CC BY
46
УДК 61:002; 311:614; 519:22
ОБЗОР АНАЛИТИЧЕСКИХ РАБОТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
КОНСТРУКТИВНОЙ ЛОГИКИ
В.А. Хромушин, А.А. Хадарцев, О.В. Хромушин, Т.В. Честнова Тульский государственный университет (г. Тула)
Телефон: (4872) 33-32-51
Аннотация: В настоящем обзоре приведены работы по построению алгебраической модели конструктивной логики и ее использовании для аналитических работ по медицине и биологии.
Ключевые слова: модель, анализ, логика, алгоритм.
THE REVIEW OF ANALYTIC WORKS WITH THE APPLICATION OF CONSTRUCTIVE
LOGIC MODEL DEVELOPMENT
V.A. Khromushin, A.A. Khadartsev, O.V. Khromushin, T.V. Chestnova Tula State University Tel.: (4872) 33-32-51
Resume. This review presents the works on algebraic constructive logic model development and its application for analytic works on medicine and biology.
Key words: model, analysis, logics, algorithm.
Алгебраическая модель конструктивной логики (АМКЛ) является в своей основе моделью интуи-тивистского исчисления предикатов, отображающей индуктивную часть мышления - формулирование сравнительно небольшого набора кратких выводов из массивов информации большой размерности. С общей точки зрения систему можно применять как средство, согласующее информационные каналы исследуемого объекта и пользователя [1-5]. С философской точки зрения АМКЛ обеспечивает отыскание закономерностей в хаосе.
Алгоритм АМКЛ отдалённо напоминает синтез цифровых автоматов с нахождением тупиковой дизъюнктивной формы и по этой причине использует её терминологию. Только в данном случае факторы представлены любыми числовыми значениями, а не только 0 или 1.
АМКЛ предназначено для многофакторного анализа в различных областях знаний. Аналитические возможности АМКЛ позволяют учитывать в определенной степени скрытые (не учтенные) факторы. Эта модель отличается от всех известных методов многофакторного анализа и по этой причине ценна для использования в аналитической работе.
АМКЛ является отечественной разработкой и не имеет зарубежных аналогов.
Существуют несколько вариантов алгоритма АМКЛ. Первоначальный алгоритм опубликован в литературе [1-4]. Впервые алгоритм АМКЛ был изложен в 1983 г. в диссертационной работе Щеглова В.Н. [1]. На начальном этапе АМКЛ применялась в химической промышленности для оптимизации сложных химических процессов. В последующем этот алгоритм использовался в аналитических работах по медицине и биологии [5-20]. Особенности алгоритма и применения АМКЛ изложены в литературе [21-26], а также на сайте медицинского института Тульского государственного университета http://www.medtsu.tula.ru/mt/amcl/amcl.html .
Достаточно сложным этапом продвижения АМКЛ в аналитику было создание программного обеспечения, обеспечивающего высокое быстродействие и большое число анализируемых факторов [4,5,27]. Эта работа была выполнена специалистом «Компьютерного центра здравоохранения Тульской области» (Бучель В.Ф.). Программа выполнена на языке Visual C++ и позволяет обрабатывать массивы с числом факторов до 254 в режимах достижения цели (прямой расчет) и не достижения цели (расчет от обратного).
В ряде работ [1, 5] АМКЛ показана как интуициониская логика. В качестве пояснений следует отметить, что математика с методами и логикой Л. Э. Я. Брауэра и его школы принято считать интуиционистской. Согласно интуиционистским воззрениям, предметом исследования математики являются умственные построения, рассматриваемые как таковые «безотносительно к таким вопросам о природе конструируемых объектов, как вопрос, существуют ли эти объекты независимо от нашего знания о них» (А. Гейтинг, Нидерланды). Применительно к идеологии АМКЛ с термином «интуициониская логика» можно согласиться, поскольку понимание дизъюнкции и критика закона исключенного третьего по Л. Бауэру не противоречит основополагающей идеи АМКЛ.
Проводимые с помощью АМКЛ аналитические работы чаще всего проводились для проведения системного анализа с выявлением причинно-следственных связей.
В работах [6,14] изучалась распространенность листериоза среди различных групп населения и видов животных с определением их роли как источников инфекции. По накопленным данным построена модель, положенная в основу созданной системы анализа и управления листериозом и позволяющая вы-
являть причинно-следственные связи.
В работах [8,28] на базе мониторинга рождаемости и смертности, проводимого в здравоохранении Тульской области, осуществлялся анализ с выявлением закономерностей и слабых мест.
Результаты анализа данных государственного медико-дозиметрического регистра по Тульской области изложены в работах [7-9] с выявлением заболеваемости и смертности на территориях с правом на отселение.
В работе [19] определены значимые факторы риска развития остеопенического синдрома, что позволило предложить авторский подход к терапии остеопороза/остеопении у больных мусковисцидозом.
С помощью АМКЛ в работе [18] определены основные экологические факторы, влияющие на фенотипическую изменчивость колорадского жука: содержание железа в особях жука, шум, содержание цинка и кальция в теле особей колорадского жука, содержание марганца в почве.
Обработка данных в исследованиях, направленных на изучение шунгитовой породы, позволило установить ряд важных закономерностей [15,16].
Так в работе [16] впервые выявлены и обоснованы причинно-следственные связи между изменениями вирулентных свойств бактерий, являющихся этиологическими агентами гнойно-воспалительных заболеваний под действием ароматических, алифатических и гетероциклических углеводородов в составе шунгита.
В результате анализа достоверно установлено снижение адгезивных, гемолизирующих свойств бактерий, выявлено изменение биохимических свойств и ферментативной активности условнопатогенных бактерий.
Изучение механизмов, обеспечивающих прикрепление (адгезию) бактерий к клеткам-мишеням, является эффективной предпосылкой для создания профилактических антиадгезивных препаратов на основе шунгита, направленных на снижение или предотвращение колонизации тканей хозяина. Достоверно доказано активное влияние вытяжек шунгитовой породы на гемолизирующие, ферментативные и биохимические свойства бактерий, что позволяет учитывать эту особенность при разработке противо-бактериальных препаратов.
С помощью АМКЛ впервые установлены структурные группы органических соединений, ответственных за различные типы биологической активности органической массы шунгитовой породы в работе [15]. Это позволило на основе системного анализа установить взаимосвязи между определенными типами биологической активности шунгитовой породы Зажогинского месторождения Карельского Заонежья по отношению к ряду культур патогенных микроорганизмов и ее вещественным составом.
В системном анализе с использованием АМКЛ в работе [20] выявлены особенности состояний функций женского организма в норме и при патологии в условиях проживания в средней полосе РФ (г. Тула) и Севера РФ (г. Сургут).
Развитие АМКЛ как направления работ в последние годы осуществлялось по трем направлениям:
- совершенствование алгоритма;
- совершенствование методологии оценки результата;
- расширение функциональных возможностей.
Совершенствование алгоритма, прежде всего, направлено на стремление получить более компактную модель. Первоначальный алгоритм осуществляет построение модели в едином вычислительном цикле и как показано в работе [4] сужает возможности модификации модели по обеспечению большей компактности. По этой причине работы по совершенствованию АМКЛ предусматривают первоначальное формирование точечного пространства с последующим получением результирующих составляющих. Идеология такого подхода и варианты алгоритмов изложены в работах [2,3,29], последний из которых приведен в работе [4].
Методологические аспекты применения АМКЛ в аналитической работе представлены методикой выделения главных результирующих составляющих, приведенной в работе [30] и использованной в работе [20], а также вариантами графического представления результирующих составляющих, облегчающих интерпретацию результата [4].
АМКЛ позволяет строить экспертные системы [4]. Для реализации этой задачи необходимо знать суммарную мощность результирующих импликант. При этом надо иметь ввиду, что простое суммирование мощностей в данном случае невозможно, поскольку факторы указаны в результирующей модели с пределами определения. По этой причине множества возможных значений факторов могут не пересекаться, что не даёт право их простого суммирования. Полученное суммарное значение мощностей результирующих импликант принимается за 100%. Результирующие выражения формулируются в терминах русского языка в виде вопросов. Утвердительный ответ на текущий вопрос позволяет мощность, соответствующую этому вопросу, как долю от 100% суммарной мощности, суммировать со значением от предыдущего вопроса. Накопленное значение будет соответствовать вероятности достижения ожидаемого результата.
Результаты построения экспертной системы с помощью АМКЛ впервые приведены в работе обработке слабоструктурированной информации по микроэлементным нарушениям у человека [17,31]. Пути реализации экспертной системы, в том числе вычисление максимально возможной суммарной мощности, показан в литературе [31]. В работе [17] было проведено тестирование экспертных систем на основе АМКЛ и обученной нейронной сети (НС) с помощью программы Рапа1угег, в которой реализованы автоматическая стратегия и тактика обучения, обеспечивающих оптимальное изменение параметров обучения для достижения поставленной цели. При этом НС имела число нейронов 5, число тактов обмена 2, допустимое отклонение 5% и была полностью обучена через 231775 такт. В результате тестирования экспертных систем был сделан вывод, что АМКЛ лучше распознает класс здоровых (89%) по сравнению с 72,2% для НС и хуже распознает класс больных (75%) по сравнению с 81,2% для НС. Учитывая близость результатов и ограниченное число случаев, автор пришел к выводу, что АМКЛ обладает большей значимостью и предпочтительностью использования для построения экспертной системы [17]. В тоже время в этой работе не была решена задача универсальности технического решения, что позволило построить экспертную систему только по микроэлементным нарушениям у человека.
Универсальное программное обеспечение приведено на сайте
http://www.medtsu.tula.ru/mt/amcl/ExpSYSt.pdf. Для универсального подхода в решении различных задач создана программа, с помощью которой в экспертную систему экспортируются суммарная мощность, минимальное и максимальное значения каждого фактора, а также математическая модель в требуемом формате представления [32].
В последнее время АМКЛ как направление работ используется в аналитических расчетах и развивается специалистами Тульского государственного университета.
ЛИТЕРАТУРА
1. Щеглов В. Н. Алгебраические модели конструктивной логики для управления и оптимизации химико-технологических систем // Автореферат кандидата технических наук. - Л.: Технологический институт им. Ленсовета. - 1983. - 20 с.
2. Хромушин В.А. Методология обработки информации медицинских регистров.- Тула: ТГУ, 2005.- 120 с.
3. Хромушин В.А., Черешнев А.В., Честнова Т.В. Информатизация здравоохранения. Уч. пособ.-Тула: Изд-во ТулГУ, 2007.- 207 с.
4. Хромушин В.А., Хадарцев А.А., Бучель В.Ф., Хромушин О.В. Алгоритмы и анализ медицинских данных // Учебное пособие.- Тула: «Тульский полиграфист», 2010.- 123с.
5. Щеглов В.Н., Хромушин В.А. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики. // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: НИИ новых медицинских технологий.- 1999.- №2.- С. 131-132.
6. Честнова Т. В., Щеглов В. Н., Хромушин В. А. Контекстно-развивающаяся база данных для логической интеллектуальной системы, используемой в здравоохранении //Эпидемиология и инфекционные болезни. - 2001.- №4.- С. 38 - 40.
7. Щеглов В. Н., Бучель В. Ф., Хромушин В. А. Логические модели структур заболеваний за 1986-1999 годы участников ликвидации аварии на ЧАЭС и/или мужчин, проживающих в пораженной зоне и имеющих злокачественные новообразования органов дыхания// Радиация и риск - 2002. - Вып. 13.-
С. 56 - 59.
8. Хромушин В.А. Системный анализ и обработка информации медицинских регистров в регионах // Автореферат на соискание ученой степени доктора биологических наук - НИИ новых медицинских технологий.- Тула.- 2006.- 44 с.
9. Хромушин В. А., Щеглов В. Н., Бучель В. Ф. Информационно-аналитическая база Государственного медико-дозиметрического регистра по Тульской области//Сборник трудов «Экологические проблемы Тульского региона».-Тула.-2002.-С.126 - 130.
10. Щеглов В. Н. Алгоритмическая модель слабых взаимодействий и синхронизации ультраструктур нейронов// Парапсихология и психофизика. - 1998. - №1(25). - С. 51 - 55.
11. Щеглов В.Н. Редукция квантовых когерентных состояний некоторых ультрамикроструктур нейронов мозга и особые состояния сознания как процессы, описываемые алгебраическими моделями конструктивной (интуиционистской) логики// Вестник новых медицинских технологий. - 2000. - Т. 7, №2. - С. 139 - 142.
12. Щеглов В.Н., Константинова Н.В. Искусственный интеллект и электроэнцефалографические корреляты низкоуровневых воздействий // Вестник новых медицинских технологий. - 1997. - Т. IV. - №4.
- С. 152 - 154.
13. Щеглов В.Н., Яшин М.А. Моделирование энергоинформационных взаимодействий в биообъекте на основе исследования гиперсинхронизации электрической активности головного мозга человека.
//Физика волновых процессов и радиотехнические системы. Изд. «Самарский университет». - Т. 2, № 1, 1999. - С. 58 - 63.
14. Честнова Т.В. Системный анализ и управление микробиологическим мониторингом при лис-териозе. Автореферат доктора биологических наук. Тула: ТулГУ, 2003. 36с.
15. Прокопченков Д.В. Системный анализ химического состава шунгитовой породы, как основы ее биологической активности. Автореферат кандидата биологических наук. Тула: ТулГУ, 2008. 26 с.
16. Серегина Н.В. Системный анализ изменений вирулентных свойств условно-патогенных бактерий при взаимодействии их с природными биологически активными веществами. Автореферат кандидата биологических наук. Тула: ТулГУ, 2008. 27 с.
17. Махалкина В.В. Обработка слабоструктурированной информации при построении базы знаний экспертной системы микроэлементных нарушений у человека. Автореферат кандидата биологических наук. Тула: ТулГУ, 2009. 23 с.
18. Холодова Ю.Г. Системные принципы оценки фенотипической изменчивости насекомых. Автореферат кандидата биологических наук. Тула: ТулГУ, 2009. 20 с.
19. Соболенкова В.С. Системный анализ в ранней диагностике и лечении остеопенического синдрома при муковисцидозе. Автореферат кандидата медицинских наук. Тула: ТулГУ, 2009. 30 с.
20. Хадарцева К.А. Системный анализ параметров вектора состояния организма женщин репродуктивного возраста при акушерско-гинекологической патологии. Автореферат доктора медицинских наук. Тула: ТулГУ, 2009. 43с.
21. Хромушин В.А., Бучель В.Ф., Честнова Т.В.Особенности использования алгебраических моделей конструктивной логики в биофизике и биологии // Вестник новых медицинских технологий. -2008. - Т. ХУ, № 4. - С. 174-175.
22. Хадарцев А.А., Яшин А.А., Еськов В.М., Агарков Н.М., Кобринский Б.А., Фролов М.В., Чухраев А.М., Хромушин В. А., Гонтарев С.Н., Каменев Л.И., Валентинов Б.Г., Агаркова Д.И. Информационные технологии в медицине: Монография.- Тула, 2006.- 272 с.
23. Щеглов В.Н. Вычислительные и имитационные возможности программы построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики (АМКЛ) в ЭЭГ-исследованиях // Тезисы докладов 22 - 25 сентября 1997 г. «Фундаментальные науки и альтернативная медицина». - Пущино: РАН, 1997г. - С. 110 - 111.
24. Щеглов В. Н. Творческое сознание. Интуиционизм, алгоритмы и модели// - Тула: Гриф и К, 2004. - 200 с.
25. В. Н. Щеглов Алгебраические модели конструктивной (интуитивистской) логики и теория смыслов В.В. Налимова.
http://publ.lib.ru/ARCHiyES/SCH/SCHEGLOy Vitaliy Nikolaevich/Scheglov V.N. Algebraicheskie modeli konstruktivnov logiki .[docl.zip, 2006. - 32 с.
26. Хромушин В.А. Использование алгебраических моделей конструктивной логики в медицине и биологии. XXXXV научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. - Тула, 2009.- С.147-154.
27. Хромушин В.А., Бучель В.Ф., Жеребцова В. А., Честнова Т.В. Программа построения алгебраических моделей конструктивной логики в биофизике, биологии и медицине // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: НИИ новых медицинских технологий.- 2008.- N 4.- С.173 - 174.
28. Мартыненко П.Г., Волков В.Г., Хромушин В. А. Прогнозирование преждевременных родов: результаты алгебраического моделирования на основе конструктивной логики// Вестник новых медицинских технологий.
29. Хромушин В.А. Алгебраическая модель количественной оценки влияния значений переменных на результат // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: НИИ новых медицинских технологий.-2003.- №4, ТХ- С. 68-70.
30. Хромушин В.А., Махалкина В.В. Обобщенная оценка результирующей алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: ТулГУ, 2009.- N 3.- С.39 - 40.
31. Хромушин В. А., Махалкина В.В. Использование алгебраической модели конструктивной логики при построении экспертных систем // Вестник новых медицинских технологий.- Тула: ТулГУ, 2009.-N 3.- С.40 - 41.
32. Хромушин В.А., Хромушин О.В., Минаков Е.И. Алгоритм и программа анализа результирующих импликант алгебраической модели конструктивной логики. XXXXVI научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. - Тула, 2010.- С.138-148.
