3.3 Алгоритм управления процессами принятия решений
Для решения задач машинной реализации предлагаемых в работе метода и моделей предлагается алгоритм управления процессами принятия решений для соответствующей интеллектуальной системы.
Структура алгоритма приведена на рисунке 3.13.
Алгоритм реализует две крупные ветви - процесс синтеза необходимых математических моделей и их загрузку в базу знаний (блок 1) и собственно процесс принятия решений в интерактивном режиме.
При реализации первой ветви алгоритма формируется экспертная группа, количество которой регламентируется рекомендациями Госстандарта, опирающимися на квалиметрию (блок 2). По тестовым задачам из предметной области, изучающей хронические облитерирующие заболевания артерий нижних конечностей, определяется коэффициент конкордации W, характеризующий согласованность действий экспертов и степень их взаимопонимания. Если коэффициент конкордации превышает пороговое значение (W∏=0,75), то экспертная группа признается способной к решению поставленных задач (блок 3) и с помощью инженера по знаниям эта экспертная группа учится строить функции принадлежности для гибридных нечетких решающих правил и изучает
вопросы их агрегации в зависимости от требуемых условий и структуры данных (блок 4). Если W≤W∏ производится коррекция состава экспертной группы (блок 5) или ее дообучение до достижения неравенства W>W∏.
Сформированая экспертная группа выбирает предварительный состав признаков и при необходимости расширяет его набором комплексных показателей (КП), позволяющих обеспечивать надежное качество прогнозирования (блоки 6, 7, 8).
На экспертном уровне принимается решение об оптимизации состава информативных признаков с использованием теории измерения латентных переменных с моделью Г. Раша, методов группового учета аргументов, экспертных методов и (или) простейших статистических критериев, например, Кульбака (блок 9,10).
С использованием методов разведочного анализа решается задача синтеза гибридных нечетких решающих правил подробно описанная в разделе 2.2 (блок 1). Полученные решающие правила загружаются в базу знаний интеллектуальной системы поддержки принятия решений (блок 12).
В данной работе выбрана проблемно-ориентированная база знаний, разработанная специально для использования гибридных коллективов нечетких решающих правил, разработанных на кафедре БМИ ЮЗГУ [72, 86].
Если решается задача прогнозирования ГНК (блок 13), то по опроснику оценивается качество жизни пациента, определяются значения признаков, получаемые инструментальными и лабораторными методами (блок 14).
При возможности определения уровня психоэмоционального напряжения осуществляется расчет YPH (формула 2.5, блоки 15, 16). При возможности определения уровня утомления осуществляется расчет YU (формула 2.6, блок 17, 18). При возможности оценки уровня функционального резерва производится расчет YFR (блоки 19, 20), а при возможности определения электрических характеристик БАТ (ЭХ БАТ) производится измерение относительных отклонений сопротивления профильных БАТ с расчетом UKB (модель 2.15, блоки 21, 22).
Если решается задача прогноза риска развития ГНК (блок 23), то с использованием соответствующих моделей производится оценка уровня URV (модель 3.7) и классификация Ωb(модель 3.8) (блоки 24, 25).
После классификации пользователь может выбрать справочник по рациональным схемам профилактики ГНК 1 (блоки 26, 31).
Если решается задача оценки риска рецидива ГНК (блок 27), то осуществляется расчет URR (модель 3.6) и классификация ΩР(модель 3.9) (блоки 28, 29). После классификации пользователь может выбрать справочник по рациональным схемам профилактики ГНК 2 (блоки 30, 32).
Выход из программы ведения пациента осуществляется блоком 33.
Проход по ветвям алгоритма осуществляется в интерактивном режиме с использованием многооконного режима универсальной оболочки интеллектуальной системы, разработанной на кафедре БМИ ЮЗГУ [72, 86].
Рисунок 3.13 - Схема алгоритма принятия решений
Рисунок 3.13 - Схема алгоритма принятия решений (продолжение)
101
Рисунок 3.13 - Схема алгоритма принятия решений (продолжение)
3.4
Еще по теме 3.3 Алгоритм управления процессами принятия решений:
- 2.1.1. СУЩНОСТЬ И ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ РСЧС И ГО
- Условия, свойства и требования ! ' процесса управления
- Выработка и принятие управленческих решений
- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИСХОДОВ КОНФЛИКТА ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ
- 3.5. Компьютерные системы поддержки врачебных решений в диагностике и лечении
- ВВЕДЕНИЕ
- Цель и постановка задач исследования
- 3.3 Алгоритм управления процессами принятия решений
- ВВЕДЕНИЕ
- 3.3 Алгоритм управления процессами принятия решений
- Разработка структуры интеллектуальной системы поддержки принятия решений
- Системы поддержки принятия решений
- Алгоритм управления процессами принятия решений в интеллектуальной системе оценки риска и профессиональныхзаболеваний водителей транспортных средств экстренных служб
- 1.4. Информационные технологии в здравоохранении
- 4.1. Алгоритм управления системой поддержки принятия решений
- 4.2. Структура системы поддержки принятия решений врача профпатолога, обслуживающего агропромышленный комплекс.