Survey
* Your assessment is very important for improving the workof artificial intelligence, which forms the content of this project
* Your assessment is very important for improving the workof artificial intelligence, which forms the content of this project
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.