Компьютерная система
Комп'ютерна система "КАРКАС"
    







Регистрация »         Забыл пароль »

07 Февраль 2019
МОДЕЛЬ ІЄРАРХІЧНОЇ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ Збірник наукових праць ХНУПС 2(56). Харків,  2018, с. 82 - 88. Розглядається модель ієрархічної функціональної системи предметної...

29 Апрель 2016
Сложность динамических систем Практика показывает, что главной в теории сложных систем становится проблема принятия решений при наличии многих целей. Динамической следует...

28 Апрель 2016
Формирование компетентностей и их оценка с помощью интеллектуальных тестов Рассматривается модель функциональной системы динамической предметной области, на основе понятия расслоения баз знаний для создания...

Применение (прототипы экспертных систем)

С помощью системы "КАРКАС" разработан ряд прототипов экспертных систем в следующих предметных областях: медицина, экономика, мобильная связь и кластерного анализа многомерных данных.
В области медицины существуют следующие прототипы ЭС:
система "РИБC"  ─ предназначена для определения риска возникновения ишемической болезни сердца (ИБC) у  практически  здорового человека. Актуальность разработки ее  объясняется тем, что в настоящее время в медицине отчетливо  выражен процесс перехода к концепции профилактики ИБС, то есть к концепции о факторах риска, связанных со стилем жизни конкретного пациента. Понимая важность данной концепции, большинство врачей мало занимается профилактикой ИБС в повседневной работе. Одной  из причин  этого является отсутствие четкой системы выявления  факторов риска ИБС, призванной помочь врачу диагностировать и  оценивать риск развития данного заболевания. Цель системы ─ распознать наличие факторов риска ИБС  c акцентом на индивидуальный образ жизни пациента, используя знания экспертов. К особенностям системы можно отнести то, что c ее помощью у пациента  диагностируются: тип коронарного поведения; степень социально-психологической поддержки; уровень физической активности; степень адекватности отдыха;
система "ИНФАРКТ"  ─  помогает врачам диагностировать инфарктных больных, оценивать их состояние и давать прогноз развития следующих осложнений при инфаркте миокарда: фибрилляции; острой левожелудочковой недостаточности; хронической сердечной недостаточности; аритмии; тромбоэмболии; разрыва миокарда; повторного инфаркта. Система выдвигает две гипотезы: осложненное и гладкое (без осложнений) течение инфаркта миокарда у больного. Затем в процессе консультации с врачом она вычисляет шансы этих гипотез на основе симптомов больного и его анамнеза. Если принимается первая гипотеза, то начинается анализ вычисленной апостериорной вероятности, которая служит основой для диагностирования степени развития соответствующего осложнения инфаркта. Логический вывод опирается на Байесовский метод принятия решения;
система  "ГЕПАТИТ" ─ предназначена для диагностики острых и хронических заболеваний печени. Система дает  возможность: распознать причину заболевания печени и по  возможности путем ее устранения получить терапевтический эффект; целенаправленно включить медикаментозные средства  для лечения заболеваний печени; провести статистическую оценку  терапевтических  мероприятий у пациентов. В предметной области  выделены  три  кластера  знаний: клинические данные; лабораторные данные; морфологические данные, которые позволяют установить подробный диагноз заболевания печени. Первый кластер знаний использует данные анамнеза и жалобы больного со стороны печени, результаты пальпации  и  перкуссии печени, а также осмотра (внешнего вида) больного. Второй кластер знаний  на  основе  лабораторно-химических изменений функции печени, поражения печеночной  клетки,  холестаза, активности мезенхимы  и  исследований  иммунологической реакции дает возможность определить тип желтухи, а также характер заболевания печени. Третий кластер позволяет определить показания для  морфологической диагностики. Например, выдается информация  о  том, что надо проводить чрескожную биопсию печени или не надо;
система "АДРАМЖ" (автоматическая диагностика рака молочных желез) предназначена  для  ранней диагностики опухолей молочных желез. Диагностика опирается на знания эксперта-онколога, которые сгруппированы по следующим разделам: термография; анамнез; физикальные исследования; эхотомография. Система позволяет классифицировать следующие опухоли: липома; фиброаденома; фиброзно-кистозная мастопатия диффузная; фиброзно-кистозная мастопатия локализованная; ДФА (диффузный); ДФА (локализованный); мастит.
В области экономики разработаны и модифицируются следующие базы знаний:  для выбора коммерческого банка; для страхования коммерческих кредитов; для выбора поставщиков продукции; для выбора стратегии ценообразования; для оценки кредитоспособности заемщика;  для оценки кредитоспособности предприятия; для выбора депозита;  для оценки финансового состояния предприятия; для выбора продукции; для управления маркетингом и так далее.
В области мобильной связи разработан следующий прототип ЭС:
система "МОБИЛЕ"  ─ позволяет быстро и качественно подобрать мобильный телефон по следующим категориям: бюджетный (эконом-класс); бизнес-класс; имиджевый (очень дорогой). Эти категории условные, при желании их можно увеличить или уменьшить. В каждой категории телефон подбирается по определенным приоритетным параметрам. Например, для бюджетного аппарата важность имеют следующие характеристики: цена; дизайн (вес, размеры аппарата); емкость аккумуляторов; телефонная книга, будильник, калькулятор. А для бизнес-класса аппарат должен  иметь другие функциональные характеристики: большая записная книжка; Bluetooth (IrDA – инфракрасный порт); GPRS. Для имиджевых аппаратов на первом месте при выборе – дизайн: вес и внешний вид.
Система "КАРКАС" имеет модуль интеллектуальной кластеризации многомерных данных, который используется для выявления кластеров студентов, тестирующихся и обучающихся с помощью этой системы. Знания студента учебного контента оцениваются по различным характеристикам, таким, как усвоение теоретического материала, выполнение лабораторного практикума, самостоятельная работа, выполнение индивидуальных научно-исследовательских заданий. Кроме того,  в дополнение многомерный вектор знаний студента содержит рейтинговую оценку.


 
2012 г. it-karkas.com.ua
Володимир Бурдаєв

 
Контакты
Статьи
Новости
Инфо для пользователей
Ссылки
Карта сайта

 
Рейтинг@Mail.ru

Copyright 2018 - it-karkas.com.ua
Разработка сайта - alphastudio.com.ua