Модели интеллектуального анализа данных в предметно-ориентированной информационной системе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Макаров, Михаил Михайлович

• Макаров, Михаил Михайлович
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Макаров, Михаил Михайлович

Введение.

Глава 1. Анализ формальных методик построения интеллектуальных систем

1.1. Общие положения об интеллектуальных системах.

1.2. Обзор основных методологий интеллектуального анализа.

1.2.1. Метод, основанный на алгоритме Байеса.

1.2.2. Метод Шортлиффа.

1.2.3. Редукционные модели.

1.2.4. Исчисление предикатов.

1.2.5. Нечеткий вывод.

1.2.6. Генетические алгоритмы.

1.2.7. Нейронные сети.

1.3. Анализ методов представления знаний.

1.3.1. Продукционная модель.

1.3.2. Предикатные модели.

1.3.4. Модели на основе нечеткой логики.

1.3.5. Семантические сети.

1.3.6. Сети фреймов.

1.4. Сравнение методик построения интеллектуальных систем.

1.5. Выводы по главе 1.

Глава 2. Проектирование формальных моделей ИС «Электронная история болезни» и СППР «В помощь молодому специалисту».

2.1. Постановка задачи.

2.2. Разработка математической модели ИС.

2.2.1. Семантическое моделирование объектов ИС.

2.2.2. Автоматная модель ИС.

2.3. Разработка математической модели СППР.

2.3.1. Семантическое моделирование СППР.

2.3.2. Автоматная модель СППР.

2.3.3. Формальное описание математической модели логического вывода в СППР.

2.4. Разработка фреймовой модели схемы БЗ.

2.5. Выводы по главе 2.

Глава 3. Оценка результатов семантического моделирования ИС и СППР.

3.1. Выбор методики моделирования.

3.2. Архитектура имитационной модели.

3.3. Алгоритм имитационной модели БЗ СППР ИС «Электронная история болезни».

3.4. Описание методики имитационного моделирования.

3.6. Оценка результатов и основные выводы.

Глава 4. Функционально-алгоритмическое проектирование моделей ИС «Электронная история болезни» и СППР «В помощь молодому специалисту»

4.1. Постановка задачи.

4.2. Разработка функциональной модели ИС на языке UML.

4.3. Диаграммы функциональной модели модуля СППР.

4.4. Функциональное моделирование источников данных.

4.4.1. База данных ИС «Электронная история болезни».

4.4.2. База знаний и словарь модуля СППР «В помощь молодому специалисту».

4.5. Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели интеллектуального анализа данных в предметно-ориентированной информационной системе»

Актуальность темы. В настоящее время активно ведется научная работа в сфере создания интеллектуальных информационных систем (ИС) различного прикладного назначения. Специфика реализации предметно-ориентированных ИС состоит в том, что для конкретных сфер применения не существует четких алгоритмов формализации постановки и решения нетривиальных задач. Поэтому приоритетной целью в этой области является повышение степени интеллектуальной составляющей в проектировании и разработке ИС.

Для решения задачи создания интеллектуальных ИС анализа данных необходим комплекс математических методов и алгоритмов по формализации исходных данных и интеллектуального вывода. Построение интеллектуальных ИС является задачей первостепенной важности особенно в области медицины. Поэтому в данной диссертационной работе вопрос создания предметно-ориентированной ИС решается с уклоном на инфраструктуру лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ). Компенсация недостатка исходных данных в этой области состоит в применении алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих максимально сгладить последствия возможных ошибок в анализе. Исследования в области применения прикладной информатики и искусственного интеллекта в медицине проводились и проводятся Edward Shortliffe (США, университет колледжа штата Аризона при Колумбийском университете, Феникс), Natasha F. Noy (США, университет в Стэнфорде, центр исследований биомедицинской информатики). В России этой проблеме посвящены работы П. О. Сафонова (ВГТУ, Воронеж), В. А. Нагина (МГИЭТ(ТУ), Москва) и др. Анализ этих работ показал, что необходимо проведение дальнейших исследований с целью повышения эффективности методов представления и управления знаниями о предметной области (ПО).

Создание моделей предметно-ориентированных интеллектуальных ИС для принятия решений в медицине является актуальной задачей, и данное диссертационное исследование направлено на ее решение.

Целью диссертационной работы являются исследование методик построения интеллектуальных ИС, научное обоснование, разработка алгоритмов моделей представления и аналитической обработки исходных данных на примере ИС «Электронная история болезни».

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Анализ методик моделирования и построения интеллектуальных предметно-ориентированных ИС.

2. Разработка семантической и алгоритмической моделей' интеллектуальной ИС для формализации процессов проектирования и разработки ИС «Электронная история болезни».

3. Разработка алгоритма и семантической модели для реализации системы поддержки принятия решения (СППР) молодым специалистом в выбранной ПО.

4. Разработка модели базы знаний (БЗ) СППР для решения задачи управления знаниями о ПО.

5. Разработка методики оценки необходимых вычислительных ресурсов для функционирования БЗ СППР.

Объектом исследования является информационная система для стационарного отделения ЛПУ.

Предмет исследования - семантические модели ИС «Электронная история болезни» и СППР «В помощь молодому специалисту».

Методологической основой диссертационной работы являются: теория реляционных баз данных; теория объектно-ориентированного проектирования; теория исчисления предикатов, нечеткая логика, а также теория сетей фреймов.

Научная новизна работы:

1. Разработаны семантические модели для ИС и СППР, позволяющие получить новый формальный аппарат создания ИС в выбранной ПО.

2. Разработана и реализована новая методика представления знаний в иерархическом фрейме, позволяющая повысить гибкость представления исходных данных для логического вывода и снизить потребление вычислительных ресурсов.

3. Описана методика нечеткого вывода, использующая БЗ на основе иерархического фрейма, позволяющая ускорить процесс вывода за счет упрощения получения исходных посылок в сравнении с другими методиками.

4. Предложена методика оценки и сравнения потребления вычислительных ресурсов базой знаний СППР в сравнении с классической реализацией БЗ в виде продукций.

Достоверность результатов работы подтверждена в ходе использования результатов данной работы в реальной разработке ИС «Электронная история болезни».

Практическая ценность работы состоит в создании алгоритмического и программного обеспечения для ИС «Электронная история болезни», которая позволяет повысить эффективность решения задач сбора и анализа информации.

Реализация и внедрение результатов. Информационная система «Электронная история болезни» внедрена в Медицинском институте Пензенского государственного университета, а также в Областной больнице им. Н. Н. Бурденко.

На защиту выносятся:

1. Семантическая модель ИС «Электронная история болезни».

2. Семантическая модель для СППР.

3. Модель организации предметно-ориентированной БЗ.

4. Методика представления предметно-ориентированных знаний в иерархическом фрейме с возможностью формального представления исходных посылок в виде предикатных выражений произвольного порядка.

5. Методика оценки и сравнения потребления вычислительных ресурсов в семантической модели СППР.

Апробация работы. Основные результаты докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях: «Новые информационные технологии и системы» (НИТИС) в Пензенском государственном университете в 2005 и 2006 гг., на XXXIII Международной научно-технической конференции в Пензенском артиллерийском инженерном институте и Всероссийской конференции памяти А. Ф. Блинохватова в Пензенской государственной сельскохозяйственной академии (ПГСХА) в 2005 году.

Публикации. По теме диссертации было опубликовано 10 печатных работ, в которых отражены основные результаты научной работы. Две статьи опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, четыре главы, список литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Макаров, Михаил Михайлович

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Построена формальная модель ИС «Электронная история болезни», которая позволяет учесть семантику взаимодействия объектов ИС с позиций решения прикладных задач специалистами в выбранной ПО.

2. Построена семантическая модель СППР, которая позволяет организовать логический вывод, требующий меньшего потребления ресурсов хранения данных и процессорного времени.

3. Разработана модель организации БЗ, которая позволяет описывать знания системы с применением предикатных выражений любых порядков. Использование такого описания упрощает реализацию сбора и хранения знаний, а также позволяет ускорить нечеткий вывод на этапе составления исходных посылок.

4. Предложена методика оценки параметров предметно-ориентированной БЗ СППР, в сравнении с базой знаний продукционного типа.

5. Методика применения предикатного представления знаний во фреймах может быть использована и в других ПО, где знания представляют собой большие классификации объектов и понятий ПО.

6. На основании полученных результатов оценки предметно-ориентированной БЗ, было показано, что целесообразна минимизация времени записи в слот, позволяющая выровнять время выполнения основных операций с БЗ с наименьшими потерями времени; предложенная реализация БЗ СППР позволяет сэкономить до 17 % ресурсов хранения, и ускорить логический вывод на 14 %.

7. Спроектирована, реализована и внедрена ИС «Электронная история болезни», позволяющая организовать совместный доступ к данным о пациентах стационарного отделения с 15 рабочих мест. Акты,

110 подтверждающие внедрение ИС «Электронная история болезни» представлены в приложении В.

Прикладная реализация ИС выполнена в модульной архитектуре на основе объектно-ориентированной парадигмы. Это позволяет расширять и дополнять функциональность приложения в соответствии с требованиями различных ЛИ У.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе теоретических и экспериментальных исследований, выполненных в диссертационной работе, получены следующие научные и практические результаты:

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Макаров, Михаил Михайлович, 2008 год

1. Кузин J1.T. Основы кибернетики: В 2-х т. Т.2. Основы кибернетических моделей. Учеб. Пособие для вузов. - М.: Энергия, 1979. - 584 с.

2. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ. : Учебное пособие М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. - 624 с.

3. Перспективы развития вычислительной техники: В 11 кн.: Справ, пособие / Под ред. Ю.М. Смирнова. Е.С. Кузин, А.И. Ройтман, И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин. -М.: Высш. шк., 1989. 159 с. (новый номер -8)

4. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-388с.

5. Д.А. Поспелов. Интеллектуальные интерфейсы для ЭВМ новых поколений. //Электронная вычислительная техника. Сборник статей./ Под ред. В.В. Пржияловского. М.: Радио и связь, 1989. - Выпуск 3 -С. 4 - 18.

6. Башлыков А.А. Проектирование систем принятия решений в энергетике. -М.: Энергоатомиздат, 1986. 120 с.

7. Ивашина И.В. Информационная система поддержки профориентации в инженерном образовании / Ивашина И.В., Рудакова Г.М.// Наука и образование. Электроннное научно-техническое издание. 2007. - №1

8. Перспективы развития вычислительной техники: В 11 кн.: Справ, пособие / Под ред. Ю.М. Смирнова. Е.С. Кузин, А.И. Ройтман, И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин. -М.: Высш. шк., 1989. 159 с.

9. Целищев В.В. Язык математики и цели математического дискурса // Философия науки.-2003.-№ 1(16)-С. 18-45.

10. Ю.Такеути Г. Теория доказательств. Пер. с англ. Соболева С. К. под ред. Адяна С.И. М.: Мир, 1978 412 с.

11. П.Блюмин СЛ. Шуйкова И.А. Введение в математические методы принятия решений. Липецк.: Липецкий Государственный Педагогический Институт, 1999 100 с.

12. Гаврилова Т.А. Хорошевский, В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

13. Заде Л., Белман Р. Вопросы анализа и процедуры принятия решений./Сборник переводов //под ред. к.ф-м.н И.Ф. Шахнова. М.: Мир, 1976-С. 173-191.

14. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учебное пособие. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. — 224 с.

15. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000 352 с.

16. Барсегян А. и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ, 2004. - 336 с.

17. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 452 с.

18. Успенский В.А., Верещагин Н.К., Плиско В.Е. Вводный курс математической логики. 2-е изд. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 128 с.

19. Маркин В.И. Логика предикатов. «Новая философская энциклопедия», в 4-х томах, т.2. М.: Мысль, 2000 С. 285-287.

20. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПб: Питер, 2000. - 304 с.

21. Лихтарников Л.М., Сукачева Т.Г. Математическая логика. Курс лекций. Задачник-практикум и решения. Серия «Учебники для вузов.

22. Специальная литература.» / Оформление обложки C.JI. Шапиро, А.А. Олексенко. СПб.: Издательство «Лань», 1999 - 288 с.

23. Карпенко А.С. // Logical Studies (Online Journal). 2000. - № 5. - P. 1-50

24. Слейгл Дж. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1973. 320 с.

25. БатыршинИ.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. -Казань: Отечество, 2001. 100с.

26. Заде Л. Математика сегодня (сборник статей). Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.: Знание, 1974-с. 549.

27. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М. Диалог-МГУ, 1998

28. О.Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1981 -232 с.

29. Аверкин А.Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986.-312 с.

30. Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др.; под ред. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. М.: Мир, 1993. - 368 с.

31. Захарова Л.Е. Алгоритмы дискретной математики: Уебное пособие. -М.: Московский институт электроники и математики, 2002. 120 с.

32. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. /Пер. с англ. 2-е изд. М.: Мир, 1978. - 429 с.

33. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем: Учебник. 4-е изд., доп. и перераб. - М,: Финансы и статистика, 2002.- 240 с.

34. Ершов E.JL, Палютин Е.А. Математическая логика: Учеб. пособие для вузов. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. -366 с.

35. Кесс Ю.Ю. Анализ и синтез фреймовый моделей АСУ. М.: Энергоатомиздат, 1986 - 168 с.

36. Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence. Proceedings of the Conference, v. 1, 2 MIT, Cambridge, Massachussets, USA, 1977.

37. Bobrow D.G., Kaplan R.M., Kay M., Norman, D.A., Thompson, H., Winograd, T. GUS, a frame driven dialog system. Artificial Intelligence, 1977, v. 8, №2, p. 612-629.

38. Kurt Zeilenga, Richard Krukar, etc. Электронный ресурс.: OpenLDAP home page / OpenLDAP Community Электрон, дан. - Minden NV,USA- 2007. Режим доступа: www.openldap.org, свободный. Яз. англ.

39. Zeilenga Ed К. Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) Электронный ресурс.: RFC 4510 / OpenLDAP Foundation. Электрон, дан. - Minden NV,USA - 2006. Режим доступа: http://www.rfcs.org, свободный. - Яз. англ.

40. Майоров С.А., Новиков Г.И. Принципы организации цифровых машин. Л., «Машиностроение» (Ленингр. отд-ние), 1974., 432 с.

41. Вашкевич Н.П., Сергеев, Н.П. Основы вычислительной техники. М.: Высшая школа, 1988. 311с.

42. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Сообщество пользователей Matlab и Simulink. Режим доступа: http//matlab.exponenta.ru, свободный. Заглавие с экрана. - Яз. рус,

43. Мински М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергетика, 1979. — 151 с.

44. Кох Д, Дэвидсон, К. XML. Огромные возможности и легкость изучения; пер. с англ. Чайкина А.И. М.: НТ Пресс, 2007. - 256с.

45. Бенькович Е. С., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Практическое моделирование динамических систем — СПб.: БХВ-Петербург, 2002. -464 с.

46. Буч Г., Рамбо Дж., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя- М.: ДМК, 2000. 432 с.

47. Леоненков А. Самоучитель UML. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 304 с.

48. Мацяшек, Лешек А. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML. : Пер. с англ. — М. : Издательский дом "Вильяме", 2002. 432 с.

49. Хорев П.Б. Методы и средства защиты в компьютерных системах. -Ярославль: Академия, 2005. 256 с.

50. Rivest R. The MD5 Message-Digest algorithm. RFC 1321. Электронный ресурс.: MIT Laboratory for Computer Science and RSA Data Security Inc. Электрон, дан. - Bedford MA, USA - 1992. Режим доступа: http://www.rfcs.org, свободный. - Яз. англ.

51. Маклаков С.В. BPWin и ERWin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 1999. 256 с.

52. Дейт К. Дж. Введение в системы баз знаний, 7-е издание.: Пер с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 1072 с.

53. Гладков М., Шибанов С.В. Сложные структуры в реляционных базах данных Электронный ресурс.: «Открытые системы» №2 , 2004. Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2004/02/183939/, свободный.

54. Пушников А.Ю. Введение в системы управления базами данных. Часть 2. Нормальные формы отношений и транзакции: Учебное пособие / Изд-во Башкирского ун-та. Уфа: 1999. 138 с.

55. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978. 558 с.

56. Фридл Дж. Регулярные выражения. Библиотека программиста. СПб., Питер - 352 с.

57. Microsoft Corporation. Проектирование и реализация баз данных Microsoft SQL Server 2000. Учебный курс MCAD\MCSE,MCDBA / Пер. с англ. 2-е изд., испр. - М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2003. — 512 с.

58. Артемов Д.В. Microsoft SQL Server. Новейшие технологии. М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2001. - 576 с.

59. Уэйт М., Прата С., Мартин, Д. Язык Си. Руководство для начинающих: пер. с англ.,М.: Мир, 1988 512 с.

60. Подбельский В.В. Язык Си ++. Учеб. Пособие. 5 изд.М.: Финансы и статистика, 1998 — 560 с.

61. Лафоре Р. Объектно-ориентированное программирование на Си++. СПб.: Питер, 2006. 928 с.

62. Макаров, М. М. Методика интеллектуального анализа в системах поддержки принятия решений / М. М. Макаров // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2008. -№ 1. - С. 53-61.

63. Макаров, М. М. Применение методологии и принципов нечеткой логики в информационной системе «Электронная история болезни» / Н. П. Вашкевич, С. А. Зинкин, М. М. Макаров // Вопросы радиоэлектроники. — 2007. Вып. 2. - С. 5-14.

64. Макаров, М. М. Архитектура «клиент-сервер» для моделирования вероятностных автоматов / М. М. Макаров // Юбилейные X Туполевские чтения : тез. докл. Казань, 2002. — С. 24.

65. Макаров, М. М. Виртуальный массив хранения данных /

66. М. М. Макаров // Актуальные проблемы современной науки. Естественные науки. Информатика, вычислительная техника и управление : тр. 5-й Междунар. конф. молодых ученых и студентов. -Самара : СамГТУ, 2004. Ч. 18-6. - С. 6-7.

67. Макаров, М. М. Обеспечение безопасности хранения и обмена информацией в системах В2В / М. М. Макаров // Реформы в России и проблемы управления : материалы 17-й Всерос. науч. конф. молодых ученых и студентов. Вып. 1. - М.: ГУУ, 2002. - С. 277.

68. Макаров, М. М. Применение технологии Java-servlets в Internet-банкинге / М. М. Макаров // Реформы в России и проблемы управления : материалы 18-й Всерос. науч. конф. молодых ученых и студентов. -Вып. 2. -М. : ГУУ, 2003. С. 50-51.