Разработка модели конфигурации для декларативного программирования управляемых агентных решателей (стр. 9 )

Входными данными приложения «Экспертная система медицинской диагностики» являются база наблюдений S1 и база заболеваний S2 - семантические сети постоянного хранения: S1 (сформированная с помощью функции «Простая база наблюдений») и S2 (сформированная с помощью функции «База» с аргументом S1. Приложение состоит в последовательном выполнении вызовов двух функций – «ввод истории болезни» с аргументом S1 и результатом S3, а также «Объяснение» (формирование объяснения) (рис. А) с аргументом S3 и результатом S4, который является результатом всего приложения.

Ниже даются некоторые пояснения к программе функции «Объяснение» на OPL.

Семантическая сеть S4 представляет объяснение, формируемое экспертной системой медицинской диагностики. Объяснение состоит из двух частей – объяснения гипотезы о том, что пациент здоров, и объяснения гипотез о том, что пациент болен одним из заболеваний, представленных в базе заболеваний S2.

Рис. Д. Объяснение экспертной системы медицинской диагностики.

Объяснение гипотезы о том, что пациент здоров, состоит из объяснения гипотез о том, что все наблюдаемые признаки пациента находятся в норме, и из оценки гипотезы о том, что пациент здоров.

Импликация МИ1 (рис. Б) формирует значение переменной v1, которым является множество всех наблюдаемых признаков в истории болезни S3; для каждого из этих признаков объяснение гипотезы о том, что он находится в норме, состоит из объяснения гипотез о том, что все наблюдавшиеся значения этого признака являются нормальными, и из оценки гипотезы о том, что этот признак находится в норме.

Рис. Е. Описание гипотезы “признак в норме».

Импликация МИ2 (рис. В)для каждого значения v1* переменной v1 формирует значение переменной v2, которым является множество моментов наблюдения признака v1* в истории болезни S3; для каждого из этих моментов наблюдения формируется оценка гипотезы о том, что значение признака v1*, наблюдавшееся в этот момент, является нормальным.

Рис. Ж. Описание гипотезы «значение нормальное».

Первая импликация (рис. Г) из множества МИ3 для каждого значения v1* переменной v1 и для каждого значения v2* переменной v2 формирует значение переменной v3, которым является значение, наблюдавшееся в момент v2* у признака v1* в истории болезни S3, а также формирует значение переменной v4, которым является множество нормальных значений признака v1* в базе заболеваний S2, а затем выполняется вычисляемый предикат «принадлежность» (принадлежность элемента v3 множеству v4); если значение этого предиката есть «истина», то формируется оценка «подтверждена» гипотезы о том, что значение признака v1*, наблюдавшееся в момент v2*, является нормальным. Вторая импликация, если значение этого предиката есть «ложь», формирует оценку «опровергнута» гипотезы о том, что значение признака v1*, наблюдавшееся в момент v2*, является нормальным.

Первая импликация (рис. Д) из множества МИ4 для значения v1* переменной v1 формирует оценку «подтверждена» гипотезы о том, что признак v1* находится в норме, если в объяснении S4 оценки гипотез о том, что значения признака v1*, наблюдавшееся в моменты, равные всем значениям переменной v2, являются нормальными, «подтверждена». Вторая импликация, для значения v1* переменной v1 формирует оценку «опровергнута» гипотезы о том, что признак v1* находится в норме, если в объяснении S4 оценки гипотез о том, что значения признака v1*, наблюдавшееся в моменты, равные некоторым элементам множества - значения переменной v2, являются нормальными, «опровергнута».

Рис. З. Описание оценки гипотезы «значение нормальное».

Рис. И. Описание оценки гипотезы «признак в норме».

Первая импликация из множества МИ5 (рис. Е) формирует оценку «подтверждена» гипотезы о том, что пациент здоров, если в объяснении S4 оценка гипотезы о том, что признаки, равные всем значениям переменной v1, есть «подтверждена». Вторая импликация формирует оценку «опровергнута» гипотезы о том, что пациент здоров, если в объяснении S4 оценка гипотезы о том, что признаки, равные некоторым элементам множества - значения переменной v1, есть «опровергнута» [Клещев 2012].

Рис. К. Описание оценки гипотезы «пациент здоров».

Гипотеза «пациент болен» описывается аналогичным образом [Клещев 2012].

Возможно удобнее отдельно от семантической сети представлять некоторые соглашения о связях действительности и знаний (на основе которых будет реализована логика некоторого предиката), например:

(заболевание: диагноз) Length (развитие(заболевание)) = число периодов развития(заболевание)+\& & (& (номер периода развития: I[1, length (развитие(заболевание)) - 1]) е1етеnt (развитие(заболевание), номер периода развития) - е1етеnt (развитие(заболевание), номер периода развития - 1) Î I(нижняя граница (Периоды развития (заболевание)(номер периода развития), верхняя граница (Периоды развития (заболевание) (номер периода развития)])

Некоторые вершины в этой архитектуре реализуются стандартно в языковом процессоре, а некоторые должны быть реализованы в виде ПЕ (агента). Например, ПЕ для предиката «принадлежность значения множеству (названий)» относится к стандартным (проблемно-независимым) предикатам. ПЕ, реализующая его, принимает два входных параметра: значение (строкового типа) и конечное множество строковых значений, а возвращает значение булевого типа. Например, если бы такого предиката не было, то параллельно с созданием архитектурного проекта решателя следовало бы разработать спецификацию на разработку агента, реализующего такой предикат.

Примечание. При сопровождении ИПС возможно, например, такое влияние изменений: если усложняем простую онтологию наблюдений (на рис. Д) - добавляем «составные значения», то в онтологии знаний о норме и заболеваниях МИ4 претерпит изменение: вместо «возможные значения» будет вариант «возможные качественные значения» и вариант «составные значения», для каждого – своя импликация.

При сопровождении, например, такое изменение спецификации множества результатов вычислений, как появление в ИБ составных наблюдений приведет только к изменению в вершине МИ3 (см. рис. З).

Разработка модели конфигурации для декларативного программирования управляемых агентных решателей

Подписано к печати 25.09.2012 г. Усл. п.л. 2,4 Уч.-изд. л. 2,0

Формат 60х84/16. Тираж 100. Заказ 24.

________________________________________________________________

Издано ИАПУ ДВО РАН. Владивосток, Радио, 5.

Отпечатано участком оперативной печати ИАПУ ДВО РАН.

Владивосток, Радио, 5.

 

[1] Здесь и далее при описании модели конфигурации термин решатель используется для простоты в узком смысле – как компонент ИПС без пользовательского интефейса, связывающийся с внешним миром через хранимые ИР (или с интерфейсным компонентом – через сообщения).

[2] Конфигурационную идентификацию, соответствующую завершению стадии жизненного цикла продукта, называют базовой версией [Лапыгин 2004].

[3] КК - клиническая картина, КП – клиническое проявление