Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Формирование суждений на базе модели в системе internist
Содержание книги
- В составе teiresias Имеются и средства, которые помогают оболочке emycin следить за поведением экспертной системы в процессе применения набора имеющихся правил.
- Графический интерфейс модели предметной области
- В модели предметной области можно выделить четыре основных аспекта, которые явились следствием применения онтологического анализа, как отмечалось в разделе 10. 1. 3.
- Эффективность программы OPAL
- Обсуждение проблем машинного обучения мы отложим до главы 20, поскольку это слишком сложный материал для той части книги, которую мы рассматриваем как вводную.
- Если: Имеется решение менее радикальное, чем
- ГЛАВА 11. Эвристическая классификация (I)
- Классификация задач экспертных систем
- Теперь посмотрим, как соотносится описанная ранее классификация экспертных систем с предложенной Кленси иерархической схемой операций.
- Общность эвристической классификации
- В разделе упражнений вы встретите набор правил на языке clips, которые соответствуют определению, сформулированному в рассматриваемом документе.
- Кленси утверждает, что его работа может следующим образом, повлиять на исследования в области экспертных систем.
- Эти правила соответствуют этапу эвристического сопоставления.
- Разработайте правило selection, которое выбирает вино с наивысшим рейтингом и предлагает его Пользователю.
- Ранее мы уже упоминали о таких особенностях mycin, как отказ от обратного прослеживания в пользу деструктивной модификации рабочей памяти и использование стратегии исчерпывающего поиска.
- При проектировании программ эвристической классификации, таких как MUD или mycin, процесс уточнения правил является, по существу, шестиэтапным.
- ТО существует солевое загрязнение.
- Использование коэффициентов уверенности в программе MORE
- Каждое из таких предположений основано на стремлении сохранить взаимную согласованность коэффициентов в правилах одного семейства.
- ЕСЛИ: 1) заражение — менингит,
- Кленси утверждает, что поведение neomicyn ближе к модели поведения человека при диагностировании, чем поведение mycin.
- Почему в системах, основанных на правилах, сложно выполнять обратное прослеживание на большую глубину.
- Формирование суждений на базе модели в системе internist
- Структурированные объекты в CENTAUR
- Каждый управляющий слот можно рассматривать как консеквентную часть правила, условная часть которого сопоставима с ситуацией, описанной компонентами прототипа
- Формирование суждений на базе модели в системе internist
- База знаний программы internist формируется следующим образом.
- Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы INTERNIST
- Рабочая среда инженерии знаний TDE
- Что понимается под прототипом в системе centaur. Какие функции возлагаются на прототипы.
- Severe-restrictive-defect. Present
- Области применения методов конструктивного решения проблем
- Программа R1 разбивает задачу конфигурирования на шесть подзадач, каждая из которых, в свою очередь, может быть разбита на более мелкие подзадачи.
- Стратегии разрешения конфликтов LEX и МЕА
- Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match
- Извлечение знаний в системе R1/XCON
- Включить в систему НМД RA60,
- Совершенствование системы XCON
- В чем преимущество использования более явного представления стратегии, реализованного при модернизации системы XCON.
- Оператор resume во многом похож на оператор focus. Отличие состоит в том, что он не формирует новые задачи, А старается выявить ранее приостановленные и повторно запустить их на выполнение.
- Door-opening, platform-width и opening-width
- Приобретение знаний с помощью системы salt
- Итоги анализа систем решения проблем конструирования
- Ваша задача — разработать три новых управляющих правила, которые организуют работу правил clash, start и finish.
- Использование индексации правил, которая дает возможность извлечь определенное правило в ответ на вопрос, содержащийся в пользовательском запросе.
- Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN
- Формирование пояснений на основе фреймов
- Суммирование и вывод результатов.
- Диагноз: обтурация воздухоносных путей астматического типа в серьезной форме. Консультация завершена.
- Использование мультимедийного интерфейса для формирования пояснений
В программе INTERNIST предпринята попытка смоделировать поведение врача на различных этапах диагностического процесса. Как правило, общая картина, которая вырисовывается на основании имеющихся симптомов, порождает одну или несколько гипотез о том, какие патологии имеются у пациента. Эти гипотезы, в свою очередь, подталкивают врача к поиску других симптомов. Дальнейшее наблюдение пациента может привести к тому, что какие-то из ранее выдвинутых гипотез получат дальнейшее подтверждение, а другие, наоборот, окажутся противоречащими новым данным. Не исключен и вариант появления после более тщательного исследования пациента новых гипотез. Гипотезы, которые появились на начальном этапе, можно считать порожденными первичными данными в том смысле, что определенное проявление патологии порождает множество догадок. Последующее накопление новых данных, призванных подтвердить или опровергнуть первоначальные догадки, можно рассматривать как ведомое моделью в том смысле, что оно базируется на определенных стереотипах или концептуальных идеях о том, как проявляется то или иное заболевание.
В большинстве задач, связанных с логическим выводом (к ним относятся и задачи диагностирования), редко когда рассуждение ведется только в одном направлении, т.е. в направлении одной цели (версии о причинах случившегося). В основном это происходит из-за неполноты исходной информации, которой бывает недостаточно для четкой формулировки проблемы. Например, врач может не располагать на начальном этапе обследования достаточно полной информацией для того, чтобы очертить круг возможных заболеваний пациента, или та информация, которой он располагает, может вести его в разных направлениях (не исключено, что пациент страдает не одним, а несколькими заболеваниями).
При разработке программы INTERNIST ставилась задача провести разграничение между множеством взаимно исключающих гипотез о заболеваниях, которые могут возникнуть, в процессе диагностирования. Если пациент страдает несколькими заболеваниями, то программа должна отобрать такое множество гипотез, которое "накрывало" бы как можно большую часть (а лучше все) обнаруженных симптомов. Для этого сначала исследуется наиболее правдоподобная гипотеза, определяется, какую часть из имеющихся симптомов она учитывает, затем анализируется следующая по степени правдоподобия гипотеза, и так до тех пор, пока набором гипотез не будут учтены все имеющиеся симптомы.
Представление знаний в дереве заболеваний
Попл (Pople) рассматривает четыре этапа процесса логического вывода при диагностировании.
(1) Клинические наблюдения должны дать основания для формирования списка возможных заболеваний (кандидатов для дальнейшего уточнения), которые могут быть причиной наблюдаемых явлений или симптомов.
(2) Эти гипотетические кандидаты затем порождают предположения относительно того, какими другими проявлениями они могли бы "дать знать" о себе.
(3) Далее потребуется изыскать какой-либо метод, позволяющий сделать выбор в пользу определенных гипотез на основании имеющихся свидетельств.
(4) Нужно иметь возможность разделить множество имеющихся гипотез на ряд взаимно исключающих подмножеств. Правдоподобие одного подмножества автоматически означает при этом неправдоподобие другого.
Ключевым моментом в рассматриваемой Поплом схеме является двунаправленная связь между заболеваниями, с одной стороны, и признаками или симптомами, с другой. Программа INTERNIST рассматривает такую связь как пару отдельных отношений: EVOKE и MANIFEST.
Отношение EVOKE (истребование) указывает на способ, которым некоторый признак дает основание предполагать наличие определенного заболевания.
Отношение MANIFEST (провозглашение) указывает на то, как (в виде каких показаний или симптомов) может проявляться определенное заболевание.
Знания в области медицины представлены в программе INTERNIST в виде дерева заболеваний — иерархической классификации типов заболеваний. Корневой узел в этом дереве соответствует всем известным заболеваниям, нетерминальные узлы — областям заболеваний, а терминальные — сущностям заболеваний, т.е. конкретным заболеваниям, которые можно диагностировать и для которых можно назначать курс лечения. Это дерево представляет собой статическую структуру данных, отдельную от основного программного кода системы INTERNIST, что делает его сходным с таблицами знаний в системе MYCIN. Но в отличие от таблиц знаний в MYCIN, знания в системе INTERNIST играют куда более активную роль в управлении процессом логического вывода.
|
