textarchive.ru

Главная > Документ


Рис. 1. Структура представлення типового об’єкту предметної галузі

При цьому передбачається, що існує набір характеристик , які можуть бути використані для опису будь-якого типу об’єктів. Також, при встановленні зв’язку "тип об’єкту – характеристика" визначається клас (, – сукупність класів i-го типу, визначених для змістовної структуризації характеристик), до якого буде включена характеристика, а також визначаються обмеження на значення характеристики . Отже:

.(4)

Таким чином, характеристика включається тільки до одного класу . Перелік обмежень залежить від типів значень характеристики і відрізняється при використанні характеристики для опису об’єктів різних типів. Сфера використання способу дозволяє визначити, що характеристика може зберігати значення одного з шести типів: цілі значення (не допускається дрібна частина); числові (допускається дрібна частина); символьні; логічні (істина або хибне); дата та час. Для кожної характеристики встановлюються обмеження на припустимі значення. Якщо тип характеристики встановлений "перерахована", то для неї попередньо визначається набір можливих значень, з яких можна обрати потрібний варіант. Для не перерахованих характеристик значення є довільними. В залежності від типу значень можна встановити додаткові параметри. Так, спосіб передбачає, що логічна величина – це перерахована величина із двома можливими значеннями – "так" та "ні". Для символьних не перерахованих значень треба встановити максимальну довжину значення. Для інших типів, за умов прийняття довільного значення, слід встановити максимальне та мінімальне значення, які будуть визначати діапазон можливих значень. На основі визначених типів об’єктів далі будуть створювати екземпляри об’єктів, які відповідатимуть певним об’єктам предметної галузі (див. рис. 2).

Рис. 2. Структура екземпляру об’єкту

Це характеризуватиме перехід від загального опису структури предметної галузі до детального. Визначена структура конкретного об’єкту вже містить значення характеристик . Рис. 2 ілюструє, як буде представлена інформація користувачу.

Висновки. Сукупність типів об'єктів та їх характеристик дозволяють представити інформацію про об’єкти предметної галузі будь-якої природи. Використання даного підходу має певні переваги у порівнянні із традиційними методами представлення інформації, а саме:

1. Створення моделі предметної галузі має схожу послідовність із створенням структури таблиць бази даних. Але запропонований спосіб забезпечує створення універсальної форми для введення інформації про об'єкти, налагодження вигляду представлення інформації для кінцевих користувачів. Таким чином, спосіб забезпечує скорочення часу на розробку програмних засобів введення та модифікації інформації про предметну галузь у випадку розширення її меж.

2. Оперування поняттями "об'єкт" та "характеристика" є більш зрозумілими для кінцевого користувача системи. Тому набути навички створення моделі предметної галузі користувачі зможуть швидше, ніж вносити зміни у структуру бази даних. Також слід врахувати, що створення універсальної форми для введення інформації дозволить користувачу відразу після створення типу об’єкту та визначення характеристик вносити до пам’яті СППР відомості про ці об’єкти.

3. В сфері розробки систем підтримки прийняття рішень має місце тенденція нарощування можливостей систем у напрямку інтелектуалізації. Розроблена методика дозволяє забезпечити як звичайне зберігання і узагальнення інформації, так і обробку з використанням інтелектуальних технологій.

Список літератури: 1. Карданская Н.Л. Управленческие решения: Учебник для вузов / Н.Л. Карданская. – М.: ЮНИТИ ДАНА, 2004. – 465 с. 2.Катренко А.В. Теорія прийняття рішень: підручник з грифом МОН / А.В. Катренко, В.В. Пасічник, В.П. Пасько. – К.: Видавнича група BHV, 2009. – 448 с. 3.Ситник В.Ф. Системи підтримки прийняття рішень: Навч. посіб. / В.Ф. Ситник. – К.: КНЕУ, 2004. – 614 с. 4. Герасимов Б.М. Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности / Б.М. Герасимов, М.М.Дивизинюк, И.Ю. Субач. – Севастополь: Изд.центр СНИЯЭиП, 2004. – 320 с. 5.Теоретичні основи автоматизації процесів вироблення рішень в системах управління Повітряних Сил / О.В. Александров, Д.Е. Двухглавов, М.А. Павленко, І.О. Романенко, О.І. Тимочко. – Х.: ХУ ПС, 2010. – 172 с. 6.Карпова Т.С. База данных: модели, разработка, реализация / Т.С. Карпова. – СПб.: Питер, 2002. – 304 с. 7.Коннолли Т. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика: Пер. с англ. / Т. Коннолли, К. Бегг. – М.: Вильямс, 2003. 8.Роланд Ф.Д. Основные концепции баз данных: Пер. с англ. / Ф.Д. Роланд. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2002. – 256 с. 9. ДСТУ 28764-94. Системи обробки інформації. Бази і банки даних. Основні терміни та визначення. – К.: Держстандарт, 1994. – 32 с. 10.Фленов М.Е.Библия Delphi / М.Е. Фленов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 1026 с.

Стаття представлена д.т.н. проф. НТУ "ХПІ" Серковим О.А.

УДК 004.048

Метод структуризации предметной области в системах поддержки принятия решений / Судаков Б.Н., Двухглавов Д.Э., Володина И.М. // Вестник НТУ "ХПИ". Тематический выпуск: Информатика и моделирование. — Харьков: НТУ "ХПИ". – 2011. – № 17. – С. 157 – 161.

Обоснована целесообразность обеспечения возможности расширения границ предметной области в системах поддержки принятия решений. Представлены преимущества использования метода для пользователей, которые не имеют навыков разработки программного обеспечения. Предлагаются основные принципы структуризации предметной области в виде системы взаимосвязанных объектов. Ил.: 2. Библиогр.: 10 назв.

Ключевые слова: предметная область, система поддержки принятия решений, система взаимосвязанных объектов.

UDC 004.048

Method of problem area structurization in decision support systems / Sudakov B.N., Dvukhglavov D.E., Volodina I.M. // Herald of the National Technical University "KhPI". Subject issue: Information Science and Modelling. – Kharkov: NTU "KhPI". – 2011. – №. 17. – P. 157 – 161.

The expediency of a problem area borders expansion possibility in decision support systems is proved. Advantages of method usage by system users without the working out software skills are shown. The main principles of the problem area composition in the form of the interconnected objects system are suggested. Figs.: 2. Refs.: 10 titles.

Key words: problem area, decision support system, system of interconnected objects.

Поступила в редакцію 04.01.2011

УДК 681.513:620.1

А.В. ТЕЛІШЕВСЬКА, асистент, ЧФ НТУ "ХПІ", Чернівці,

А.І. ПОВОРОЗНЮК, к.т.н., доц. НТУ "ХПІ", Харків

ФОРМАЛІЗАЦІЯ ВХІДНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ДІАГНОСТИКИ НЕВРОЛОГІЧНИХ ЗАХВОРЮВАНЬ

В роботі розглядається проблема постановки діагнозу неврологічного захворювання. В якості вхідних ознак розглянуті лабораторні дані і нейровізуальні дослідження, а також неврологічний статус. В результаті побудована множина, що містить підмножини ознак по лабораторним та клінічним дослідженням, які проведені в Камянець-Подільській міській лікарні № 1. Табл.: 1. Бібліогр.: 8 назв.

Ключові слова: діагностика, ознака, формалізація, неврологічні захворювання, клінічні дослідження.

Постановка проблеми та аналіз літератури. За останні десять років відмічається значне зростання неврологічних захворювань (НЗ) в Україні: захворюваність на нервові хвороби, а також поширеність їх збільшились майже вдвічі [1]. Інсульт, або, як його називали раніше, мозковий удар, обумовлений раптовим припиненням кровопостачання частини головного мозку або крововиливом у порожнину черепу та стисненням тканини мозку кров’ю, що вилилась. Обидві ці причини призводять до припинення функціонування та до загибелі клітин мозку в ушкодженій ділянці, що призводить до порушення або втрати функції тих частин тіла, якими вони керують. В Україні захворюваність на інсульт складає приблизно 120 тис. випадків на рік. Серед наших співвітчизників, які перенесли інсульт, відносна кількість загиблих або таких що залишилися інвалідами, суттєво вища, ніж в цивілізованих країнах. На відміну від розвинених країн, в Україні інсульт як причина смерті посідає не третє, а друге місце, поступаючись лише захворюванням серця. Витрати на лікування хворих на інсульт або його наслідки в Україні набагато нижчі, ніж в розвинених країнах, та й навіть в багатьох країнах, що розвиваються. На сьогоднішній день є чітке уявлення про НЗ [2, 3]. Вони зумовлені навколишніми чинниками, такими, як забрудненість навколишнього середовища та шкідливі звички, та внутрішніми чинниками: високим кров’яним тиском, холестерином, тромбозом та ін. Тому для діагностики необхідні дослідження, що дозволяють оцінити збереженість чи порушення кровоплину та визначити місця крововиливів (ультразвукове дослідження сонних артерій, ангіографія – рентгенологічне обстеження судин). Дослідження крові для визначення порушень здатності крові до згортання, що сприяють чи утворенню тромбів, чи кровоточивості. Електрокардіографія (ЕКГ) або ультразвукове дослідження серця (ехокардіографія) для виявлення серцевих джерел тромбів, які можуть, відірвавшись, пересуватися в судини головного мозку [4]. Таким чином, для діагностики НЗ необхідно виконати аналіз різнорідних діагностичних ознак (дихотомічних, числових та візуальних), тому необхідно формалізувати множину діагностичних ознак. При цьому необхідно вирішити задачі формального опису ознак [5, 6] та відновлення пропущених даних [7, 8].

Ціллю статті є аналіз та формалізація вхідних даних для діагностування неврологічних захворювань.

Формалізація вхідних даних. Вхідні дані для діагностування НЗ представлені Кам'янець-Подільською міською лікарнею № 1. Для аналізу були відібрані 200 пацієнтів з підозрою на НЗ. В ході комплексного обстеження встановлені неврологічні порушення, а саме геморагічний інсульт, ішемічний інсульт, епілепсія, остеохондроз, енцефаліт та мігрень. Особливістю вхідних даних являється наявність великої кількості різнорідної інформації. При цьому багато ознак мають описовий характер.

Нехай кожен пацієнт представляє собою об’єкт (, – кількість пацієнтів) в багатовимірному просторі ознак. Простір ознак являє собою множину . Із елементів простору формується вектор ознак . Отже, кожен об’єкт в просторі ознак описується вектором . Задачею діагностики є віднесення пацієнта до одного з формалізованих станів НЗ (), де – ішемічний інсульт, – геморагічний інсульт, – епілепсія, – остеохондроз, – енцефаліт, – мігрень.

Далі необхідно розбити вхідну множину ознак на підмножини , які не перетинаються, так, щоб , . В результаті були виділенні наступні підмножини: – неврологічний статус, – лабораторні дослідження та – нейровізуальні дослідження. Кожна підмножина, в свою чергу, розбивається на підмножини . Підмножина розбита на підмножини: – черепномозкові нерви (12 пар), – рухова сфера (5 ознак), – менінпальні контрактури (2 ознаки), – чутливість (7 ознак), – сухожилкові та періостальні рефлекси (5 ознак), – патологічні ознаки (6 ознак), – координація рухів (8 ознак), – вегетативна нервова система (6 ознак). Підмножина розбита на підмножини: – аналіз крові на глюкозу, – загальний аналіз сечі, – загальний аналіз крові, – печінкові проби, – копрограма, – аналіз сечі на амілазу, – аналіз сечі на діастазу, – аналіз сечі на глюкозу. Підмножина , в свою чергу, розбита на підмножини: – електрокардіограма, – ультразвукова діагностика, – ехоенцефалоскопія, – магніто-резонансна томографія головного мозку, – комп’ютерна томографія.

Ознаки, які входять в підмножину , виміряються в дихотомічній шкалі, тому 1 – присутність ознаки, 0 – відсутність. Значення показників підмножини вимірюються в кількісній шкалі. Значення показників підмножини мають візуальне представлення. Таким чином, в якості експериментальних даних для діагностики НЗ необхідно сформувати таблицю наступної структури:

Таблиця. Експериментальні дані

N

1

2

3

j

...

N

Для комп’ютерної обробки експериментальних даних необхідно, щоб всі ознаки були виражені в числовому представлені. Отже множина представлена в дихотомічній шкалі, то будуть набувати значень 1 або 0, тобто присутність ознаки або відсутність. Множина представлена в номінальній шкалі, тобто ознаки мають цифрове представлення, яке відповідає нормам аналізів пацієнтів. Оскільки множина має числові дані, то необхідно виконати центрування і нормування. Першим етапом, як правило є центрування – знаходження точки середнього значення всіх ознак – геометричного центра багатовимірної множини точок даних. Зазвичай зручно зсунути всі точки даних на один і той же вектор таким чином, щоб центр множини опинився на початку координат. Наступний етап – це нормування – тобто ділення всіх значень ознак на певне число таким чином, щоб значення ознак потрапляли в подібні по величині інтервали. В якості такого числа, зазвичай вибирають одну із характерних відстаній. В багатовимірній множині існує декілька відстаній. Перша – це середньоквадратичне відхилення:

,

де ( – вектор даних, -та координата -го вектора).

У випадку, якщо вибірка може вважатися отриманою із нормального розподілу, то в колі з центром в та радіусом  знаходиться близько двох третин від числа точок даних. Існує відстань, яка характеризує максимальне розсіювання в множині даних

.

Нормування всіх ознак на призводить до того, що вся множина даних поміщена в коло одиничного радіусу.

Якщо в якості відстані вибрані або , то відповідні формули обробки (нормування на "одиничну дисперсію" і "на одиничне коло") мають вигляд:

, ,

де – новий вектор ознак, – старий вектор ознак.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Государственное бюджетное города москвы «центральная универсальная

    Документ
    ... Р. С. Тенденции роста и развития электронных периодических изданий / Р. С. Гиляревский, И. А. Черный // Современное ... новых информационных технологий в деятельности Нижегородской государственной областной детской библиотеки. Свергунова Н. М. ...
  2. Государственное образовательное профессионального образования

    Документ
    ... деятельности ЗабКИПКРО………………………………………………………… 17 V. Периодические издания:…………………………………………… Научно-методический журнал «Педагогическое ... и методическим работникам.  Статистика результатов государственной (итоговой) аттестации выпускников (9-х классов в ...
  3. Государственное и муниципальное управление (3)

    Ученые записки
    ... государственных экономических, социальных, и других программ, издание и продвижение нормативно-правовых актов, реклама государственных учреждений и государственных ... ра­бот свидетельствует 5-е издание учебного пособия «Государственная и муниципаль­ная ...
  4. Государственная центральная ХАНТЫ-МАНСИЙСК

    Библиографический указатель
    ... с 1941 г. - «Ханты-Мансийск». Справочный аппарат издания включает «Указатель предприятий, учреждений и организаций ... Институт природопользования Севера (Филиал Тюменской Государственной сельскохозяйственной академии) Факультет экономики и ...
  5. Государственная центральная ХАНТЫ-МАНСИЙСК

    Библиографический указатель
    ... с 1941 г. - «Ханты-Мансийск». Справочный аппарат издания включает «Указатель предприятий, учреждений и организаций ... Институт природопользования Севера (Филиал Тюменской Государственной сельскохозяйственной академии) Факультет экономики и ...

Другие похожие документы..