К вопросу создания нейросетевых экспертных систем

быстродействие работы программы. Однако остается другая проблема: экспоненциальный рост описания автомата с увеличение числа входных переменных.

Тем не менее, применение автоматного подхода к проектированию систем (в том числе и программ) позволит повысить их качество.

Список литературы:

1. Непейвода Н.Н. Стили и методы программирования: курс лекций: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся в области информ. технологий [Текст] / Н.Н. Непейвода. - М.: Интернет-Ун-т Информ. Технологий, 2005. - 320 с.: ил. - (Серия «Основы информационных технологий»).

2. Шалыто А. Технология автоматного программирования [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.is.ifmo.ru.

3. Андреев А.В. Практика электронного обучения с использованием МооШе [Текст] / А.В. Андреев, С.В. Андреева, И.Б. Доценко. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ 2008. - 146 с.

К ВОПРОСУ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

© Зияутдинов В.С.*

Липецкий государственный педагогический университет, г. Липецк

В работе рассмотрены теоретические подходы к созданию экспертных систем для решения задач дифференциальной диагностики. Раскрыты основные этапы создания самообучающихся экспертных систем на основе нейронных сетей.

Экспертная система (ЭС) - это программа, которая в определенных отношениях заменяет эксперта или группу экспертов в той или иной предметной области [1]. ЭС предназначены для решения практических задач, возникающих в слабо структурированных и трудно формализуемых предметных областях. Исторически ЭС были первыми системами искусственного интеллекта, которые привлекли внимание потребителей. Наибольший интерес для практической деятельности представляют экспертные системы для диагностики и дифференциальной диагностики различных процессов. Реализация подобных систем, чаще всего, осуществляется как создание экспертных систем на основе нейросетевых технологий.

* Заместитель декана факультета Физико-математических и компьютерных наук, заместитель заведующего кафедрой Электроники телекоммуникаций и компьютерных технологий, кандидат педагогических наук, доцент

Любая экспертная система состоит условно из четырех блоков: интерфейс с пользователем, база знаний, вычислительный блок, блок объяснений, позволяющий пользователю проследить «ход рассуждений» системы в конкретном случае. Связующим элементом между этими блоками является метод, с помощью которого экспертная система в ответ на запрос пользователя выдает результат (заключение). Такие методы можно разделить на три основные группы:

- методы логических правил «в чистом виде», когда формализация правил получения результата осуществляется специалистом;

- те же методы, однако формализация правил осуществляется исследователем, наблюдающим за работой специалиста со стороны;

- самообучающиеся методы - реализация принципа «смотри и учись».

Проблемы, связанные с 1 и 2 группами, хорошо известны и подробно

освещены в [3], поэтому сосредоточим внимание на 3 группе.

В создании самообучающихся систем можно выделить несколько этапов, часть из которых совпадает с этапами создания традиционных систем.

Постановка задачи. То же, что и для традиционных систем, плюс выбор оптимальной структуры нейронной сети и методов обучения (для большинства задач структура и методы стандартны).

Сбор обучающих данных. Набор примеров для обучения сети, каждый из которых представляет массив входных данных и соответствующий ему заранее известный ответ.

Создание и обучение нейросети. Данный этап не требует проведения статистических вычислений, а если задача укладывается в стандартную схему (в большинстве случаев), то и программистской работы. Если задача нестандартная, требуется адаптация структуры нейросети и метода вычисления оценки при обучении. Обучение нейросети в большинстве случаев представляет собой автоматический процесс, который только после его окончания требует участия специалиста для оценки результатов. Естественно, часто может требоваться корректировка, создание дополнительных сетей с другими параметрами и т.д., однако всегда есть возможность оценить работу системы на любом этапе обучения, протестировав контрольную выборку. Разрабатывая методологию создания нейросетевых экспертных систем, исходят из возможности разработки наиболее индивидуализированных (рассчитанных на одного конкретного пользователя-специалиста) систем самим этим специалистом.

Создание интерфейса. То же, что и для традиционных экспертных систем.

Отладка и тестирование. Этап включает в основном отладку работы программы, т.к. тестирование часто проводится в процессе обучения сетей.

Доучивание. Этап, характерный только для обучающихся систем. При создании нейроэкспертных программ довольно редко возможно сразу со-

брать достаточное количество данных для хорошего обучения сети. Поэтому, создавая нейросистему, исследователи определяют наилучшие параметры сетей и проводят стартовое обучение. В последующем пользователи доучивают систему в условиях реальной работы и реальных данных, передавая ей опыт. Более того, коренное отличие методологии создания нейросе-тевых систем от традиционных состоит именно в том, что система никогда не создается сразу готовой и, более того, никогда не является полностью законченной, продолжая накапливать опыт в процессе эксплуатации.

Прежде всего, необходимо определить, что представляет собой акт работы экспертной системы, начинающийся со ввода данных (условия задачи) пользователем и заканчивающийся выдачей ответа. Рассмотрим на примере медицинских ЭС. В медицинских диагностических задачах акт работы системы чаще всего начинается с введения в ЭВМ данных о пациенте (симптоматика, анамнез, результаты анализов и т.д.) и заканчивается выдачей возможного диагноза и/или прогноза. Часто одна задача компонуется из нескольких подзадач. В этом случае каждой подзадаче может соответствовать отдельный акт работы системы, хотя для пользователя это может быть совершенно незаметным.

Обычно каждая подзадача решается одной нейросетью или несколькими нейросетями, объединенными в один функциональный блок (так называемые малые эксперты [4]). При этом введенные данные подаются последовательно на каждую нейросеть блока, и каждая нейросеть выдает ответ. Ответы могут различаться, поэтому в такой ситуации требуется разработать способ получения единственного ответа.

После определения акта работы системы и разбивки задачи на подзадачи следует разработка схемы обучающих примеров для каждой из подзадач. Схема примера включает список входных и выходных параметров для данной подзадачи.

Необходимо определить ориентировочные размеры обучающих выборок. Так, в классификационных задачах (подзадачах) желательно, чтобы каждый класс ответа был представлен достаточным количеством примеров.

Предварительное обучение и тестирование нейросетей можно проводить на небольшом количестве примеров с целью определения дальнейшей стратегии и тактики обучения, а также уточнения общего размера обучающей выборки.

Следующий этап работы над проектом - разработка представления обучающих данных. Нейросети оперируют с информацией, представленной только в виде чисел. Информация же, на основании которой нейро-сеть должна давать ответ, может быть самого разнообразного вида: термины, описывающие какие-либо ситуации, числа различного вида и величины, динамические ряды, массивы, графики, динамические кривые, двух- и трехмерные изображения и т.д. Поэтому возникает необходимость кор-

ректного представления этой информации в виде чисел, сохраняющих смысл и внутренние взаимосвязи в данных.

После разработки списка обучающих параметров для каждой подзадачи и определения способа представления каждого параметра и ответа можно приступать к формированию обучающих выборок - сбора информации и помещения ее в базы данных.

Список литературы:

1. Кива В. Данные, информация, знания. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.vlak.webzone.ru/rus/it/knowledge.html.

2. Воронин И.В., Зияутдинов В.С. Экспертные системы на основе ней-росетевых технологий // Инновационные технологии обучения: проблемы и перспективы: сборник материалов Всероссийской научно-методической конференции [Текст]. - Липецк, 2008. - С. 14-18.

3. Васильев В.И. и др. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов. [Текст]. - Уфа: Изд. УГАТУ, 1999. - 105 с.

4. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1. [Текст]. - М.: ИПРЖР, 2000. - 416 с.

ИЗУЧЕНИЕ КИНЕТИКИ РЕКРИСТАЛЛИЗАЦИИ СТАЛИ 08кп

© Клюева Е.С.*, Королёва Н.В.*

Тульский государственный университет, г. Тула

Изучение кинетики рекристаллизации стали 08кп проводили с помощью измерения физических свойств (твердости (НУ)) и с использованием методов количественной металлографии. Исследование микроструктуры образцов, как функции времени, сопровождалось измерениями параметров структуры, таких как площадь единичных зерен, периметр зерна и других. Полученные массивы информации позволили определить наличие связи между измеряемыми параметрами и найти уравнения, адекватно описывающие весь набор экспериментальных данных.

Обычно, когда говорят о кинетике процесса, имеют ввиду протекание процесса во времени. В случае рекристаллизации это процесс увеличения доли рекристаллизованных зерен [1, 2].

* Студент кафедры «Физика металлов и материаловедения»

♦ Студент кафедры «Физика металлов и материаловедения»