ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ

СИСТЕМ

1Кадирова Ш.А., 2Султанова Ю.А., 3Муминов Х.Д.

1ТГТУ, профессор кафедры «Метрология, техническое регулирование, стандартизации и сертификации» к.т.н, 2ТГТУ, ст. преподаватель кафедры «Метрология, техническое

регулирование, стандартизации и сертификации», 3ТГТУ, ассистент кафедры

«Метрология, техническое регулирование, стандартизации и сертификации»

https://doi.org/10.5281/zenodo.10723560

Аннотация. В работе рассмотрены основные принципы создания нейросетевых экспертных систем, на примере в медицинских диагностических задачах. При этом, определены акт работы системы, разработана схема обучающих примеров для каждой задачи (подзадачи), т.е. установлены ориентировочно важные параметры для получения решения по результатам работы системы.

Ключевые слова: экспертная система, нейронная сеть, логическая схема, логическое правило, логический блок, обучающая выборка.

Экспертная система - комплекс компьютерных программ, позволяющих систематизировать знания и оценки экспертов в определенной прикладной области, базирующаяся на знаниях.

Нейронная сеть - вычислительная или логическая схема, построенная из однородных процессорных элементов, являющихся упрощенными функциональными моделями нейронов.

Экспертные системы отличаются друг от друга в зависимости от назначения. Экспертные системы, основанные на правилах, являются самым лучшим выбором для производства систем баз знаний.

Любая экспертная система должна состоять условно из четырех блоков: интерфейс с пользователем, база знаний, вычислительный блок, блок объяснений, позволяющий пользователю проследить "ход рассуждений" системы в конкретном случае. Связывающим элементом между этими блоками является метод, с помощью которого экспертная система в ответ на запрос пользователя выдает результат (заключение). При этом, используемые методы разделяются на три основные группы:

1. Методы, логических правил, когда формализация правил получения результата осуществляется специалистом.

2. Методы, когда формализация правил осуществляется исследователем, наблюдающим за работой специалиста со стороны.

3. Методы, основанные на принципе "смотри и учись".

Нейросетевые экспертные системы обладают преимуществами, которые проявляются только при решении трудноалгоритмизируемых задач.

Главным критерием работы нейросетевых экспертных систем должна быть практика - многократные испытания и проверки в самых различных условиях.

Создание нейросетевых экспертных систем состоит из нескольких этапов. В создании экспертной системы постановка задачи всегда является прерогативой предметных специалистов.

Прежде всего, определяется акт работы экспертной системы, начинающийся со ввода данных пользователем и заканчивающийся выдачей ответа. Например, в

медицинских диагностических задач акт работы системы начинается с введения в ЭВМ данных о пациенте (симптомы, анамнез, результаты анализа и т.д.) и заканчивается выдачей возможного диагноза и/или прогноза. Часто одна задача компонуется из нескольких подзадач. В таком случае каждой подзадаче может соответствовать отдельный акт работы системы. Первая подзадача - установление диагноза на базе введенных параметров, вторая подзадача - назначение терапии, при этом для назначения терапии нужны не только исходные данные, но и результат решения предыдущей задачи - диагноз.

Каждая подзадача решается одной нейросетью или несколькими, объединенными в один функциональный блок (малые эксперты). Введенные данные подаются последовательно на каждую нейросеть блока и каждая нейросеть выдает ответ. Ответы могут различаться, в таком случае требуется разработать способ получения единственного ответа и это можно сделать двумя способами:

1.Путем логических правил. Например, из 5 нейросетей выдали ответ "здоров", а 2 -"болен", то общее решение - "здоров", т.к. за него проголосовало большее число нейросетей - экспертов.

2.Путем настройки над блоком малых экспертов нейросети - "супервизора", которая обучена принимать решение по результатам работы этих малых экспертов.

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.

Определение списка входных данных является квалифицированная работа специалиста, требующая знания изучаемой области и ориентировочной важности тех или иных параметров, необходимых для получения ответа. В начале работы над проектом необходимо задать некоторую избыточность списка входных данных. "Лишние" параметры могут быть легко исключены из работы системы, добавить новые несколько труднее, потому что потребуется вновь обращаться за этими параметрами к источникам данных.

На рис. 1. приведена схема движения информации в экспертной системе, начиная во ввода данных и заканчивая выводам ответа пользователью.

1 2 3 4 5 6 м

Рис. 1. Схема движения информации для экспертной системы с 5 нейросетями - экспертами

Необходимо определить ориентировочные размеры обучающих выборок. В задачах (подзадачах) желательно, чтобы каждый класс ответа был представлен достаточным количеством примеров и количество каждого класса не различались слишком сильно (более, чем на порядок).

Предварительное обучение и тестирование нейросетей можно проводить на небольшом количестве примеров с целью определения и уточнения общего размера обучающей выборки.

Следующий этап работы над проектом-разработка представления обучающих данных. Нейросети оперируют с информацией, представленной только в виде чисел. Числа подаются на входные снапсы нейросети; ответы, снимаемые с выходных нейронов, также представляют собой числа, поэтому для оценки примера заранее известный ответ также должен быть представлен в виде числа.

Информация на основании которой нейросеть должна давать ответ, может быть самого разнообразного вида: термины описывающие какие-либо ситуации, числа различного вида и величины, динамические ряды, массивы, графики и динамические кривые, двух и трехмерные изображения и т.д. Поэтому возникает необходимость корректного представления этой информации в виде чисел, сохраняющих смысл и внутренние взаимосвязи в данных.

- Таким образом, можно отметить, что основным критерием работы нейросетевых систем является многократные испытания и проверка в самых различных условиях.

- имеется возможность коррекции модели, минимизация обучающих параметров, что приводит к упрощению процесса создания экспертных систем, определяет направление научного поиска.

REFERENCES

1. Раннев Г.Г. Интеллектуальные средства измерений. Учебник для студентов ВУЗов, - М.: ИЦ Академия, 2011.

2. Макаров И. М., Лохин В.М. Интеллектуальные системы автоматического управления. Учебник. - М.: Физматлит, 2001.

3. Труфляк Е.В., Трубилин Е. И. Интеллектуальные технические средства АПК: Учебное пособие. Краснодар: Куб ГАУ, 2016.

4. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. - М.: МГТУ имени Баумана, 2022. -320с.