Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Информационные технологии в экологическом мониторинге 15
1.1. Научные основы моделирования информационных технологий синтеза диагностик состояния экосистемы 15
1.1.1. Системная модель синтеза диагностик экосистемы 17
1.1.2. Теоретические основы синтеза диагностик экосистемы 19
1.2. Системный подход к моделированию информационных технологий 20
1.2.1. Состав и классификация информационных технологий 20
1.2.2. Системный подход к синтезу диагностик экосистемы 22
1.3. Информационные технологии в мониторинге экосистемы 24
1.4. Проблемные вопросы моделирования информационных технологий синтеза диагностик и классификации экосистемы 25
1.5. Методы информационных технологий
в задачах принятия диагностических решений 26
1.6. Знания в структуре экспертной системы, их виды и формы представления 31
1.7. Применение методов искусственного интеллекта и экспертных систем 33
1.7.1. Существующие методы извлечения и усвоения знаний з
1.8. Интеграция информационного обеспечения в систему экологического мониторинга 37
1.9. Обобщение результатов анализа.
Постановка цели и задач исследования 40
ГЛАВА 2. Построение системной модели синтеза информационных технологий в экологическом мониторинге 42
2.1. Системная модель информационных технологий синтеза диагностик текущего состояния экосистемы 42
2.2. Средства и методы решения задач исследования 44
2.2.1. Решение задач структуризации и моделирования процессов принятия диагностических решений 46
2.2.2. Решение задач технической (практической) реализации теоретических результатов исследования 47
2.3. Средства и методы проверки достоверности результатов исследования 48
2.4. Техническое обеспечение исследований 49
2.5. Оценка эколого-медицинской ситуации и выявление экологозависимых медицинских показателей
при синтезе диагностик экосистемы 49
2.5.1. Эколого-медицинские подходы в современной экологии 50
2.5.2. Информационные технологии и информационные системы в организации мониторинга здоровья населения 54
2.6. Информационное обеспечение исследований 56
2.7. Выводы 56
ГЛАВА 3. Моделирование информационных технологий формализации информации экологического мониторинга 58
3.1. Задачи информационного обеспечения. Понятие информационной задачи в системе экологического мониторинга 58
3.1.1. Задачи информационного обеспечения системы экологического мониторинга 60
3.2. Структура подсистем информационного обеспечения 60
3.3. Построение модели информационной системы 64
3.4. Информационное обеспечение системы экологического мониторинга 68
3.5. Структура входной информации в системе экологического мониторинга 73
3.5.1. Структура входной информации в подсистеме формализованной информации
экологического мониторинга 73
3.5.2. Структура входной информации в подсистеме неформализованной информации экологического мониторинга 76
3.6. Задачи структуризации компонент ИТ синтеза диагностик экосистемы. Морфологическое пространство диагностических решений 78
3.7. Анализ и систематизация компонент ИТ синтеза диагностик экосистемы, их свойств и условий совместимости 83
3.7.1. Свойства компонент диагностик экосистемы 83 3.8. Формализация отношений и условий выбора
на множестве диагностических решений 88
3.8.1. Структурные связи компонент диагностик экосистемы 88
3.8.2. Математическое отображение структурных связей компонент диагностик экосистемы 92
3.9. Выводы 98
ГЛАВА 4. Моделирование информационных технологий классификации экосистемы и правил принятия решений 101
4.1. Синтез ситуационных моделей выбора класса экосистемы 102
4.1.1. Принципы определения и классификации ситуаций экосистемы 102
4.1.2. Формализация методов ситуационного принятия решений 106
4.2. Классификация состояний экосистемы 109
4.3. Методы и модели структуризации отношений и правил принятия решений в экспертной системе на множестве экологических объектов 112
4.4. Формализация и разработка методов автоматизированного извлечения и усвоения экологических знаний 122
4.4.1. Моделирование процесса автоматизированного извлечения и усвоения экологических знаний 123
4.5. Выводы 131
ГЛАВА 5. Модели информационного и программного обеспечения экологического мониторинга ... 134
5.1. Структура основных компонент экспертной системы синтеза диагностик экосистемы 134
5.2. Структура процедур и операций ИТ синтеза диагностик экосистемы 136
5.3. Структура, методы и алгоритмы формирования информационного обеспечения 140
5.3.1. Разработка структуры информационного обеспечения ИТ синтеза диагностик экосистемы 140
5.3.2. Разработка методов и алгоритмов формирования информационного обеспечения ИТ синтеза диагностик экосистемы 144
5.4. Моделирование ИТ интерфейса пользователя 148
5.4.1. Информационная технология синтеза интерфейса пользователя 149
5.5. Отображение структуры процедур и операций в структуру интерфейса пользователя 155
5.5.1. Интерфейс пользователя 155
5.5.2. Главное меню. Формирование исходных данных 159
5.6. Основные рабочие алгоритмы 164
5.6.1. Алгоритмы использования знаний 167
5.7. Выводы 170
ГЛАВА 6. Практическая реализация и оценка результатов исследования 172
6.1. Выбор и обоснование объекта исследования 172
6.2. Синтез диагностик экосистемы 172
6.2.1. Формирование диагностик экосистемы 173
6.3. Классификация состояния экосистемы 175
6.4. Характеристика обьектов внедрения и экономическая эффективность внедрения разработок 175
6.5. Выводы 178
Заключение 179
Список литературы
- Теоретические основы синтеза диагностик экосистемы
- Решение задач структуризации и моделирования процессов принятия диагностических решений
- Структура подсистем информационного обеспечения
- Методы и модели структуризации отношений и правил принятия решений в экспертной системе на множестве экологических объектов
Теоретические основы синтеза диагностик экосистемы
Задача синтеза диагностик в мониторинге ЭС состоит в том, чтобы по заданному функциональному назначению метода или закону его реализации получить проектное решение, представленное в виде некоторого описания создаваемой диагностики ЭС.
Разработке основ синтеза новых решений к настоящему времени посвящен ряд научных трудов [27, 31, 29, 97, 107, 108]. Среди них наиболее общий подход к решению данной проблемы предложен в общей теории решения задач [21], где основное внимание уделено методам построения унифицированных баз данных предметных областей и установлению зависимостей между их элементами. Методологический подход и цели разработки общей теории решения задач наиболее близок к методам искусственного интеллекта, но в отличие от них ориентирован на строго формальное описание решаемых задач.
Предпринята попытка построения обобщенного эвристического алгоритма синтеза технических решений [29]. Алгоритм представляет собой последовательность из 17 унифицированных этапов решения задачи. Каждому этапу соответствует унифицированный набор проектных процедур и определенные массивы справочной информации. В целом алгоритм имеет вид: А = Е! (РЛ РД .... РД .... Е, (Р/, РД ..., РД .... Е17 (Рп1, Р172,..., Р176), где Ej - j-ый этап процесса решения задачи; Р/ - і-ая процедура j-ro этапа. Однако для решения конкретной частной задачи алгоритм А требуется упростить путем создания конкретных наборов Р-процедур и построения из этих наборов необходимых ветвей алгоритма решения поставленной задачи. Подобное упрощение обобщенного алгоритма на сегодняшний день выполняется традиционным "ручным" способом и, таким образом, остается неразрешенной проблема автоматического построения упорядоченных наборов блоков принятия решений (Р-процедур), что является актуальным для развития экспертных систем.
Одними из распространенных методов поиска новых технических решений продолжают оставаться методы морфологического и функционально-стоимостного анализа [32, 104, 108], которые нашли применение при синтезе различных систем.
Вопросы анализа и синтеза структур процессов обработки рассмотрены во многих исследованиях, в частности [29, 32,45, 46, 138, 14, 99, 118], но их результаты ориентированы на синтез структур технологических операций и процессов в целом.
Таким образом, проблемные вопросы, поставленные в настоящей главе, не раскрываются в опубликованных результатах исследований.
Состав и классификация информационных технологий В настоящее время информационная технология может быть определена, как совокупность систематических и массовых способов создания, накопления, обработки, хранения, передачи и распределения информации с использованием средств вычислительной техники и связи [25,134, 31]. Информационные технологии можно классифицировать по следующим уровням [117]: - функционально-ориентированные технологии; - предметно-ориентированные технологии; - проблемно-ориентированные технологии. Функционально-ориентированные ИТ предназначены для реализации одной из типовых функций обработки информации. Некоторые из этих технологий обладают довольно высокой степенью универсальности и, как правило, инвариантны к областям применения. К таким технологиям могут относиться ИТ обработки табличной и текстовой информации, измерения и передачи информации, машинной графики, математических вычислений.
Предметно-ориентированные ИТ предназначены для решения вполне определенных задач в конкретной области. Они максимальным образом удовлетворяют частным требованиям своего применения и обычно обладают наименьшей степенью универсальности.
Иногда удается обобщить требования ряда конкретных приложений и выделить некоторые типовые прикладные проблемы. Отсюда возникает понятие проблемно-ориентированной ИТ. Здесь возможно применение унифицированных информационных решений, инвариантных ко всем типовым функциям обработки информации и способных адаптироваться к конкретным приложениям в рамках выделенной проблемы. Проблемно-ориентированные ИТ являются основой для создания инструментальных систем-оболочек, концентрирующих накопленный опыт разработки высокоэффективных информационных систем. Применительно к задачам анализа текущего состояния ЭС, как стохастической системы (СС), необходимо синтезировать ИТ всех трех уровней, при этом: - функционально-ориентированные ИТ должны реализовать универсальные функции статистической обработки данных, инвариантные к технологическим задачам анализа; - предметно-ориентированные ИТ должны решать конкретные задачи анализа текущего состояния СС; - каждая проблемно-ориентированная ИТ должна быть направлена на решение одного из трех классов задач, возникающих при изучении предмета исследования с позиций системного подхода: построения диагностик ЭС (задача синтеза), исследования различных состояний ЭС с учетом характера взаимосвязей экологических параметров (задача анализа), выбор класса состояния ЭС (задача принятия решений).
Большой вклад в развитие концепции системного моделирования информационных технологий в экологическом мониторинге внесли проф. В.К. Битю-ков, Б.А. Голоденко, В.В. Сысоев и их научная школа.
При синтезе информационных технологий в диагностике ЭС необходимо рассматривать и процесс принятия диагностических решений, и сам процесс анализа и предметную область - стохастическую экологическую систему. Тогда каждую из упомянутых систем можно расчленить на отдельные функциональные подсистемы и определить кортежем системных элементов.
Каждая из систем помимо инвариантных свойств имеет специфику их изучения, поэтому процесс синтеза диагностик ЭС удобно рассмотреть на следующих иерархически связанных уровнях, объединяющих:
Решение задач структуризации и моделирования процессов принятия диагностических решений
Таким образом, можно привести более общие определения производных решений, необходимых для синтеза диагностики текущего состояния экологической системы.
Определение 3. Из двух диагностических решений Rlk и Rn и множества R решение Rii является первообразным от R , если в ориентированном графе G = R, Н , отображающем множество R, существует путь от вершины, соответствующей решению Rik, до вершины, соответствующей решению Rii, т. е. имеется последовательность упорядоченных пар решений Rik, Rik-Ri3 Ri2 , Ri2, Rii , называемая путем от Rjk до Rii. При этом іі Ф ik, так как решение не может вытекать из самого себя (порождать самого себя).
Определение 4. Множество диагностических решений R = {Rj;i = l,k}, где к количество решений Ri в R, является первообразными по отношению к решению Ri_i, если каждое из решений Ri є R является первообразным от Rj.i в соответствии с определением 3.
Рассмотренный граф является иерархической моделью реализации диагностических решений (Rj) с использованием последовательной композиции и синтеза этого решения при его движении с нижнего уровня через промежуточные на верхний уровень системы экологического мониторинга.
Полученная модель отражает целостную совокупность логически взаимосвязанных (единством цели и решаемой проблемы) диагностических решений, каждая единица информации (диагностическое решение и т. п.) занимает место, соответствующее уровню иерархии системы диагностики экологического мониторинга, времени своего возникновения и отражаемому аспекту решаемой проблемы. 3.5. Структура входной информации в системе экологического мониторинга 3.5.1. Структура входной информации в подсистеме формализованной информации экологического мониторинга
Для конечного пользователя наиболее удобной формой представления информации являются тексты на естественном языке. Автоматизированная обработка предполагает предварительную формализацию вводимой информации. Следовательно, целесообразным является совмещение формализованной и неформализованной форм хранения информации. При этом любые входные данные (обозначим их через Іі;, і = 1, N, N - количество таких данных) можно представить следующей формулой Ii = {FlfT,}, (3.16) где Fi - формализованная часть входной информации І,; ТІ - неформализованная часть входной информации ІІ на естественном языке. Поскольку для описания одной и той же входной информации необходимо использовать два информационных языка (ИЯ), то Fi=[fi,dJ, (3.17) где fj - фасетная конструкция, представляющая с помощью фасетного ИЯ все реквизиты, признаки информации, используемой в задачах, не допускающих информационного шума; di - часть Fj, описывающая входную информацию 1} средствами дескрипторного ИЯ. В фасетную конструкцию fj включаются все реквизиты, определяющие пространственно-временные характеристики диагностического решения. Таким образом, fj как фасетная конструкция может быть представлена формулой
Для каждого фасета fy разрабатываются словари значений где Cji (і = 1, kj) - значения, принимаемые фасетом fy в процессе индексирования; kj - количество значений в словаре С,. Причем словари значений С,- могут быть заданы как в явном, так и в неявном виде. Часть d; (являющаяся поисковым образом информации dj, представленным средствами дескрипторного ИЯ) состоит из совокупности дескрипторов Іу (j = l,ni, ПІ - количество дескрипторов) и отражает смысловое и тематическое содержание информации.
Таким образом, d{ = (dib di2, di3,..., dini). Из формулы (3.16) следует, что формализованная часть информации, описанная средствами двух ИЯ (фасетного и дескрипторного), может быть представлена следующей формулой:
Таким образом, разработанная структура формы входной информации информационной системы экологического мониторинга позволяет реализовать информационное обеспечение широкого диапазона задач диагностики текущего состояния экологической системы. При этом она не противоречит действующим стандартам на экологическую, медицинскую, отчетную и другую информацию.
Кроме того, выбранные ИЯ и структура входной информации ІІ обеспечивает многоаспектную идентификацию соответствующих описываемых диагностических ситуаций. Тем самым достигается высокий уровень адекватности каждого из ІІ как информационной модели конкретной диагностической ситуации и соответственно адекватности базы данных (состоящей из совокупности Ij,
Любую сложную информацию можно представить в виде совокупности рассмотренных выше простых форм входной информации. 3.5.2. Структура входной информации в подсистеме неформализованной информации экологического мониторинга
Высокие требования к точности представления неформализованной информации обуславливают целесообразность включения их в фасетную конструкцию. Идентификация входной информации по ее предметному, тематическому содержанию осуществляется средствами дескрипторного ИЯ путем включения в поисковый образ информации дескрипторов и ключевых слов, наиболее полно и точно характеризующих информацию.
Таким образом, любая входная информация в системе неформализованной информации (обозначим ее через і/1) может быть представлена аналогично информации в подсистеме формализованной информации: I" = {[(fii1, fa1, W) (dib da, dlni)], T,H}, (3.20) где fy (j = 1, m н) - фасет, характеризующий один из реквизитов неформализованной информации IjH; mH - количество фасетов в фасетной конструкции; iy (j = 1, пО - дескрипторы, характеризующие предметное содержание ІІН; Т/1 - текстовое содержание информации или его краткое изложение на естественном языке.
Несмотря на аналогичность формальных структур входной информации подсистем формализованной и неформализованной информации их содержание во многом отличается. Прежде всего, различны наименования фасетов, множество их значений. Следовательно, в подсистеме неформализованной информации необходима разработка своих собственных словарей где Cj - словарь значений фасета fy; Cjj (l=l,kj) - значения, которые может принимать фасет fy при индексировании. Таким образом, формула структуры входной информации (3.20) универсальна в рамках подсистемы информационного обеспечения и может быть использована для идентификации любого вида неформализованной информации (обозначим ее через ІД v = l,v, v - количество видов). Для каждого вида IjV, состоящего из информации одинаковых или близких по составу характерных фасетов, целесообразно выбрать конкретную и наиболее рациональную фасетную конструкцию.
При индексировании IjV средствами дескрипторного ИЯ нет формальных ограничений по форме представления предметного содержания информации, независимо от вида I;v. Следовательно, для описания любого вида информации, обрабатываемой в системе информационного обеспечения, может быть использована следующая формула
Структура подсистем информационного обеспечения
Глава посвящена разработке ИТ "КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ ЭС". Классификацию состояния ЭС предложено осуществлять по двум комплексным диагностикам. Обосновано 4 класса состояния диагностируемой ЭС. Выбор класса состояния при наличии бинарных отношений осуществлено с помощью конечных автоматов Мура. Выполнено исследование и разработка методов и моделей структуризации отношений и правил принятия решений на множестве экологических объектов, формализации и разработки методов автоматизированного извлечения и усвоения экологических знаний в условиях функционирования экспертной системы на структурированной предметной области. Структуризация отношений и правил принятия решений выполнена на основе построения морфологического пространства правил логического вывода. Разработана совокупность математических моделей, обеспечивающих целенаправленный выбор и упорядочение необходимых утверждений и правил логического вывода, представленных в виде унифицированных фреймов. Построены процедурные модели создания и сопровождения баз экологических знаний. Определены основные структурные элементы диалоговой среды конечного пользователя, реализующие предложенные процедурные модели. Разработанные методы, математические и процедурные модели устанавливают необходимые формы представления экологических знаний, обеспечивают автоматическое управление процессом извлечения новых знаний и осуществляют их контроль на полноту и достаточность для решения каждой конкретной задачи синтеза диагностики, что в совокупности с элементами диалоговой оболочки составляют интеллектуальную среду создания и сопровождения экологической базы знаний.
Задача ситуационного принятия решений возникает в тех случаях, когда отсутствует формальное описание цели. Цель существует в виде "свободной воли" ЛПР и нет математического описания ситуационных зависимостей объекта мониторинга [114]. Такое положение может возникать при экологическом мониторинге состояния экосистемы. В этих условиях моделируется собственно процесс принятия диагностического решения в виде совокупности действий ЛПР, основанных на его опыте и знаниях [37].
В основе ситуационного принятия решений лежит определение и классификация ситуации. Основываясь на определениях ситуации, данных в работах [2, 114], можно считать, что ситуация - это структурированное множество состояний ИТ принятия решений - xs (состояния предмета мониторинга) и xz (состояния средств мониторинга, упорядоченное входными и выходными потоками информации). Тогда метамодели Мп = xs, (F, Т) и Мс = xz, (Р, Т) описывают текущие ситуации на предмете и средствах мониторинга соответственно, а объединение Мп и Мс описывает полную логическую модель, задаваемой множествами: Млог = Т, Р, F , (4.1) где Т - множество базовых элементов; Р - множество синтаксических правил, позволяющих строить из Т синтаксические правильные выражения; F - семантические правила вывода, позволяющие расширять множество аксиом другими выражениями. Обозначим отношения через множество Н и выделим на этом множестве качественные Н и количественные Н отношения: Н = {Н,Н}. (4.2) В силу своих свойств (наличие альтернатив Xz), Н не является бинарным отношением и также как F, Т и Р относится к классу гиперотношений. Обозначим гиперотношения ИТ принятия решений как
Целесообразно выделить среди Г бинарные отношения, на которых базируется известная теория выбора [1, 132, 149]. Для этого надо воспользоваться композиционными методами [146]. Наличие гиперотношения Г всегда позво-ляет выделить в его составе бинарные отношения Г є Г [1]. Гиперотношение Г и бинарные отношения ГІ показаны на рис. 4.1.
Для описания выражения гиперотношений Гг через бинарные отношения Г предлагается следующая логическая композиция [93]: где A - логическая функция "конъюнкции". Таким образом, с помощью (4.4) все отношения (4.3) могут быть приведены к бинарной форме. Текущие значения xsi и xzi могут удовлетворять или не удовлетворять отношениям TG{F, Т, Р, R}. Запишем качественные Г и количественные Г отношения в виде предикатных функций: где п - число отношений Г к; m - число отношений Г к Каждое Ег(-) будем называть признаком ситуации - ПІ, принимающим значение "0" или "1". Пусть множество признаков (качественных и количественных), определенных на Мп имеет мощность п, определенных на Мс - мощность т. Тогда полную ситуацию будем определять вектором П, включающим последовательность признаков Мп и Мс [92]:
Методы и модели структуризации отношений и правил принятия решений в экспертной системе на множестве экологических объектов
Предложенная структура экранов интерфейса является основой для программной реализации интерфейса пользователя, включая функцию управления процессом синтеза, организацию взаимодействия с пользователем, поиска необходимых альтернатив и предоставления их пользователю для окончательного выбора.
Разработкой структуры базы знаний и ее компонент, построением интерфейса пользователя и основных рабочих алгоритмов подтверждена адекватность предложенных методов и результатов структуризации предметной области, математического аппарата, комплекса математических, процедурных и структурных моделей цели и существу исследования, и правомерность их применения для получения практических результатов.
В главе приводятся результаты практической реализации разработанных теоретических положений, моделей и алгоритмов ИТ диагностики и классификации ЭС. На примере города Воронежа описывается использование комплекса разработанных ИТ. Все использованные системы прошли практическую апробацию, подтверждающую эффективность применения разработанных моделей, схем и алгоритмов в ИТ.
Город Воронеж (крупный промышленный центр Центрального Черноземья с населением около 1 млн. человек) выбран для исследования, т. к. он типичен как индустриальный город и имеет разнообразную промышленную, социально-экологическую инфраструктуру, а также является контрастным по уровням заболеваемости как детского, так и взрослого населения. Кроме этого, он попадает под действие комплексных целевых программ медико-экологического и социально-гигиенического мониторингов (прил. 1).
ИТ "Формализация информации экологического мониторинга" лежит в основе синтеза диагностик состояния ЭС. В соответствии со структурой ИТ (рис. 2.1), моделью интерфейса (п. 5.4.1), структурой интерфейса (рис. 5.9) и экранными формами (п. 5.5) выполняется формирование и заполнение базы фактов. При этом предварительно в диалоговом режиме формируется структура базы фактов в соответствии с моделью (п. 3.2 - 3.5).
В этот период в ИТ используются "Алгоритм сбора и хранения медико-экологической информации" (свидетельство МО0117М), "Алгоритм автоматизированной обработки медико-экологической информации" (свидетельство МО0128М), "Алгоритм автоматизированной обработки санитарно-гигиенической информации" (свидетельство МО0143М) и др. (см. прил. 13).
Основные экологические компоненты ИТ выбраны и их структуризация выполнена в соответствии с п. 3.6.
Следующим этапом ИТ "ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА" может быть этап выбора экологозависимых медицинских компонент диагностик состояния ЭС. В результате оценки тесноты связи между компонентами диагностик возможно получение регрессионных уравнений, используемых для краткосрочного прогнозирования развития ситуации в экологической системе.
Использование ИТ "ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА" позволило выявить демографические и медицинские показатели населения ЭС, экологическое состояние ЭС, наличие территориальных различий между уровнями заболеваемости населения и состоянием окружающей среды города, что послужило предпосылкой установления корреляционных связей между ними.
Завершающим этапом ИТ "ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА" является агрегирование выявленных экологических факторов и экологозависимых заболеваний населения в ЭС в частные диагностики. Этот этап выполняется экспертом по принципу однотипности показателей компонент диагностик. По отношению к рассматриваемой ЭС можно сформировать 8 частных диагностик (рис. 6.1) и одновременно выполнить структуризацию и формализацию компонент каждой синтезированной Диагностика воздухаv ГВХ[ЬХНИ(ГВХ) л ЬХ0И(ГВХ) л А Енсд(Гвх) А Еатд(гвх)] Диагностика водыv ГВОд[ЬХнив\Гвод/ А Ьхоив ґвод/ АА Ебив(Гвод) АА Ь0лпв(ГводУ А ЬфпвСводУ АА ЬНодв(ГВод) А Сатдв Гвод)]
Диагностика почвыVrn[EXHMn(rn) л Ехоип(гп) лA [E6Mn(fn) А ЕНСдп(Гп) АА [Еатдп(гп)] Диагностика физических факторов Гфф[Егп(Гфф) А Емп(Гфф) АА Еэсп(Гфф) А Еэм(Гфф) А Ер(Гфф) АА Еш(Гфф) А Енсдфф(Гфф) А Еатдфф(Гфф)]
Диагностика соцбытового компонента и среды обитанияVrC6K[EflCH(rC6K) А Е0Ж(гСбк) АЛ ЬПуН(Гсбк/ A tKC0(Гсбк)] Диагностика природно-климатического и географического компонентаv Гпкг[сккп(Гпкг) л Ьиса(ґпкг) лА Ьврл(Гпкг)]
Диагностика медико-санитарного компонентаVrMC[Er3(rMC) л ЕНф(гмс) лА ЬНПС(ГМС) л tHCflM(rMC) лА Сятлм\1мгЛ Диагностика эффектов взаимодействияV E K) Л Есум(гэфк) АА Еант(Гэфк) А Есин(ГэфК) АА ЕИУЛІГЖІЖ)
Использование ИТ "ДИАГНОСТИКА ЭС" и "КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ ЭС" позволило выполнить классификацию состояния ЭС по двум комплексным диагностикам ЭСЭК и ЭСмед. Для получения комплексных диагностик ЭСЭК и ЭСмед использовалась ИТ "/ДИАГНОСТИКА ЭС" формирования общей оценки состояния ЭС в соответствии с моделью гл. 3. Внешне эта процедура реализуется с помощью общего меню программной системы (рис. 5.9), шаблонов экрана и реализации программного модуля "Karta" (свидетельство М0173М), "База данных нормативно-справочной медико-экологической информации" (свидетельство МО0147М), "База данных нормативно-справочной санитарно-гигиенической информации" (свидетельство МО0153М) и ряда других (см. прил. 13). Классификация состояния экосистемы выполняется с помощью ИТ "КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ ЭС" в соответствии с моделями гл. 4. Для классификации состояния ЭС использованы 4 класса состояния экосистемы, обоснованные в гл. 4.
