh ma'lumotlariga asoslangan bulut turi tasnifida qo'llanilishi",
IEEE xalqaro katta ma'lumotlar konferentsiyasida ( Katta ma'lumotlar), 2018.
16. J. Vang, Z. Huang va boshq., "Kiyinadigan sensorga asoslangan inson holatini aniqlash"
Katta ma'lumotlar (katta ma'lumotlar) bo'yicha IEEE xalqaro konferentsiyasi, 2016 yil.
17. W. Zhang va boshqalar, “Statsionar boÿlmagan maÿlumotlar oqimlarida moslashuvchan va
moslashuvchan adolatli taÿlim”, IEEE 32-International Conference on Artificial Intelligence
(ICTAI), 2020, 399–406-betlar.
18. V. Chjan va J. Vang, “Bilanjsiz oqim tasnifi uchun gibrid ta’lim tizimi”, IEEE Xalqaro Katta
ma’lumotlar Kongressida (BigData Kongressi), 2017 yil, 480–487-betlar.
19. X. Tang, X. Huang va boshq., Katta ma'lumotlarni tahlil qilish va bilimlarni kashf qilish bo'yicha
xalqaro konferentsiyada "Dinamik ishchi xotiradan foydalangan holda kognitiv vizual umumiy
fikrlash". Springer, 2021 yil.
20. V. Chjan, L. Chjan, D. Pfoser va L. Chjao, “Disentangled dinamik grafik chuqur avlod”, SIAM
xalqaro konferentsiyasi maÿlumotlarini qazib olish (SDM), 2021 yil, 738–746-betlar.
21. X. Huang va boshqalar, "Kripto valyutasini bashorat qilish uchun Lstm asosidagi hissiyot tahlili",
Ilg'or ilovalar uchun ma'lumotlar bazasi tizimlari bo'yicha xalqaro konferentsiya, 2021.