Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Сибирский государственный аэрокосмический университет
имени академика М.Ф. Решетнева»
ИНСТИТУТ ИТК
НАПРАВЛЕНИЕ 230100
КАФЕДРА ИУС
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
к выпускной квалификационной работе
Дипломник ( ___________________________ )
Руководитель ( ___________________________ )
Допускается к защите
Зав. кафедрой ИУС А.В. Мурыгин
«____» ______________________ 20 г.
Красноярск 2012 г.
Введение 3
1 Теоретическая часть 5
1.1 Постановка задачи 5
1.2 Основные понятия 6
1.3 Структура экспертной системы 8
1.4 Классификация экспертных систем 10
1.5 Характеристики экспертных систем 11
1.6 Этапы создания экспертных систем 12
2 Практическая часть 14
2.1 Выбор среды разработки программирования 14
2.2 Структура разработанной экспертной системы 16
2.3 Руководство для эксперта 16
2.4 Руководство пользователя 19
Заключение 22
Список используемой литературы 23
Искусственный интеллект (ИИ) - совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Искусственный интеллект как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека, имеет длительную предысторию. Первые шаги кибернетики были направлены на изучение и осмысление в новых понятиях процессов, протекающих в сложных, прежде всего живых, системах, включая и мыслящие. Позднее это направление работ оформилось в самостоятельную область, разрабатывающую проблему искусственного интеллекта.
Экспертная система – это интеллектуальной компьютерная программы, в которой используются знания и процедуры логического вывода для решения достаточно трудных задач и требующая для своего решения значительного объема экспертных знаний человека. Таким образом, экспертная система - это компьютерная система, которая эмулирует способности эксперта к принятию решений. Термин эмулирует означает, что экспертная система обязана действовать во всех отношениях как эксперт-человек. Понятие эмуляции является гораздо более строгим, чем моделирование, поскольку моделирующая система обязана действовать подобно реальному объекту лишь в определенных отношениях.
Безусловно, еще не удалось создать такую систему, которая могла бы применяться в качестве универсального решателя задач, но экспертные системы действуют в своих ограниченных областях приложения весьма успешно.
В экспертных системах для решения задач на уровне эксперта-человека широко используются специализированные знания. Термином эксперт обозначается личность, обладающая экспертными знаниями в определенной области. Это означает, что эксперт имеет знания или специальные навыки, которые неизвестны или недоступны для большинства людей. Эксперт способен решать задачи, которые большинство людей не способны решить вообще, или решает их гораздо более эффективно. После того как были впервые разработаны экспертные системы, они содержали исключительно только экспертные знания. Однако в наши дни термин экспертная система часто применяется по отношению к любой системе, в которой используется технология экспертных систем. Технология экспертных систем может включать специальные языки экспертных систем, а также программные и аппаратные средства, предназначенные для обеспечения разработки и эксплуатации экспертных систем.
В качестве знаний в экспертных системах могут применяться либо экспертные знания, либо обычные общедоступные знания, которые могут быть получены из книг, журналов и от хорошо осведомленных людей. В этом смысле обычные знания рассматриваются как понятие более низкого уровня по сравнению с более редкими экспертными знаниями. Термины экспертная система, система, основанная на знаниях, и экспертная система, основанная на знаниях, часто используются как синонимы. Но большинство людей используют только термин экспертная система, просто потому, что оно короче, даже несмотря на то, что в экспертной системе, о которой идет речь, могут быть представлены не экспертные, а всего лишь обычные знания.
В настоящее время экспертные системы применяются очень широко во всех сферах жизни человека. Разработанная экспертная система призвана помочь пользователю диагностировать простейшие заболевания в домашних условиях путем нажатия пары кнопок.
Целью данной выпускной квалификационной работы является автоматизация процесса постановки диагноза.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
-Анализ методик опроса пациентов при постановке диагноза;
-Анализ систем автоматизации рабочего места врача;
-Предложение своей системы;
-Проектирование экспертной системы для диагностики заболеваний;
-Разработка экспертной системы для диагностики заболеваний;
По заданию диплома необходимо разработать оболочку экспертной системы по заданному алгоритму работы. Для разработки использовать любую визуальную среду программирования.
В интерфейсе программы для эксперта предусмотреть следующие возможности:
- создание новых экспертных тестов:
- редактирование существующих правил;
- сохранение базы знаний;
- открытие ранее сохраненных баз знаний;
В интерфейсе программы для пользователя предусмотреть следующие возможности:
- открытие существующей базы знаний;
- выбор одного из предложенных ответов на вопрос;
- вывод результатов;
- вывод пояснений к результатам.
В основе функционирования ЭС лежит использование знаний, а манипулирование ими осуществляется на базе эвристических правил, сформулированных экспертами. ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Главное достоинство экспертных систем - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.
Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:
1. Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования или компьютерной анимации. Нельзя, конечно, сказать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста в этой предметной области (эксперта), но важно, что основное внимание все-таки уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом, т.е. выполнению некоторой части задач так же (или даже лучше), как это делает эксперт.
2. Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.
3. При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния, которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.
Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими, и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют "игрушечными" проблемами), а целью выполнения такой программы является "повышение уровня интуиции" или отработка методики. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.
Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы искусственного интеллекта могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях, поскольку, в конце концов, — это инструмент исследования, а не программный продукт. А вот экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.
Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность.
На рисунке 2.1 изображена обобщенная структура экспертной системы.
Рисунок 2.1 – Типовая структура экспертной системы
Следует учесть, что реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку представляют собой стандарт структуры современной ЭС.
Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных "входа", соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС:
- обычный пользователь, которому требуется консультация ЭС - диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу.
- экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний. В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС - подсистемы приобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс.
База знаний предназначена для хранения экспертных знаний о предметной области, используемых при решении задач экспертной системой.
База данных предназначена для временного хранения фактов или гипотез, являющихся промежуточными решениями или результатом общения системы с внешней средой, в качестве которой обычно выступает человек, ведущий диалог с экспертной системой.
Механизм логического вывода – механизм рассуждений, оперирующий знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в базе данных. Для этого обычно используется программно реализованный механизм дедуктивного логического вывода (какая-либо его разновидность).
Интерфейс пользователя служит для ведения диалога с пользователем, в ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для процесса рассуждения, а также, дающая возможность пользователю в какой-то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной системы.
Подсистема объяснений необходима для того, чтобы дать возможность пользователю контролировать ход рассуждений и, может быть, учиться у экспертной системы.
Подсистема приобретения знаний служит для корректировки и пополнения базы знаний. В простейшем случае это – интеллектуальный редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах – средства для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста, графической информации и т.д.
Для классификации ЭС используют следующие признаки:
-способ формирования решения;
-способ учета временного признака;
-вид используемых данных;
-число используемых источников решения знаний.
По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний.
В зависимости от способа учета временного признака ЭС делят на статические и динамические. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения.
По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний и данных понимаются их неполнота, ненадежность, нечеткость.
ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.
Экспертные системы делятся на различные виды в зависимости от решаемых задач. Задачи, которые решают экспертные системы:
Интерпретация – описание ситуации по информации, поступающей от датчиков и других источников.
Наблюдение – сравнение результатов интерпретации с ожидаемыми результатами.
Мониторинг – наблюдение в определенные промежутки времени.
Прогноз – это определение вероятных последствий заданных ситуацией, системы прогнозирования основываются на имитационном моделировании, которое отражает связи в реальный мир.
Диагностика – выявление причин неправильного функционирования системы по результатам наблюдения.
Ремонт – выполнение последовательности предписанных исправлений.
Планирование – построение последовательности действий для достижения желаемого результата.
Проектирование – построение конфигурации объектов с учетом ограничений.
Отладка – составление рецептов исправления неправильного функционирования системы, настройка отладочной системы.
Управление – адаптивное руководство поведения системы в целом (наблюдает, чтобы отследить на протяжении времени, классифицирует, диагностирует это отклонение, находит рецепт его устранения и осуществляет его применение).
Обучение – диагностирование, отладка, ремонт поведения обучаемого.
Экспертные системы можно характеризовать следующими особенностями:
• область применения,
• класс решаемых задач,
• метод (методы) представления знаний,
• метод (методы) решения задач (поиска решений),
• структуризация данных (фактов) предметной области,
• структуризация/неструктуризация знаний о решении задач,
• четкость/нечеткость данных,
• четкость/нечеткость знаний,
• монотонность/немонотонность процесса решения задач,
• метод (методы) приобретения (пополнения) знаний,
• вид пользовательского интерфейса,
• динамическая или статическая предметная область,
• интеграция с другими программными системами (СУБД, системами моделирования, графическими пакетами и т.д.).
1 этап – Идентификация.
1. Определение участников и их ролей в процессе создания и эксплуатации экспертной системы.
В процессе создания экспертной системы могут участвовать следующие специалисты: инженеры по знаниям, эксперты, программисты, руководитель проекта, заказчики (конечные пользователи). При реализации сравнительно простых экспертных систем программистов может не быть. Роль инженера по знаниям – выуживание профессиональных знаний из экспертов и проектирование базы знаний экспертной системы и ее архитектуры. Программист необходим при разработке специализированного для данной экспертной системы программного обеспечения, когда подходящего стандартного (например, оболочки для создания экспертных систем) не существует или его возможностей не достаточно и требуются дополнительные модули.
В процессе эксплуатации могут принимать участие конечные пользователи, эксперты, администратор.
2. Идентификация проблемы
На этом этапе разработчики должны ответить на ряд вопросов, определяющих особенности решаемых экспертами, а, следовательно, будущей экспертной системой, задач. Эти особенности определят и особенности архитектуры экспертной системы, формируемой на последующих этапах. К этим вопросам относятся следующие:
− какой класс задач должна решать ЭС;
− как эти задачи могут быть охарактеризованы или определены;
− какие можно выделить подзадачи;
− какие исходные данные должны использоваться для решения;
− какие понятия и взаимосвязи между ними используются при решении задачи экспертами;
− какой вид имеет решение и какие концепции используются в нем;
− какие аспекты опыта эксперта существенны для решения задачи;
− какова природа и объем знаний, необходимых для решения задачи;
− какие препятствия встречаются при решении задач;
− как эти помехи могут влиять на решение задачи.
Определение необходимых ресурсов – временных, людских, материальных.
3. Определение целей
В качестве целей, преследуемых при создании экспертных систем, мо-
гут быть: повышение скорости принятия решения, повышение качества решений, тиражирование опыта экспертов и т.п.
2 этап – Концептуализация.
На этом этапе разработчики должны ответить на следующие вопросы:
− какие типы данных нужно использовать;
− что из данных задано, а что должно быть выведено;
− имеют ли подзадачи наименования;
− имеют ли стратегии наименования;
− имеются ли ясные частичные гипотезы, которые широко используются.
3 этап – Формализация.
4 этап – Реализация прототипной версии.
5 этап – Тестирование.
6 этап – Перепроектирование прототипной версии.
Диагноз — это краткая, в одном предложении, формулировка сути заболевания, которое врач наблюдает у пациента. Диагноз подразумевает всю совокупность медицинских и прочих представлений об этом заболевании, указывает на некий набор болезненных ощущений или определенных проявлений болезни, и ставится на основании данных обследования.
Если первичное ознакомление с пациентом было детальным и полным, иногда и трудность постановки диагноза отпадает. Но узкий специалист такой возможности детального опроса не имеет, да и обычный врач при проведении первичного обследования пациента часто не может выяснить причину тех или иных болезненных симптомов.
Для получения полной информации при общении с пациентом врач должен придерживаться следующих принципов:
1) вопросы должны быть подготовлены заранее, что облегчает общение врача и пациента, позволяет не пропустить важные детали;
2) необходимо внимательно выслушивать пациента, доброжелательно относиться к нему;
3) полезно кратковременное молчаливое наблюдение за пациентом перед началом опроса, что дает возможность больному собраться с мыслями, привыкнуть к окружающей обстановке.
4) во время беседы рекомендуется вести короткие записи, чтобы не забыть последующем важную информацию.
Во время опроса врач выясняет жалобы больного, анамнез заболевания (когда началось, с каких симптомов, как изменялось состояние больного по мере развития заболевания, какие лекарственные препараты принимались), анамнез жизни (перенесенные болезни, особенности быта, питания, наличие вредных привычек, аллергических или хронических заболеваний).
При объективном обследовании проводят оценку внешнего вида больного (выражение лица, положение в кровати или на стуле и др.), исследование органов и систем, определяют функциональные показатели (температуру тела, артериальное давление (АД), частоту сердечных сокращений (ЧСС), частота дыхательных движений (ЧДД), рост, массу тела, жизненную емкость легких (ЖЕЛ) и т. д.).
Автоматизированное рабочее место врача (АРМ) осуществляет сбор, хранение и анализ медицинской и парамедицинской информации, используемой при принятии диагностических и тактических решений.
Автоматизированное рабочее место позволяет вести централизованную базу данных пациентов, включая всю информацию об обследованиях и проводимом лечении. При использовании АРМ и правильной организации системы хранения данных карточка пациента никогда не потеряется, а поиск ее будет максимально упрощен. Кроме того, все заключения и результаты обследования и лечения могут быть в любой момент распечатаны на принтере и выданы на руки пациенту. Обслуживание пациентов становится более удобным как для них самих, так и для врачей.
АРМ врача может функционировать как в автономном режиме, так и входить в состав информационных систем ЛПУ.
Рассмотрим отдельные автоматизированные рабочие места.
АРМ "Врач"
Возможности системы:
-ведение электронной истории болезни пациента;
-мониторинг за больным в динамике;
-учет затрат на лечение;
-составление отчетной документации;
-доступ к справочной информации: препараты, диагностические процедуры, заболевания (с МК.Б).
Автоматизированные рабочие места применяются не только на базовом уровне здравоохранения — клиническом, но и для автоматизации рабочих мест на уровне управления ЛПУ.
Для диагностики заболеваний существует система “Домашний доктор”, которая определяет характер вашего заболевания, основываясь на ответах, полученных от вас на поставленные программой вопросы. База знаний включает порядка 100 распространенных заболеваний. У программы есть один неоспоримый недостаток: программа содержит около 60 вопросов, на которые последовательно, в одном порядке нужно ответить, чтобы получить результат.
В качестве языка программирования для данной работы был выбран С++, который используется в среде программирования Microsoft Visual Studio 2010. Этот язык использует принципы объектно-ориентированного и визуального программирования.
Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это методика разработки программ, в основе которой лежит понятие объект. Объект — это некоторая структура, соответствующая объекту реального мира, его поведению. Задача, решаемая с использованием методики ООП, описывается в терминах объектов и операций над ними, а программа при таком подходе представляет собой набор объектов и связей между ними.
По сравнению с традиционными способами программирования ООП обладает рядом преимуществ. Главное из них заключается в том, что эта концепция в наибольшей степени соответствует внутренней логике функционирования операционной системы (ОС) Windows. Программа, состоящая из отдельных объектов, отлично приспособлена к реагированию на события, происходящие в ОС. К другим преимуществам ООП можно отнести большую надежность кода и возможность повторного использования отработанных объектов.
C++ — чрезвычайно мощный язык, содержащий средства создания эффективных программ практически любого назначения, от низкоуровневых утилит и драйверов до сложных программных комплексов самого различного назначения. В частности:
-Поддерживаются различные стили и технологии программирования, включая традиционное директивное программирование, ООП, обобщённое программирование, метапрограммирование (шаблоны, макросы).
-Пользовательские функции-операторы позволяют кратко и ёмко записывать выражения над пользовательскими типами в естественной алгебраической форме.
-Язык поддерживает понятия физической (const) и логической (mutable) константности. Это делает программу надёжнее, так как позволяет компилятору, например, диагностировать ошибочные попытки изменения значения переменной. Объявление константности даёт программисту, читающему текст программы дополнительное представление о правильном использовании классов и функций, а также может являться подсказкой для оптимизации. Перегрузка функций-членов по признаку константности позволяет определять изнутри объекта цели вызова метода (константный для чтения, неконстантный для изменения). Объявление mutable позволяет сохранять логическую константность при использовании кэшей и ленивых вычислений.
И-спользуя шаблоны, возможно создавать обобщённые контейнеры и алгоритмы для разных типов данных, а также специализировать и вычислять на этапе компиляции.
-Возможность имитации расширения языка для поддержки парадигм, которые не поддерживаются компиляторами напрямую. Например, библиотека Boost.Bind позволяет связывать аргументы функций.
-Возможность создания встроенных предметно-ориентированных языков программирования. Такой подход использует, например библиотека Boost.Spirit, позволяющая задавать EBNF-грамматику парсеров прямо в коде C++.
-Кроссплатформенность: стандарт языка накладывает минимальные требования на ЭВМ для запуска скомпилированных программ. Для определения реальных свойств системы выполнения в стандартной библиотеке присутствуют соответствующие возможности (например, std::numeric_limits <T>). Доступны компиляторы для большого количества платформ, на языке C++ разрабатывают программы для самых различных платформ и систем.
-Эффективность. Язык спроектирован так, чтобы дать программисту максимальный контроль над всеми аспектами структуры и порядка исполнения программы. Ни одна из языковых возможностей, приводящая к дополнительным накладным расходам, не является обязательной для использования — при необходимости язык позволяет обеспечить максимальную эффективность программы.
Программа служит для создания базы знаний и для редактирования уже существующей. Создавая базу знаний нужно понимать, что данная оболочка рассчитана на работу экспертной системы, выводящую ответ на основе древа вопросов.
Интерфейс модуля «Expert» предназначен для эксперта в определенной области знаний. С помощью данного модуля эксперт может создавать базы знаний, вносить изменения, добавлять правила.
Интерфейс модуля «Klient» предназначен для конечного пользователя. Пользователь отвечает на вопросы, предлагаемые ему экспертной системой. После получения ответов на все вопросы, экспертная система выдает соответствующий результат и рекомендацию, т.е. экспертная система будет работать в режиме консультации.
В процессе работы над проектом реализовано 9 классов, содержащихся в 8 cpp-файлах и 9 файлов заголовков, плюс файлы ресурсов.
Данное древо демонстрирует работу экспертной системы. После начала работы предлагается ответить на вопрос: “Есть ли у вас Симптом 1, 2, 3”. В зависимости от ответов система приходит к одному из диагнозов.
Рисунок 3.1 – Древо решений
Рисунок 3.2 – Диаграмма вариантов использования
Рисунок 3.2 – Структура базы данных
Для запуска программы необходимо открыть исполняемый файл «Expert.exe». При этом появится окно для создания новой базы знаний (Рисунок 3.1).
Рисунок 3.1 – Главная форма
Если необходимо отредактировать уже существующую базу знаний необходимо выбрать команду меню «Меню - Открыть Тест» и выбрать в окне выбора файла (рисунок 3.2) нужную базу - файл с расширением *.xpt. При открытии существующей базы можно приступать к редактированию правил (рисунок 3.3).
Рисунок 3.2 – Открытие существующей базы знаний
Рисунок 3.3 – Окно для ввода и редактирования правил
Чтобы добавить новое правило необходимо изменить № Слота на пустой и ввести правило в поле. Также необходимо выставить результат ветвления при ответах “Да”, “Нет”. Результаты также берутся из слотов.
Если введенное в слот правило является результатом, то необходимо поставить галочку в поле конечный слот (рисунок 3.4).
Рисунок 3.4 – Выделение поля “Конечный слот”
После создания базы знаний необходимо нажать кнопку “Сохранить” (рисунок 3.5).
Рисунок 3.5 – Панель инструментов
Для запуска программы необходимо открыть исполняемый файл «Klient.exe».. Для начала работы экспертной системы в режиме консультации необходимо загрузить необходимую вам базу знаний. Для этого нужно выбрать команду меню «Меню – Начать тест». Либо нажать соответствующую кнопку на панели инструментов (рисунок 3.6).
Рисунок 3.6 – Кнопка “Начать тест” на панели инструментов
Рисунок 3.7 – Начало работы экспертной системы
Пользователю будет представлен вопрос и два варианта ответов. Необходимо выбрать из двух кнопок, “Да” или “Нет”, являющуюся ответом на поставленный вопрос. Если необходимо начать опрос заново, необходимо нажать кнопку «Начать тест» либо выбрать команду меню «Меню - Начать тест».
После ответа на представленные вопросы, экспертная система выдает конечный результат в виде рекомендации, возможность ответов блокируется (рисунок 3.8).
Рисунок 3.8 – Рекомендация экспертной системы
Если пользователю необходимы разъяснения данного результата, необходимо нажать кнопку «Пояснение». При этом появятся все сработанные рекомендации и выводы (рисунок 3.9).
Рисунок 3.9 – Пояснение результата
В ходе выполнения данной работы был проведен анализ методик опроса врачом пациентов для более четкого понимания проблемы. Также было проведено исследование имеющихся систем для диагностики заболеваний. Были выявлены их основные недостатки. Для устранения этих недостатков был предложен свой вариант экспертной системы. После этого была спроектирована будущая система. В ходе данного работы были разработаны два независимых модуля (модуль «Эксперт» и модуль «Клиент»), которые используют одну базу знаний. В интерфейсе программы для эксперта были предусмотрены следующие возможности:
- создание новых экспертных тестов;
- редактирование существующих правил;
- сохранение базы знаний;
- открытие ранее сохраненных баз знаний;
В интерфейсе программы для пользователя были предусмотрены следующие возможности:
- открытие существующей базы знаний;
- выбор одного из предложенных ответов на вопрос;
- вывод результатов;
- вывод пояснений к результатам.
Таким образом, все задачи выпускной квалификационной работы решены и цель достигнута. В будущем планируется развивать данную систему.