CC BY
44
2) выполнить частотную фильтрацию. Опытным путем установлено, что слова, не являющиеся словами из словаря не рекомендуемых слов и имеющие максимальную частоту, являются ключевыми. Пользователь сам устанавливает частотный порог, после которого в базе понятий остаются только ключевые слова;
3) задать заголовки тем и входящих в них понятий;
4) автоматически сформировать темы;
5) выполнить в случае необходимости вручную корректировку дерева каталога.
Исследования проведены при поддержке фонда Леонарда Эйлера немецкой службы академических обменов.
УДК 658.512
Ю.М.Вишняков, С.И.Родзин
ТЕХНОЛОГИЯ АССОЦИАТИВНОГО ПОИСКА В ПЕРСОНАЛЬНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ ГРАФИЧЕСКИХ АРХИВАХ
Разрабатывается новая компьютерная технология для организации ассоциативного поиска в персональных графических архивах, которая обеспечивает согласованное выполнение следующих требований:
• формулировку запроса для поиска графического объекта с использованием графических примитивов и вербального текста, задаваемых пользователем;
• интеллектуальный ассоциативный поиск в архиве запрашиваемого графического объекта за разумное время с представлением пользователю права окончательного выбора;
• визуализацию графических образов в полиоконном миниатюрном формате.
Технология базируется на использовании современного аппарата «мягких вычислений» (искусственные нейронные сети и нечеткая логика), при этом время поиска линейно зависит от числа ассоциативных соединений в нейросети и слабо зависит от числа хранимых имен графических объектов.
Предполагается, что пользователь может иметь очень приблизительное представление о том, что именно он ищет, поэтому алгоритм поиска носит недетерминированный характер, а исходной информации, формируемой в виде запроса к системе, присуща неполнота, неточность и неопределенность.
Меню системы предусматривает задание следующих атрибутов поиска:
• тип графического объекта;
• величина и положение объекта;
• цвет;
• тип линий и поверхности образа;
• топологические особенности объекта.
Атрибуты являются нечеткими переменными и сгруппированы в ассоциативные пары (например, <круг, малый>, <прямоугольник, зеленый>, <жирная, красная>, <линия, диагональ> и т.д.). Разработана общая методика и модель, связывающие в реляционную зависимость объект поиска, его атрибуты, их значения и структуру объекта поиска.
Разработка технологии, базирующейся на математическом аппарате «мягких вычислений», направлена на достижение следующих практических целей:
• создание интеллектуального помощника для быстрого поиска по приблизительному запросу необходимого графического образа;
• отказ от неудобного библиотечного метода аннотирования и индексирования персонального электронного архива документов.
Е.В. Попова
МОДЕЛЬ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ НЕВРОЛОГИЧЕСКИХ БОЛЬНЫХ
В последнее время в арсенале врача-невропатолога появляются всё новые методические и аппаратные средства и методы диагностики больных.
Постановка задачи (А) - из имеющейся совокупности методов и средств диагностики (анамнез, тесты, результаты аппаратной диагностики и др.) необходимо создать модель диагностики по критерию “стоимость - достоверность”. Создаваемая модель имеет вид (А, В, С, О, Е, Р) . Исходя из условий поставленной задачи осуществляется построение оптимальной системы диагностики.
Объектом диагностики является нервная система человека, характеризуемая многоуровневой иерархической структурой, в которую входят различные по сложности и влиянию на жизнедеятельность человека уровни. Каждый уровень характеризуется определённой схемой и методикой диагностики.
Множество альтернативных решений (В) составляет совокупность методов диагностики, имеющихся в распоряжении врача.
Критерием оценки решений (С) является выявление опасных с точки зрения функционирования нервной системы и организма в целом заболеваний. Для каждого из критериев задаётся шкала упорядоченных оценок.
Множество шкал критериев (Б) составляют: вероятность обнаружения заболевания - Р; стоимость оборудования и диагностики - Б; продолжительность контроля - Т.
Под системой предпочтений (Е) врача - лица, принимающего решение (ЛПР), понимаем совокупность сведений о преимуществах и недостатках методов диагностики или их совокупностей.
Для такой многокритериальной модели система предпочтений для поставленной задачи задаётся совокупностью множеств с отношениями предпочтений. Отношения предпочтений устанавливаются врачом условиями компромисса между критериями (Р, 5, Т).
