CC BY
66
УДК [615.471:681].03:616.9-036.22-07
ТЕОРИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ НЕЧЕТКИХ СЕТЕВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ МЕДИКО-ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ
В данной работе при синтезе соответствующих систем управления предлагается рассматривать взаимодействие следующих основных факторов, влияющих на экологическую безопасность человека и его среды обитания: состояние среды обитания человека; состояние здоровья и функциональное состояние человека; состояние техногенных систем окружающих человека.
Ключевые слова проектирование, сетевые аспекты, техническая подсистема.
email: SFilist@gmail.com
Известно, что здоровье населения планеты во многом зависит от его гармонического взаимодействия со средой обитания, включая взаимодействие с природой и техногенными структурами.
Адекватный учет различных составляющих, влияющих на состояние природы и общества, позволяет повышать качество управления экологической безопасностью.
В данной работе при синтезе соответствующих систем управления предлагается рассматривать взаимодействие следующих основных факторов, влияющих на экологическую безопасность человека и его среды обитания: состояние среды обитания человека; состояние здоровья и функциональное состояние человека; состояние техногенных систем окружающих человека.
Таким образом, речь идет о комплексном исследовании сложных систем, состоящих из подсистем принципиально различной природы, которые в совокупности можно рассматривать как некоторую экологическую систему, понимая под экологией науку о природной среде на Земле, состоящей из объектов живой и неживой природы, находящихся в тесном взаимодействии [1].
Каждая из рассматриваемых подсистем представляет собой сложный объект исследования, который не может быть достаточно точно описан в рамках традиционных математических подходов (теория дифференциального и интегрального исчисления, теория вероятностей и математической статистики и др.). Основная сложность заключается в том, что целостная система состоит из подсистем различной природы, описываемых различными, плохо формализуемыми математическими моделями, часто с недостаточным количеством разнородной информации, описывающей состояние объекта. При этом задача оптимизации функционирования объекта должна проводиться по многим критериям для нескольких альтернативных и иногда противоречивых ситуаций. Мировой и отечественный опыт показывает, что решение таких задач лучше всего осуществляется с помощью экспертных систем, которые используют модели с нечетким и неполным представлением данных.
Анализ искомой предметной области позволил выделить три основных уровня системы управления медико-экологической безопасностью (рис. 1).
Подсистему оценки и управления состоянием человека, техническую подсистему (ТП) и подсистему анализа и управления состоянием среды обитания и функционирования человека и ТП. Причем, несмотря на достаточно большие отличия в способах организации и функционирования названных подсистем, каждая из них может быть разбита на три составные части (блока): блок принятия диагностических решений, блок фиксации решений и прогнозирования состояния подсистемы (блок моделей), блок оптимизации состояния подсистемы. Так, подсистема анализа и управле-
ния состоянием среды функционирования разбивается на следующие блоки: 1) блок диагностики состояния среды, 2) блок фиксации состояния и прогноза поведения природной среды, окружающей человека и ТП, з) блок оптимизации состояния среды функционирования. В свою очередь, состояние природной среды функционирования удобно рассматривать с точки зрения двух составляющих: состояния, зависящего от функционирования исследуемой ТП и общего состояния природной среды, определяемого комплексом внешних по отношению к искомой системе факторов. Иногда удобно отдельно выделять подсистемы анализа и управления воздушной средой, водой и почвой. Подсистема оценки и управления состоянием человека разбивается на блоки диагностики состояния, фиксации состояния и прогноза жизнедеятельности и эффективности работоспособности и блок оптимизации состояния.
Человек
Общее состояние и заболевания, не связанные с профессиональными действиями
Профессиональные заболевания и заболевания, связанные с экологической обстановкой
Функциональное состояние
Профессиональные навыки и качества
Диагностика Фиксация состояния Оптимизация
состояния и прогноз жизнедея- состояния
человека тельности и эффектив- (лечение,
ности работоспо- профилактика,
собности обучение)
4 Т
Технические подсистемы (ТП)
Диагностика Фиксация состояния Оптимизация
состояния и прогноз надежности состояния
ТП и работоспособности профилактика
ТП и ремонт ТП
Среда функционирования
в зависимости от работы искомой ТП
в зависимости от внешних природных факторов
Диагностика Фиксация состояния Оптимизация
> состояния и прогноз поведения состояния
среды среды среды
Рис. 1. Три основных уровня социотехнической системы
Причем состояние человека может рассматриваться с точки зрения общих и профессиональных заболеваний, собственно функционального состояния, а также с учетом профессиональных навыков и качеств. Техническая подсистема разбивается на составные части в зависимости от решаемых задач и целей управления. Таким образом, эффективность взаимодействия человека с ТП определяется с учетом целого комплекса различных факторов.
Для реализации этих блоков предлагается единая интерактивная полифунк-циональная модель базы знаний для универсальной экспертной системы, выполняемая в виде однородной сетевой среды с оригинальным унифицированным решающим модулем, располагающимся в узлах сетевой модели (рис. 2) [7, 9]. Решающие правила, используемые в решающем модуле (РМ), ориентированы, в основном, на применение нечетких (ненадежных) знаний и фактов, выраженных через коэффициенты уверенности. В предлагаемой модели применение коэффициента уверенности распространяется на анализ надежности измерения признаков, описывающих состояние соответст-
148
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
№ 9(64)2009
вующей подсистемы или ее частей, и на определение «полезности» проведения тех или иных мероприятий с учетом индивидуальных особенностей рассматриваемого объекта и, кроме того, для РМ разрешено не только использование правил нечетких выводов, но и других, хорошо зарекомендовавших себя решающих процедур (дискриминантный анализ, различные модификации метода эталонов, вероятностные процедуры, методы динамического интерактивного конструирования двухмерных отображающих пространств и др.).
РМ,Г
База знаний, база данных
11 / \ \ / | I / 1 1 /
РМ11 РМк1 РМк+11 -! - ^ РМп1
1 N 1 N 1 \
11 А 1 1 / 1 1 /\ 11 /
РМ12 РМк2 РМк+12 —1 ~ ^ РМп2
I \ 1 \ 1 \
РМкт
Блок поддержки принятия диагностических решений и оценки их качества
РМ
±У1
РМк+1
1У\
РМпт
Блок анализа и оценки качества диагностических заключений и прогноза
РМп+11
РМГ1
РМп+12
РМГ2
11У! 11
РМп+
РМт
Блок поддержки принятия решений по управлению и коррекции состояния окружающей среды
СОК
1
СУБ
1
1 к 1
ЛПР
\
Б Окружа-
ющая
Т среда
1 Р
Система обучения
Рис. 2. полифункциональная модель базы знаний для универсальной экспертной системы
и
«Встраивание» четких решающих правил в нечеткую базу знаний экспертной системы предлагается производить в соответствии с общей методикой синтеза нечетких решающих правил разработанной на кафедре биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета [6].
Выбор типа и объема задач, реализуемых одним решающим модулем производится инженером по знаниям совместно с экспертами, в интересах которых создается система.
Принятие решений в сетевой модели осуществляется цепочками решающих модулей с поэтапным уточнением дополнительных факторов до заданной уверенности. Проход по строке соответствует уточнению диагноза (в блоке диагностики состояния среды) и улучшению показателей состояния среды по заданному диагнозу (в блоке оптимизации), а проход по столбцам соответствует смене гипотезы о диагнозе или смене тактики «оздоровления» среды. Переход от одного решающего модуля к другому осуществляется по трассе с максимальным коэффициентом уверенности. При этом система запоминает и анализирует и другие гипотезы с достаточно высокими (выше порога) коэффициентами уверенности, и после проработки наиболее вероятной гипотезы предлагает эксперту проверить и другие высоковероятные гипотезы.
При работе с сетевой моделью в специальной буферной памяти производится запоминание номеров и порядка использования РМ, условий их работы с сохранением требуемых фактов и данных по каждому модулю. Поскольку для каждого модуля может быть задан его вес в принятии того или иного решения, а также известны роль и вес каждого признака, используемого РМ, появляется возможность оценки качества
работы эксперта путем анализа используемых модулей и даже отдельных признаков. Функцию контроля качества за деятельностью эксперта выполняют специальные программные средства системы оценки качества (СОК). Информация с СОК передается системе управления внешнего уровня (СУВ), в качестве которой чаще всего рассматривается администрация системы, организующая соответствующие воздействия на лиц, принимающих решения.
Разделение задач и функций по решающим модулям сети позволяет упростить задачу поиска тех РМ, которые приводят к ошибкам по вине системы. Как только количество ошибок, совершаемых РМ, достигает порогового значения, то, в зависимости от типа решающих правил и характера совершаемых ошибок, к этому модулю подключается система обучении, производящая коррекцию соответствующих решающих правил и (или) связей.
Каждый решающий модуль реализует расчет показателей качества взаимодействия с ним лиц, принимающих решения, и, при необходимости, может быть переведен в режим собственного обучения или в режим реализации программ аттестации, профессионального отбора или обучения соответствующего персонала.
В качестве примера изложенных принципов проектирования рассмотрим автоматизированную систему для поддержки принятия решений при прогнозировании сердечного риска с учетом факторов среды. Исходя из задач, решаемых разрабатываемой системой, в ее состав введены три подсистемы (уровня): 1) подсистема управления базой данных (ПУБД); 2) подсистема тестирования; з) решающий модуль.
Структурная схема автоматизированной системы показана на рис. 3.
ПУБД этой системы включает три функциональных модуля:
1) глобальную базу данных;
2) локальную базу данных первого уровня;
3) интерфейс.
Процесс наполнения локальной базы данных осуществляется через интерфейс и блок тестирования, который находится на втором уровне системы.
При обучении модуля нечеткого вывода пользователь указывает выборки (имена файлов базы данных), которые хранятся в локальной БД. Решающий модуль включает два блока: модуль нечеткого вывода и ПУБД третьего уровня, которая включает локальную базу данных третьего уровня и блок формирования функций принадлежности (БФФП).
Локальная база данных третьего уровня предназначена для хранения моделей модуля нечеткого вывода (настраиваемых параметров решающего модуля) и функций принадлежности для фуззификаторов модуля нечеткого вывода.
Процесс получения функций принадлежности сводится к определению и преобразованию гистограмм информативных признаков, хранящихся в глобальной базе данных.
Более подробно принципы построения таких систем рассмотрены в работах
[8, 9].
Аналогичные структурные решения могут быть использованы в задачах оценки функционального состояния человека. Вопросы построения методик и технических средств для решения задач оценки функционального состояния человека, его готовности к надежному выполнению тех или иных работ, а также некоторые вопросы по решению задач профессионального отбора и рациональной расстановки кадров рассмотрены в работе [10].
150
НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ
№ 9(64)2009
Глобальная БД
Блок формирования информативных признаков
Блок статистического анализа
Блок разведочного анализа
Блок вейвлет/Фурье анализа
Интерфейс
Локальная БД 1-го уровня Файлы ЭКС
редактирование
Аналоговый
интерфейс
Усилитель Пациент
ЭКС + 4
Врач
Диагностика/обучение
Нечеткая нейроная сеть
ПУБД 3-го уровня
Локальная база данных 3-го уровня
База моделей модуля нечеткого вывода
База данных функций принадлежности
Блок формирования функций принадлежности
Решающий модуль
I__________________________________________________1
Рис. 3. Структурная схема автоматизированной системы для поддержки принятия решений при диагностике ишемической болезни сердца
В подсистеме оценке и управления средой функционирования в качестве признаков для принятия соответствующих решений, в зависимости от целей поставленной задачи, могут использоваться показатели, рассчитываемые в соответствии с индексно-нормативными методами, отражающими степень загрязнения различных сфер окружающей среды, либо по фактической величине поступления загрязнителя в среду, либо по отношению к установленному для данной территории значению санитарно-технического норматива (ПДК, ПДВ) [6]. Например, эколого-токсилогическая характеристика почвы может быть оценена набором показателей, определяющих содержание микроэлементов и тяжелых металлов - 7п, Мо, Си, Мп, В, Ав, СЬ, Нд, РЬ, Со, Сг, Fe; по загрязнению почвы радионуклидами — l37Cs, 90Sr; по загрязнению почвы пестицидами и др. [11]. Для расширения возможностей по количеству и качеству принимаемых решений наряду с «загрязняющими» показателями рекомендуется использовать и различные «нормальные» признаки. Например, при описании состояния почвы в интересах сельского хозяйства могут быть определены: гранулометрический состав, степень эродированности, содержание гумуса, pH, гидролитическая кислотность, сумма поглощенных оснований, степень насыщенности основаниями, содержание щелочно-гидролизуемого азота, содержание щелочно-гидролизируемого азота, содержание подвижного фосфора и калия, содержание поглощенного натрия [11].
В качестве практических приложений по экологически зависимым заболеваниям нами решены задачи проектирования систем поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья людей занятых в экологически опасном Железногорском районе Курской области подверженному комплексному воздействию вредных выбросов горно-металлургического комбината и постоянного магнитного поля (Курской магнитной аномалии) [2, 3, 4, 5].
і
2
3
Литература
1. Большаков В.Н., Кряжимский Ф.В., Павлов Д.С. Перспективные направления развития экологических исследований в России // Экология. — 1993. — №3. — С.3-16.
2. Иванков Ю.А. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний вызываемых состоянием окружающей среды с учетом индивидуальных особенностей организма / Н.А. Кореневский, Ю.А. Иванков, Е.А. Яковлева, Н.Н. Савченко / / Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2007. Т.6, №2. — С.395-401.
3. Иванков Ю.А. Метод нечеткого прогнозирования заболеваний с учетом экологических факторов и индивидуального состояния здоровья/ Н.А. Кореневский, А.А. Бурмака, Ю.А. Иванков // Медико-экологические информационные технологии: сб. материалов юбилейной Х международной научно-технической конференции / Курск. гос. техн. ун-т. — Курск, 2007. - С.57-59.
4. Иванков Ю.А. Влияние магнитного поля на состояние здоровья человека на примере г. Железногорска/ М.П. попов, Ю.А. Иванков // Системные исследования в науке и образовании: сборник научных трудов; КГУ, Курск МУ изд. центр ЮМЭКС, 2006. - С.29-З2.
5. Коптева Н.А. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сельскохозяйственных рабочих на основе нечеткой логики принятия решений/ Н.А. Кореневский, Н.А. Коптева, Р.А. Крупчатников // вестник Воронежского государственного технического университета Том 4, №7, 2008. - С.86-89.
6. Кореневский Н.А. проектирование нечетких решающих сетей настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики [Текст] / Н.А. Кореневский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. — 2005. — Т.4, №1. — С.12-20.
7. Кореневский Н.А., Артеменко М.В. Экспертные системы диагностики и управления сложными социотехническими системами / Материалы международного экологического форума Современные экологические проблемы провинции. - Курск, 1993. - С.128-130.
8. Кореневский Н.А., Гадалов В.Н. Принципы построения интерактивных систем поддержки принятия решения для типовых лечебных учреждений // Материалы и упрочняющие технологии-94: Материалы Всесоюзной конференции. - Курск, 1994. - С. 11-16.
9. Кореневский Н.А. проектирование систем поддержки принятия решений для медикоэкологических приложений: моног. / Н.А. Кореневский, В.С. Титов, И.Е. Чернецкая - Курск. гос. техн. ун-т., 2004. - С.180.
10. Плотников В.В., Кореневский Н.А., Забродин Ю.М. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации. - Орел: Из-во ин-та психологии АН СССР: ВНИИОТ Госагропрома ССР, 1989.
11. Чуян Г.А., Карпинец Т.В. База данных для проведения аэроэкологического мониторинга земель Курской области / Материалы международного экологического форума Современные экологические проблемы провинции. - Курск, 1993.
THE THEORY OF DESIGNING OF INDISTINCT NETWORK EXPERT SYSTEMS FOR MANAGEMENT OF MEDIKO-ECOLOGICAL SAFETY
In the given work at synthesis of corresponding control systems it is offered to consider interaction of the following major factors influencing ecological safety che-loveka and his environment of dwelling: a condition of an inhabitancy of the person; a state of health and a functional condition of the person; consisting-nie technogenic systems of associates of the person.
N.A. Korenevsky S.A. Filist A.B. Kraskovsky V.I. Afanasyev
Kursk State Technical University
e-mail: SFilist@gmail.com
Key words: designing, network aspects, tehni-cheskaja a subsystem.
