Аналіз теорії суб"єктивних ймовірностей. Байєсівська стратегія як форма реалізації правил продукції. Моделювання логічних міркувань. Медична пам"ять при реалізації методу лінійних дискримінантних функцій. Експертна система для іридодіагностики ЕСІД.
Аннотация к работе
Та щоб система вміщала в себе широкий спектр рішень та пропозицій до неї вводять різноманітні вірогідності, які вказують на мінливість отриманого результату. Експертні системи, що використовують теорію субєктивних ймовірностей, ґрунтуються на Байєсовському методі, методі Вальда, чи як ще його називають - метод послідовного статистичного аналізу, діагностичних таблицях Сано, методі лінійних дискримінативних функціях, та ін. В багатьох випадках реально спостерігаючі свідоцтва підтверджують не який-небудь певний результат (чи гіпотезу), а відразу ж деяку множину, що не дозволяє визначити вірогідність кожного з них. Експертні системи, що використовують теорію субєктивних ймовірностей, користуються великим попитом серед експертних систем для пошуку рішень. Зіставляючи (1.1) і (1.2), приходимо до висновку, що формула Байєса дозволяє практично за однією і тією ж схемою обчислень здійснювати висновки як у прямому ("ознаку ® захворювання"), так і в зворотному ("захворювання ® ознака") напрямках .Ймовірність подій поширюється по базі знань (БЗ) експертної системи на основі правила Байєса для обчислення всієї апостеріорної ймовірності гіпотез за умови спостережуваних свідоцтв. Подіями, умовно незалежними свідоцтвами, що є, підтримують початкові гіпотези є: Е1 - "висока температура" і Е2 - "кашель". Припустимо, що ми маємо тільки одне свідоцтво Е1 - "висока температура" (тобто з вірогідністю одиниця наступив факт Е1 - "висока температура"). Спостерігаючи Е1 - "висока температура" ми обчислюємо апостеріорну ймовірність для гіпотез згідно формули Байєса для одного свідоцтва: (2.2) У тих випадках, коли є факти, підтверджуючі як подію Е1 - "висока температура" так і подію Е2 - "кашель", то апостеріорна ймовірність початкових гіпотез також може бути обчислена за правилом Байєса: (2.3)Верхня рядок - це рядок заголовка, другий рядок - рядок меню, третя і четверта - панелі інструментів, пятий рядок включає полі імені (Поточної комірки) і рядок формул. У будь-яку чарунку можна ввести вихідні дані - число або текст, а також формулу для розрахунку. Вводимо в програму Excel розрахункові дані (таблиця 3.1): Таблиця 3.1 Розрахункові дані р()/і123 р(Ні) 0,59 0,39 0,02 р(Е1|Hi) 0,49 0,89 0,39 p(E2|Hi) 0,09 0,79 0,99 Обчислюємо апостеріорну ймовірність для гіпотез згідно формули Байєса для одного свідоцтва: (3.1) Далі робимо перевірку, сума апостеріорних ймовірностей повинна дати одиницю: В програмі Excel перевірка має вигляд: =H4 H5 H6Експертні системи, що використовують теорію субєктивних ймовірностей широко застосовуються як і в медицині, так і в інших галузях, де потрібно чітко та змістовно визначити ймовірність настання деякої події.
Вывод
Експертні системи, що використовують теорію субєктивних ймовірностей широко застосовуються як і в медицині, так і в інших галузях, де потрібно чітко та змістовно визначити ймовірність настання деякої події. Теорія субєктивних ймовірностей підпорядкована безпосередньо теорії Байєса. Саме тут вона використовується для оцінки певного завдання, аналізуючи його, даючи тверду відповідь, та складають прогнозування на майбутнє.
В ході розрахунків поширення ймовірностей в експертних системах при заданих гіпотезах, Н1 - "пневмонія", Н2 - "бронхіт", Н3 - "туберкульоз", що характеризують подію, повязану з визначенням деякої хвороби, був отриманий результат, що свідчить про вірогідність появи хвороби бронхіту, більше ніж дві інші задані хвороби.
Автоматизована система розрахунку поширення ймовірностей у Байєсовскій системі для діагности захворювань органів дихання співпадає з попередніми розрахунками за правилом Байєса для одного і двох свідоцтв.
Список литературы
1. Кісельов Є.М. Экспертные системи в медицине. Конспект лекций для студентов специальностей 7.09.0804 "Физическая и биомедицинская электроника". - Запорожье: Издательство ЗГИА, 2003. - 120с.
2. Кісельов Є.М. Програмне забезпечення компютерних та електронних біомедичних систем. Методичні вказівки до курсового проектування для студентів ЗДІА спеціальності 7.09.0804 "Фізична та біомедична електроніка". - Запоріжжя: Вид-во ЗДІА, 2006. - 53с.
3. Кісельов Є.М. Програмне забезпечення компютерних та електронних біомедичних систем. Конспект лекцій для студентів ЗДІА спеціальності 7.09.0804 "Фізична та біомедична електроніка". - Запоріжжя: Вид-во ЗДІА, 2005. - 102с.
4. Хили П.М., Джекобсон Є.Дж. Дифференциальный диагноз внутренних болезней: алгоритмический подход. - М.: ЗАО "Издательство БИНОМ", 2002. - 280с.
5. Братко И. Программирование на языке Пролог для искуственного интеллекта: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990. - 560с.
6. Уотермен Д. Руководство по експертним системах: Пер. з англ. - М.: Мир, 1989. - 388с.
7. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. М.,"Наука", 1988. - 269стр.
8. Шишков Д.И. Данные и знания. - Искусственный интеллект, №1, 1996, с.121-127.
9. Ж.Л.Лорьер. Системы искусственного интеллекта. - М., Мир, 1991, 566с.
10. Продеус А.Н., Сядро Т.А. Проблемы реализации Байесовской стратегии при автоматизации иридодиагностики. Сб. "Электроника и связь", №2, часть II. - К., НТУУ (КПИ), 1997г.,с.312-316.