Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Подходы к автоматизации процесса управления функциональным состоянием органичной системы 10
1.1. Управление функциональным состоянием органичной системы 10
1.1.1. Особенности управления функциональным состоянием органичной системы 12
1.1.2. Принципы и критерии управления, наиболее предпочтительные для управления функциональным состоянием органичной системы 15
1.1.3. Процедуры управления, реализуемые при управлении функциональным состоянием органичной системы 19
1.2. Автоматизированные средства управления функциональным состоянием органичных систем 23
1.2.1. Экспертные системы 24
1.2.2. Автоматизированные информационные системы 30
1.2.3. Автоматизированные информационно-аналитические системы 32
1.3. Цель и задачи исследования 34
ГЛАВА 2. Формальная модель управления функциональным состоянием органичной системы 37
2.1. Получение информации о состояниях системы и условиях ее функционирования в прошлом и настоящем 38
2.1.1. Определение состава информации, которая необходима для анализа функционального состояния системы 39
2.1.2. Сбор информации о функциональном состоянии системы 46
2.2. Анализ функционального состояния системы 49
2.2.1. Диагностика нарушений функционирования системы 50
2.2.2. Прогнозирование нарушений функционирования 56
2.2.3. Качественная оценка функционального состояния системы 59
2.3. Планирование проведения следующего шага управления 60
2.4. Формирование управляющих воздействий 62
2.5. Формирование обращений к сторонним управляющим объектам 66
2.6. Формирование запроса на получение информации о состоянии системы и условиях ее функционирования 67
2.7. Применимость модели управления функциональным состоянием органичной системы к диспансеризации беременных 68
2.8. Основные результаты и выводы 70
ГЛАВА 3. Модели и алгоритмы, используемые для автоматизации процедур управления 72
3.1. Модель представления данных и знаний 73
3.1.1. Представление структуры данных предметной области 73
3.1.2. Представление данных предметной области 77
3.1.3. Представление справочников исходных данных и гипотез 78
3.1.3. Присоединенные процедуры 85
3.2. Алгоритм получения информации 102
3.3. Алгоритм анализа функционального состояния системы 108
3.4. Алгоритм планирования проведения следующего шага управления 112
3.5. Алгоритм формирования управляющих воздействий 113
3.6. Алгоритм формирования обращений к сторонним управляющим объектам 114
3.7. Алгоритм формирования запроса на получение информации о состоянии системы и условиях ее функционирования 115
3.8. Основные результаты и выводы 115
ГЛАВА 4. Автоматизированная система диспансеризации беременных «Гравида-3» 118
4.1. База знаний и компонент приобретения знаний 121
4.2. Рабочая память, база данных и компонент сохранения, извлечения и обновления данных 131
4.3. Решатель 135
4.4. Основные результаты и выводы 139
Заключение 140
Список литературы 142
- Особенности управления функциональным состоянием органичной системы
- Определение состава информации, которая необходима для анализа функционального состояния системы
- Представление структуры данных предметной области
- Рабочая память, база данных и компонент сохранения, извлечения и обновления данных
Введение к работе
Актуальность темы. В различных областях человеческой деятельности (технике, медицине, экономике и т.д.) актуальной задачей является поддержание некоторой системы в таком состоянии, в котором она способна выполнять свои функции в полном объеме. Эффективность функционирования любой системы зависит от ее функционального состояния.
Существует достаточно большое количество подходов к управлению функциональным состоянием технических систем, которые относятся к классу неорганичных систем. Большой вклад в управление функциональным состоянием технических систем внесли Е. Ю. Барзилович, А. И. Буравлев, Б. И. Доценко, И. Е. Казаков, Г. П. Шибанов, Е. А. Артеменко, А. А. Метешкин, И. А. Циклинский и др.
Однако модели и методы, применяемые для управления функциональным состоянием технических систем, не подходят для управления функциональным состоянием органичных систем, т.к. последние обладают рядом специфических свойств.
Согласно В. Н. Спицнаделю органичная система есть саморазвивающееся целое, которое в процессе своего индивидуального развития проходит последовательные этапы усложнения и дифференциации. К классу органичных систем относятся биологические, социальные и некоторые другие системы. Такие характеристики органичных систем как динамическое изменение структуры, тесная взаимосвязь между элементами системы, целенаправленность и некоторые другие делают органичные системы наиболее сложными и определяют отличия в управлении их функциональным состоянием по сравнению с управлением функциональным состоянием технических систем. Поэтому актуальной задачей является адаптация моделей и методов, используемых для управления функциональным состоянием технических систем, к управлению функциональным состоянием органичных систем.
Управление функциональным состоянием любой сложной системы, в том числе и органичной, является нетривиальной задачей и требует больших материальных и трудовых затрат, а также привлечения высококвалифицированных специалистов в конкретных предметных областях. Одним из способов уменьшения затрат на управление функциональным состоянием органичной системы и улучшения ее функционирования является автоматизация процедур управления.
Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение качества и эффективности управления функциональным состоянием органичной системы за счет автоматизации процедур управления.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.
1. Провести анализ существующих подходов к управлению функциональным состоянием сложных систем, выявить процедуры управления и построить формальную модель процесса управления функциональным состоянием с учетом особенностей органичных систем.
2. Разработать модель представления данных и знаний, которая бы позволяла учитывать изменение целей и структуры органичной системы во времени.
3. На основе предложенной модели представления данных и знаний разработать алгоритмы, автоматизирующие процедуры управления функциональным состоянием органичной системы.
4. Реализовать предложенные модели и алгоритмы в автоматизированной системе диспансеризации беременных.
Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы системного анализа, теории управления, искусственного интеллекта, а также применялись положения теории объектно-ориентированного проектирования программных систем, теории проектирования реляционных баз данных и компьютерной лингвистики.
Научная новизна результатов, выносимых на защиту, заключается в следующем.
1. Построена формальная модель процесса управления функциональным состоянием органичной системы, учитывающая:
- информацию об истории функционирования системы до начала процесса управления;
- информацию о системах-родителях;
- изменение во времени состава параметров, характеризующих состояние системы, а также изменение их номинальных значений.
2. Разработана модель представления данных и знаний являющаяся модификацией продукционно-фреймовой модели представления знаний. Модификация модели заключаются в следующем:
- расширены атрибуты слотов фрейма, что позволяет решить задачу адаптации структуры запрашиваемых данных и формируемых заключений в соответствии с текущим функциональным состоянием системы и с учетом временного фактора;
- введены новые компоненты модели — фрейм-прототип-пример и классификация фреймов-прототипов-примеров, — которые позволяют создавать настраивающиеся иерархические справочники структурированных исходных данных и гипотез.
3. Разработаны алгоритмы получения исходных данных и формирования заключений, отличающиеся от известных:
- наличием механизма доопределения фреймов-прототипов фреймами-прототипами-примерами, что позволяет использовать справочники для получения исходных данных и формирования заключений;
- расширением задачи поиска фреймов с использованием сложных логических условий поиска, что позволяет анализировать изменение данных с учетом временного фактора, а также анализировать данные на наличие повторяющихся событий.
Практическая ценность работы состоит в следующем.
1. На основе предложенной модели представления данных и знаний, а также разработанных алгоритмов получения исходных данных и формирования заключений реализована автоматизированная система диспансеризации беременных.
2. Проведено наполнение базы данных и базы знаний автоматизированной системы. Проверена работоспособность автоматизированной системы при наблюдении за беременными.
3. Предложенные модели и алгоритмы могут быть использованы для диспансеризации других групп населения, а также могут применяться при техническом обслуживании сложных технических систем.
Реализация результатов работы. Автоматизированная система применялась для наблюдения за беременными в Областном клиническом перинатальном центре (г. Волжский). Применение системы позволило повысить качество диспансеризации беременных и уменьшить нагрузку на врачей.
Автоматизированная система зарегистрирована в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 2588).
Отдельные теоретические и практические результаты использовались в учебном процессе ВолгГТУ при проведении практических и лабораторных работ по дисциплинам «Искусственный интеллект» и «Экспертные системы».
Апробация работы. Основные положения и материалы диссертации докладывались на Международных научно-технических и научно-практических конференциях «Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления» (Новочеркасск, 2002), «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2000 и 2002), «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2001); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Роль новых перинатальных техно логий в снижении репродуктивных потерь» (Екатеринбург, 2001), «Некоторые вопросы теоретической и практической медицины» (Саранск, 2000); VI— и VIF — Региональных конференциях молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград, 2001-2002); Пироговской студенческой научной конференции (Москва, 2001).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе: 5 статей в сборниках научных трудов, 3 статьи в сборниках научных конференций, 4 тезиса докладов различных конференций.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 159 страниц машинописного текста, 33 рисунка, 6 таблиц и список литературы из 109 наименований.
Автор выражает глубокую благодарность д. м. н., профессору Жаркину Н. А., к. м. н. Подобед Н. Д. и врачу акушеру-гинекологу Двужилову В. В. за оказанные консультации по вопросам диспансеризации беременных.
Особенности управления функциональным состоянием органичной системы
Интегральным показателем качества любой системы может служить эффективность ее функционирования, определяемая полнотой выполняемых функций с требуемыми ограничениями [104]. Эффективность функционирования системы зависит от функционального состояния (в технике - технического состояния). Под функциональным состоянием понимается совокупность подверженных изменению в процессе функционирования свойств системы, характеризуемых текущими значениями количественных и качественных параметров [16, 17, 42, 66, 89, 98]. Среди параметров выделяют основные и неосновные параметры [17]. К основным относятся параметры, которые характеризуют выполнение основных функций системы по ее предназначению, а к неосновным — те, которые характеризуют вспомогательные функции системы, внешний вид и т.п.
По текущим значениям параметров системы можно судить о функциональном состоянии системы и ее элементов. Выделяют следующие классы функциональных состояний [16, 17, 55, 98].
Состояние S0 — состояние, при котором система выполняет все функции с требуемыми ограничениями. При этом все параметры имеют номинальные значения. Выход хотя бы одного параметра за пределы установленных допусков сигнализирует о состоянии So. Состояние Sw — состояние, при котором система выполняем все основные функции. При этом все основные параметры находятся в рамках допусков. Выход хотя бы одного основного параметра за пределы допусков указывает, что система перешла в состояние Sw. Состояние Slim — состояние, из которого система уже не может быть переведена в функционирующее СОСТОЯНИе olim . Между рассмотренными состояниями справедливо следующее отношение: S0 cSw с:Sum. На рис. 1.1 показана схема основных состояний системы и возможные переходы между ними. Переход S0 - Sw соответствует ухудшению функционирования системы, а переходы S0 -»Slim, Sw -»SW и Sw -»Slim — нарушению функционирования системы. Переходы, обратные указанным, соответствуют улучшению или восстановлению функционирования системы. Ухудшение или нарушение функционирования системы вызывается внешними возмущающими воздействиями и разрушительными процессами, протекающими внутри системы. В связи с этим вытекает проблема управления функциональным состоянием системы с целью обеспечения заданного качества ее функционирования. Задача управления функциональным состоянием может быть сформулирована следующим образом: с учетом экономической целесообразности обеспечить функциональное состояние системы на уровне S0 или Sw путем оказания управляющих воздействий на систему и внешнюю среду. Для управления функциональным состоянием любой системы необходимо иметь систему управления, в которой функциональное состояние выступает в роли объекта управления (ОУ) (см. рис. 1.2) [13, 17, 50,66, 81, 104]. Вторым компонентом системы управления является управляющий объект (УО), состоящий из блока контроля, блока управления и блока управляющих воздействий. Блок контроля предназначен для получения, обработки и отображения информации, характеризующей текущее состояние объекта управления и внешней среды, а также для оценки состояния объекта управления с выявлением причин нарушения функционирования. Блок управления, используя информацию, поступающую от блока контроля, формирует управляющие воздействия с целью стабилизации уровня эффективности управляемого объекта. Блок управляющих воздействий реализует сформированные управляющие воздействия. Процесс управление функциональным состоянием системы во многом определяется свойствами этой системы. Рассмотрим свойства органичных систем и то, как они влияют на процесс управления их функциональным состоянием. Органичные системы обладают следующими специфическими свойствами, отличающими их от неорганичных систем [93]. 1. Органичная система имеет не только структурные, но и генетические связи. 2. Органичная система имеет не только связи координации (взаимодействия элементов), но и связи субординации, обусловленные происхождением одних элементов из других, возникновением новых связей и т.п. 3. Органичная система имеет особые управляющие механизмы, через которые структура целого воздействует на характер функционирования и развития частей.
Определение состава информации, которая необходима для анализа функционального состояния системы
Как было показано в главе 1, при управлении функциональным состоянием органичной системы важное значение приобретает информация об истории ее функционирования. Такая информация может быть получена путем ретроспективной выборки данных, получаемых на каждом шаге управления. Однако это справедливо, если процесс управления стартует одновременно с началом функционирования системы. В противном случае информацию об истории функционирования системы необходимо запрашивать явно.
Информацию об истории функционирования системы можно представить множеством возможных событий PSE = {PREj l i NPRE}, где событие PSEj — это взаимосвязанная информация о состоянии системы, условиях ее функционирования и оказанных управляющих воздействиях за некоторый отрезок времени. Возможное событие описывается следующим кортежем где t — начало события, At — длительность события, РР — множество диагностических параметров, описывающих событие, PMF — множество нарушений функционирования, которые возможны при данном событии, РА — множество управляющих воздействий, которые возможны при данном событии, FA1 — функция, которая сопоставляет некоторому функциональному состоянию системы набор возможных управляющих воздействий из PA, FA2 — функция, которая сопоставляет некоторому нарушению функционирования набор возможных управляющих воздействий из РА. Необходимо отметить, что не все компоненты кортежа должны быть определены, например, возможное событие может состоять из одного нарушения функционирования или из одного управляющего воздействия. Операция RDI из множества всех возможных событий PSE выбирает некоторое подмножество событий АЕ, которые применимы к конкретной органичной системе. Множество АЕ уточняется по мере поступления данных о событиях RE, имевших место в прошлом. К некоторому моменту времени tm на текущем шаге управления (tm tk) множество событий АЕ определяется функцией FRDI: AE(t„ ) = FRDI (k, PSE, RE(tm )), (2.6) где RE(tm) — множество событий, имевших место в прошлом и информация о которых получена к моменту времени tm. Кроме того, функция FRD, учитывает порядковый номер к шага управления, т.к. в подавляющем большинстве случаев информация о функционировании системы в прошлом запрашивается только на первом шаге управления. Функция FRDI определяет не только множество событии, применимых к конкретной органичной системе, но и состав каждого события. В зависимости от полученных данных она определяет следующие компоненты события: множество диагностических параметров РР, множество нарушений функционирования PMF и множество управляющих воздействий РА. В целом операция RDI может быть представлена следующим кортежем где АЕ — множество событий, о которых необходимо запросить информацию на текущем шаге управления, PSE — множество всех возможных событий, FRD, —функция, усекающая множество PSE до множества АЕ. Кроме истории функционирования органичной системы при управлении ее функциональным состоянием используется история функционирования ее систем-родителей. Операция PRDI выбирает из множества возможных событий PPSE, те события РАЕ, которые применимы к системам-родителям рассматриваемой органичной системы. Операция PRDI представляется кортежем где РАЕ — множество событий, которые могли быть при функционировании систем-родителей и о которых необходимо запросить информацию на текущем шаге управления, PPSE — множество всех возможных событий, возникающих при функционировании систем-родителей, FPRDI — функция, усекающая множество PPSE до множества РАЕ. Функция FPRDI реализуется аналогично функции FRDI. При распределенном управлении от сторонних управляющих объектов поступает информация о выявленных и спрогнозированных нарушениях функционирования, а также оказанных управляющих воздействиях. Операция COI определяет тот состав информации, который необходимо получить от сторонних управляющих объектов для эффективного управления функциональным состоянием системы. В результате для каждого стороннего управляющего объекта COj определяется множество нарушений функционирования POMF(COj), которые могут быть выявлены или спрогнозированы этим управляющим объектом, а также множество управляющих воздействий POA(COj), которые он может реализовать.
Представление структуры данных предметной области
Классификация может настраиваться в соответствие с текущей ситуацией предметной области путем усечения дерева фреймов-прототипов-примеров. Усечение происходит в соответствии со значениями системных слотов «Фрейм актуален», «Фрейм обязателен» и «Количество фреймов», которые имеются у каждого фрейма-прототипа-примера. Если слот «Фрейм актуален» принимает значение «да», то фрейм-прототип-пример может быть использован для доопределения фрейма-прототипа. Значение слота «Фрейм обязателен» равное «да» указывает, что обязательно должен быть порожден фрейм-пример от некоторого фрейма-прототипа, доопределенного фреймом-прототипом-примером, а значение слота «Количество фреймов» определяет количество порождаемых фреймов-примеров. Значения системных слотов определяются присоединенными процедурами PRCalc, связанными с каждым системным слотом.
Для реализации механизма настройки классификации используется процедура SPRTune. Процедура SPRTune реализуется путем обхода дерева фреймов-прототипов-примеров в ширину. Во время обхода для каждого фрейма-прототипа-примера выполняются следующие шаги. Шаг 1. Определить является ли фрейм-прототип-пример актуальным, т.е. определить значение системного слота «Фрейм актуален». Для вычисления значения системного слота используется связанная с ним присоединенная процедура PR Са1с. Шаг 2. Если фрейм-прототип-пример актуален, т.е. слот «Фрейм актуален» имеет значение «да», то определить является ли фрейм-прототип-пример обязательным. Для этого определяется значение системного слота «Фрейм обязателен» с помощью связанной с ним присоединенной процедуры PRCalc. Шаг 3. Если фрейм-прототип-пример актуален, то определить значение слота «Количество фреймов», используя связанную с этим слотом процедуру PRCalc Шаг 4. Если фрейм-прототип-пример актуален, то вычислить значения его ключевых слотов, используя процедуру PR,nit. Если фрейм-прототип-пример обязателен, то для всех его ключевых слотов задать оценку достоверности равную оценке достоверности значения слота «Фрейм обязателен». Замечание. Процедуры PRCalc, вычисляющие значения системных слотов, могут использовать значения слотов фреймов-примеров ExFr, представляющих данные предметной области, а также значения слотов фреймов-прототипов-примеров из текущей классификации.
Одной из особенностей классификации является порождение на основе первичной классификации множества вторичных. Первичная классификация содержит все однотипные сущности предметной области, а вторичная классификация — их некоторое подмножество. Вторичные классификации строятся путем копирования фреймов-прототипов-примеров из первичной классификации. При этом должно выполняться следующее условие: фреймы-прототипы CPtFr и APtFr из вторичной классификации должны либо совпадать с фреймами-прототипами CPtFr и APtFr из первичной классификации, либо наследоваться от них. В последнем случае фреймы-прототипы из вторичной классификации будут иметь дополнительные слоты. При копировании фреймов-прототипов-примеров из первичной классификации во вторичную дополнительные слоты фрейма-прототипа-примера определяются слотами фреймов-прототипов CPtFr и APtFr из вторичной классификации. Особенностью организации первичных и вторичных классификаций является то, что изменения, сделанные в первичной классификации, распространяются во вторичных классификациях. Так модификация фрейма-прототипа-примера или его удаление в первичной классификации ведет к аналогичным изменениям во вторичной классификации. В тоже время во вторичной классификации не допускается изменение слотов, скопированных из первичной классификации. Исключение составляют системные слоты «Фрейм актуален», «Фрейм обязателен» и «Количество фреймов», что позволяет настраивать первичную и вторичную классификации по-разному.
Возможность создания вторичных классификаций позволяет создавать классификации однотипных сущностей, используемые в различных контекстах. Применительно к управлению функциональным состоянием органичной системы могут быть созданы классификации диагностируемых нарушений функционирования, нарушений функционирования, выявляемых сторонними управляющими объектами, и т.д.
Замечание. Во вторичной классификации может быть несколько одинаковых фреймов-прототипов-примеров, но они должны принадлежать различным фреймам-контейнерам.
Рабочая память, база данных и компонент сохранения, извлечения и обновления данных
Решатель, используя данные (фреймы-примеры) из РП и знания (фреймы-прототипы и фреймы-прототипы-примеры) из БЗ, реализует алгоритмы получения исходных данных и формирования заключений, которые были рассмотрены в главе 3.
В целом решатель выполняет следующие действия: - адаптирует структуру данных, представленную деревом фреймов 136 прототипов, в соответствии с имеющимися данными, в том числе, с только что полученными; - настраивает справочники исходных данных и гипотез, представленные классификациями фреймов-прототипов-примеров, в соответствии с имеющимися данными, в том числе, с только что полученными; - доопределяет фреймы-прототипы фреймами-прототипами-примерами из уточненных классификаций; - вычисляет значения слотов фреймов-примеров и фреймов-прототипов-примеров, определяет актуальность их слотов и признак обязательности значения. Для реализации перечисленных действий решатель осуществляет вызов внешних процедур и трансляцию интерпретируемых процедур. В качестве примера работы решателя рассмотрим процесс постановки диагноза. Для реализации постановки диагноза используются следующие знания и данные: - фрейм-прототип «Диагностированное заболевание» (см. рис. 4.4), от ко торого порождаются диагностированные заболевания; -классификация фреймов-прототипов-примеров, представляющая собой справочник заболеваний, которые могут быть диагностированы (см. рис. 4.8-4.10); -дерево фреймов-примеров, представляющее данные, полученные в течение настоящей беременности, в том числе, и в течение текущего посещения (см. рис. 4.14-4.21).
Постановка диагноза выполняется за несколько шагов. На первом шаге решатель настраивает справочник диагностируемых заболеваний в соответствии с имеющимися данными. В результате определяются те заболевания, которые могут быть диагностированы и те, которые включатся в диагноз. Для определения заболеваний, которые могут быть диагностированы, у каждого фрейма-прототипа-примера вычисляется значение системного слота «Фрейм актуален» с помощью присоединенной процедуры PRCa]c. Так как все процеду 137 ры PRCalc, связанные со слотом «Фрейм актуален», возвращают значение «да», то диагностироваться могут все заболевания, включенные в данный справочник. Далее из множества этих заболеваний определяются те заболевания, которые включаются в диагноз, для чего вычисляется значение системного слота «Фрейм обязателен». Для вычисления значение слота используется присоединенная процедура PRCaIC, связанная с этим слотом, и определяющая наличие заболевания (см. рис. 4.10-4.11).
Рассмотрим, как вычисляется значение системного слота «Фрейм обязателен» на примере фрейма-прототипа-примера, представляющего собой заболевание «гестоз». В первую очередь вычисляются значения переменных, которые в данном контексте выполняют роль диагностических признаков. Используя данные, представленные фреймами-примерами (см. рис. 4.18-4.21), получаем, что переменные принимают следующие значения: Генерализованные отёки = «неизвестно», Повышенное сист. АД = «да», Значительная разница сист. АД = «да». После определения значений переменных выполняются продукционные правила. Исходя из значений переменных, активизируются два первых правила, однако значения слота определяются действиями только второго правила, т.к. эти действия имеют большую оценку достоверности. В результате значение слота «Фрейм обязателен» принимает значение «да» с оценкой достоверности «в большинстве случаев», что соответствует включению в диагноз заболевания «гестоз» с указанной оценкой достоверности (см. рис. 4.25).
На следующем шаге решатель доопределяет фрейм-прототип «Диагностированное заболевание» фреймом-прототипом-примером, у которого значение слота «Фрейм обязателен» равно «да», т.е. фреймом-прототипом-примером, определяющим заболевание «гестоз». В результате отдельные атрибуты слотов фрейма-прототипа получают дополнительное описание (см. рис. 4.25).
На заключительном шаге работы решатель порождает фрейм-пример от доопределенного фрейма-прототипа (см. рис. 4.25).
Результаты диагностики отображаются диалоговым компонентом как показано на рис. 4.24. Используя диалоговый компонент, пользователь может корректировать диагноз, т.е. удалять или добавлять заболевания, либо изменять свойства заболеваний.
