автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Автоматизация процесса управления функциональным состоянием органичной системы

На правах рукописи

Литовкин Дмитрий Васильевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫМ СОСТОЯНИЕМ ОРГАНИЧНОЙ СИСТЕМЫ

Специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Волгоград-2004

Работа выполнена на кафедре «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» Волгоградского государственного технического университета.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Дворянкин Александр Михайлович.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Шевчук Валерий Петрович.

кандидат технических наук, доцент Сальникова Наталья Анатольевна.

Ведущая организация:

Волгоградский государственный медицинский университет.

Защита диссертации состоится 18 марта 2004 г. в 10 ч. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.028.04

при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400131 Волгоград, просп. им. В. И. Ленина, 28.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан 17 февраля 2004 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В различных областях человеческой деятельности (технике, медицине, экономике и т.д.) актуальной задачей является поддержание некоторой системы в таком состоянии, в котором она способна выполнять свои функции в полном объеме. Эффективность функционирования любой системы зависит от ее функционального состояния.

Существует достаточно большое количество подходов к управлению функциональным состоянием технических систем, которые относятся к классу неорганичных систем. Большой вклад в управление функциональным состоянием технических систем внесли Е. Ю. Барзилович, А. И. Буравлев, Б. И. Доценко, И. Е. Казаков, Г. П. Шибанов, Е. А. Артеменко, А. А. Метешкин, И. А. Циклин-ский и др.

Однако модели и методы, применяемые для управления функциональным состоянием технических систем, не подходят для управления функциональным состоянием органичных систем, т.к. последние обладают рядом специфических свойств.

Согласно В. Н. Спицнаделю органичная система есть саморазвивающееся целое, которое в процессе своего индивидуального развития проходит последовательные этапы усложнения и дифференциации. К классу органичных систем относятся биологические, социальные и некоторые другие системы. Такие характеристики органичных систем как динамическое изменение структуры, тесная взаимосвязь между элементами системы, целенаправленность и некоторые другие делают органичные системы наиболее сложными и определяют отличия в управлении их функциональным состоянием по сравнению с управлением функциональным состоянием технических систем. Поэтому актуальной задачей является адаптация моделей и методов, используемых для управления функциональным состоянием технических систем, к управлению функциональным состоянием органичных систем.

Управление функциональным состоянием любой сложной системы, в том числе и органичной, является нетривиальной задачей и требует больших материальных и трудовых затрат, а также привлечения высококвалифицированных специалистов в конкретных предметных областях. Одним из способов уменьшения затрат на управление функциональным состоянием органичной системы и улучшения ее функционирования является автоматизация процедур управления.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение качества и эффективности ганичной системы за счет автоматизации

С.Пст«рбл>г . *

. оэ ХОЦгпЦЬ \

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Провести анализ существующих подходов к управлению функциональным состоянием сложных систем, выявить процедуры управления и построить формальную модель процесса управления функциональным состоянием с учетом особенностей органичных систем.

2. Разработать модель представления данных и знаний, которая бы позволяла учитывать изменение целей и структуры органичной системы во времени.

3. На основе предложенной модели представления данных и знаний разработать алгоритмы, автоматизирующие процедуры управления функциональным состоянием органичной системы.

4. Реализовать предложенные модели и алгоритмы в автоматизированной системе диспансеризации беременных.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы системного анализа, теории управления, искусственного интеллекта, а также применялись положения теории объектно-ориентированного проектирования программных систем, теории проектирования реляционных баз данных и компьютерной лингвистики.

Научная новизна результатов, выносимых на защиту, заключается в следующем.

1. Построена формальная модель процесса управления функциональным состоянием органичной системы, учитывающая информацию об истории функционирования системы до начала процесса управления; информацию о системах-родителях; изменение во времени состава параметров, характеризующих состояние системы, а также изменение их номинальных значений.

2. Разработана модель представления данных и знаний являющаяся модификацией продукционно-фреймовой модели представления знаний. Модификации заключаются в расширении атрибутов слота фрейма, что позволяет решить задачу адаптации структуры запрашиваемых данных и формируемых заключений в соответствии с текущим функциональным состоянием системы и с учетом временного фактора; и введении новых компонентов модели — фреймов-прототипов-примеров и классификации фреймов-прототипов-примеров, — которые позволяют создать настраивающиеся иерархические справочники структурированных исходных данных и гипотез.

3. Разработаны алгоритмы получения исходных данных и формирования заключений, отличающиеся наличием механизма доопределения фреймов-прототипов фреймами-прототипами-примерами, что позволяет использовать справочники для получения исходных данных и формирования заключений; и

расширением задачи поиска фреймов с использованием сложных логических условий поиска, что позволяет анализировать изменение данных с учетом временного фактора, а также анализировать данные на наличие повторяющихся событий.

Практическая ценность работы состоит в следующем.

1. На основе предложенной модели представления данных и знаний, а также разработанных алгоритмов получения исходных данных и формирования заключений реализована автоматизированная система диспансеризации беременных.

2. Проведено наполнение базы данных и базы знаний автоматизированной системы. Проверена работоспособность автоматизированной системы при наблюдении за беременными.

3. Предложенные модели и алгоритмы могут быть использованы для диспансеризации других групп населения, а также могут применяться при техническом обслуживании сложных технических систем.

Реализация результатов работы. Автоматизированная система применялась для наблюдения за беременными в Областном клиническом перинатальном центре (г. Волжский). Применение системы позволило повысить качество диспансеризации беременных и уменьшить нагрузку на врачей.

Автоматизированная система зарегистрирована в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 2588).

Отдельные теоретические и практические результаты использовались в учебном процессе ВолгГТУ при проведении практических и лабораторных работ по дисциплинам «Искусственный интеллект» и «Экспертные системы».

Апробация работы. Основные положения и материалы диссертации докладывались на Международных научно-технических и научно-практических конференциях «Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления» (Новочеркасск, 2002), «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2000 и 2002), «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2001); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Роль новых перинатальных технологий в снижении репродуктивных потерь» (Екатеринбург, 2001), «Некоторые вопросы теоретической и практической медицины» (Саранск, 2000); VF*2* и VIF23 Региональных конференциях молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград, 2001-2002); Пироговской студенческой научной конференции (Москва, 2001).

б

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе: 5 статей в сборниках научных трудов, 3 статьи в сборниках научных конференций, 4 тезиса докладов различных конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 159 страниц машинописного текста, 33 рисунка, 6 таблиц и список литературы из 109 наименований.

Автор выражает глубокую благодарность д. м. н., профессору ЖаркинуН. А., к. м. н., доценту Подобед Н. Д. и врачу акушеру-гинекологу Двужилову В. В. за оказанные консультации по вопросам диспансеризации беременных.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, дана общая характеристика работы.

В первой главе проведен анализ существующих подходов к управлению функциональным состоянием сложных систем, рассмотрена применимость этих подходов к органичным системам, проведен анализ автоматизированных средств управления функциональным состоянием органичных систем и применяемых в них моделей и алгоритмов.

Анализ работ по теории управления функциональным состоянием сложных систем (Е. Ю. Барзиловича, И. Е. Казакова, Г. П. Шибанова и др.) показал, что задача управления функциональным состоянием может быть сформулирована следующим образом: с учетом экономической целесообразности обеспечить функциональное состояние системы на уровне или путем оказания управляющих воздействий на систему и внешнюю среду, где ^ — состояние, при котором система выполняет все функции с требуемыми ограничениями, — состояние, при котором система выполняет все основные функции. Под функциональным состоянием понимается совокупность подверженных изменению в процессе функционирования свойств системы, характеризуемых текущими значениями количественных и качественных параметров.

Для управления функциональным состоянием сложной системы необходимо иметь систему управления, в которой функциональное состояние сложной системы выступает в роли объекта управления (см. рис. 1). Вторым компонентом системы управления является управляющий объект, состоящий из блока

контроля, блока управления и блока управляющих воздействий. Блок контроля предназначен для получения, обработки и отображения информации, характеризующей текущее состояние объекта управления и внешней среды, а также для оценки состояния объекта управления с выявлением причин нарушения функционирования. Блок управления, используя информацию, поступающую от блока ? контроля, формирует управляющие воздействия с целью стабилизации функционального состояния объекта управления, а также осуществляет организацию процесса управления. Блок управляющих воздействий реализует сформированные управляющие воздействия.

г Внешняя л

Г среда V/

Функциональное состояние сложной системы как объект управления

4

1

Блок управляющих Блок управления ^ Блок контроля воздействий (А) (СС,вА,Ст/Лф,вР) (М,й)

Управляющий объект

Рис. 1. Обобщенная схема системы управления функциональным состоянием

сложной системы

На основе специфических свойств органичных систем, рассмотренных в работе В. Н. Спицнаделя, определены особенности управления их функциональным состоянием.

Наличие генетических связей в органичной системе приводит к тому, что для управления ее функциональным состоянием важное значение приобретает информация о функционировании системы-родителя.

Наличие тесных связей между элементами органичной системы затрудняет контроль отдельных элементов системы, а, следовательно, затрудняет выявление нарушений функционирования и причин их возникновения.

Слабая заменяемость отдельных элементов органичной системы приводит к накоплению нарушений функционирования, поэтому важное значение при управлении ее функциональным состоянием отводится истории функционирования.

Развитие органичной системы приводит к тому, что структура и поведение системы, а также ее элементов могут качественно изменяться. Соответственно меняется состав параметров, характеризующий состояние системы и ее элементов.

Из-за слабой доступности отдельных элементов органичной системы и слабой их заменяемости сложно напрямую изменять свойства элементов системы. Для этого необходимо активизировать компенсационные механизмы, существующие внутри системы, что требует достаточно длительных по времени управляющих воздействий.

Тесная взаимосвязь между элементами органичной системы может приводить к тому, что управляющие воздействия, направленные на улучшение состояния одного элемента системы, ухудшают состояние другого элемента. В этом случае должна использоваться система приоритетов.

На основе анализа существующих подходов к управлению функциональным состоянием сложных систем выбраны наиболее предпочтительные для управления функциональным состоянием органичных систем с учетом их специфических свойств: адаптивное управление, при котором учитывается изменение целей и структуры системы, и которое строится для «неточно» заданной модели системы при неполностью известных характеристиках внешней среды; комбинированное управление, когда контроль осуществляется преимущественно по ресурсу системы, а оказание управляющих воздействий - преимущественно по состоянию системы; дискретное управление, когда контроль функционального состояния и формирование управляющих воздействий осуществляется через определенные интервалы времени.

Рассмотрены существующие автоматизированные средства управления функциональным состоянием органичных систем и применяемые в них модели и алгоритмы. Выделено три класса автоматизированных систем: системы поддержки принятия решений, автоматизированные информационные системы и автоматизированные информационно-аналитические системы.

В рассмотренных автоматизированных системах отмечены следующие недостатки: автоматизируются не все процедуры управления; не учитывается, что состояние органичной системы изменяется, даже если она функционирует без нарушений функционирования; способ представления данных в автоматизированных системах не соответствует способу представления данных в предметной области; требуется предварительная ручная обработка первичных данных для введения их в автоматизированную систему; автоматизированные системы не «подсказывают», какие данные необходимы для формирования заключений.

На основе анализа подходов к управлению функциональным состоянием сложных систем, автоматизированных средств и применяемых в них моделей и алгоритмов сформулированы цель и задачи работы.

Во второй главе предложена формальная модель процесса управления состоянием органичной системы:

с={с*|1<*<лу, 0)

где С, — к-й шаг управления, Ис - количество шагов управления. Каждый шаг управления включает в себя набор процедур управления, т.е.

с, = </„ л/, д сс, в а, аид, вр, а) , (2)

где 1к - момент времени инициирования шага управления, М - процедура получения информации о состояниях системы и условиях ее функционирования в прошлом и настоящем, Б - процедура анализа функционального состояния системы, ОС - процедура, планирующая проведение следующего шага управления, ОЛ - процедура формирования управляющих воздействий на систему и внешнюю среду, GINQ - процедура формирования обращений к другим управляющим объектам, ОР — процедура формирования запроса на получение информации о состоянии системы и условиях функционирования, А -процедура оказания управляющих воздействий на систему и внешнюю среду.

Целью процесса управления является предотвращение и устранение нарушений функционирования органичной системы, которые диагностируются и прогнозируются процедурой управления Б, за счет оказания управляющих воздействий, формируемых процедурой ОЛ.

Как соотносятся процедуры управления с системой управления показано нарис. 1.

Процедуры управления М и Б отражают наиболее важные особенности управления функциональным состоянием органичных систем.

Процедура М предназначена для сбора информации, необходимой для принятия решений последующими процедурами управления. В результате выполнения процедуры М формируется информация, характеризующая не только функциональное состояние системы и условия ее функционирования на текущий момент времени, но и историю функционирования системы и ее систем-родителей.

Текущее состояние системы и условия ее функционирования представляются множеством значений 8Т(1) диагностических параметров.

История функционирования системы представляется множеством событий ЯЕ, имевших место до начала управления функциональным состоянием систе-

мы, а также множеством значений FST(tt,tt_t) диагностических параметров, полученных и вычисленных за предыдущие шаги управления, множеством нарушений функционирования системы- CMF(tutk_,), выявленных за предыдущие шаги управления, множеством управляющих воздействий и

реализованных соответственно процедурой А за предыдущие шаги управления и сторонними управляющими объектами.

Событие — это взаимосвязанная информация о состоянии системы, условиях ее функционирования и оказанных управляющих воздействиях за некоторый отрезок времени, каждое событие описывается следующими компонентами (не все компоненты кортежа обязательны):

RE = {t,M^,RMF,RA,Fm,FM), (3)

где t - начало события, At — длительность события, RST - множество значений диагностических параметров, описывающих событие, - множество нару-

шений функционирования, имевших место при данном событии, RA - множество управляющих воздействий, связанных с данным событием, - функция, которая сопоставляет некоторому функциональному состоянию системы набор управляющих воздействий из - функция, которая сопоставляет некото-

рому нарушению функционирования набор управляющих воздействий из

История функционирования систем-родителей представляется множеством событий PRE, которые по своей структуре аналогичны событиям из RE.

Особенностью процедуры М является то, что объем собираемой ею информации зависит от порядкового номера к шага управления и предположений о текущем состоянии органичной системы. Предположения о текущем состоянии системы строятся на основе текущего момента времени и истории функционирования системы и ее систем-родителей.

Дополнительным требованием на реализацию процедуры М является учет семантических связей между информацией, когда одни данные предопределяют или исключают другие данные. Для выполнения этого требования процедура должна корректировать состав запрашиваемой информации по мере поступления данных.

Процедура управления D реализуется с целью оценить текущее состояние системы, выявить и спрогнозировать нарушения функционирования системы, а также выявить причины возникновения этих нарушений.

Результатами процедуры являются имеющиеся CMF(tk) и прогнозируемые PRMF(tk) нарушения функционирования, а также классы функциональных состояний CCL(tk), FCL{tk) и TCL(tk), к которым соответственно принадлежат текущее, прогнозируемое и взвешенное (текущее и прогнозируемое) функциональные состояния системы.

Особенностью процедуры управления D является то, что для ее реализации используется не только информация, характеризующая текущее функциональное состояние системы и условия ее функционирования (множество значений диагностических параметров, полученных на текущем шаге

управления), но и информация об истории функционирования системы (множество значений FST(tt,tt) диагностических параметров, полученных за предыдущие шаги управления, и множество событий RE) и истории функционирования ее систем-родителей (множество событий PRE). При этом в процессе принятия решений анализируются принадлежность значений диагностических параметров множеству номинальных значений с учетом изменения номинальных значений во времени; изменение (возрастание, убывание, постоянство и отклонение) значений диагностических параметров за определенные периоды времени или определенные шаги управления; наличие и повторяемость ситуаций, например, неоднократное возникновение некоторого нарушения функционирования и т.п.

Предложенная модель может применяться для управления функциональным состоянием органичной системы, т.к. обладает следующими свойствами:

1) модель управления отслеживает изменения функционирования системы, что позволяет ей адаптироваться к изменениям целей и структуры системы. Кроме того, по мере накопления информации о системе модель управления может настраиваться на конкретную систему;

2) модель управления учитывает историю функционирования системы, что важно для управления функциональным. состоянием органичных систем. При этом учитывается не только информация, характеризующая функционирование системы в процессе управления, но и информация, характеризующая функционирование системы до начала процесса управления.

В третьей главе предложены модель представления данных и знаний, а также алгоритмы их обработки, используемые для автоматизации процедур управления функциональным состоянием органичной системы.

В результате анализа процедур управления определены свойства, которыми должны обладать модели представления данных и знаний и алгоритмы их обработки. Они должны обеспечивать представление иерархии структурирован-

ных сущностей предметной области; работу с переменным количеством сущностей предметной области; модульность знаний; работу с «общими» исполняемыми утверждениями; включение предположений и ожиданий; адаптацию структуры данных к текущей ситуации предметной области и с учетом временного фактора; представление иерархических справочников структурированных исходных данных и гипотез; анализ данных на наличие и повторяемость ситуаций, а также анализ изменений данных за определенные периоды времени.

Первыми пятью свойствами обладает известная продукционно-фреймовая модель представления знаний, в которой структура данных представляется фреймами-прототипами (рис. 2), а данные — фреймами-примерами. Для обеспечения остальных свойств известная модель была модифицирована, путем расширения атрибутов слотов фреймов и введения новых понятий «фрейм-прототип-пример» и «классификация фреймов-прототипов-примеров».

| Фрейм |

Карточка пациентки.

Фрейм-прототип, используемый в задаче получения исходных данных

Ж

Наблюдаемая беременность

^ Фоейм ^

Фрейм-прототип, используемый в задаче формирования заключений *

Посещение

1 Фрейм-прототип, доопределяемый I фреймам и-прототипа ми-примера ми

_ Паспортные данные

Данные —| страхового полиса

м I Перенесенное I ^заболевание I

Анкетные данные

Е}

Способ лече- ^ ния перенесен.' * ^заболевания^'

Сведения о — монстру альн. функции

мГ Прошедшая Тбеременность

Сведения о половой жизни

Данные о муже

Условия жизни и работы

к I Вредная I ~~^ привычка 1

м1 Аллергичекая | реакция I

I Осложнение | прошедшей ^беременности'

! У

Заключение смежного специалиста

Заболевание, 1 диагностир-ное

р — ^^ — —^__I смежн. спец-том^

^Способ лечения V ~ ~ ~ ТГ__

|м. осложнения ' I (ЛечебжмГрс*фил. I прошедшей | Ы У беременности ' '

—лаг.

Проведенное _ исследование I

3

Полученный | показатель I

Диагнэд

-« Группа писка

г------\

Фактор риска I ч------'

(Маппппидтия к

Б

Сведения о — родившемся ребенке

мероприятие, назначенное ^смажи. спец-том

I |ное заболевание I

'__4 Закгкнепме |

фил. 14—_____{___

не, 1 I | Спрогнозирован-1 эе '—4 ное осложнение >

. Назначенное I -4печебно-поп<Ы|пакт-1 ч _ _мероприягив_

' Назначенная 1 консультация у I

а

Заболевание I ребенка I

^теследованид! Назначенный*!

Рис. 2. Дерево фреймов-прототипов, описывающее структуру данных, получаемых и формируемых в процессе диспансеризации беременных

К стандартным атрибутам слота добавлена присоединенная процедура РЯМ. Это позволяет адаптировать структуру данных, представленную деревом фреймов-прототипов, к текущей ситуации предметной области и с учетом вре-

менного фактора. Адаптация проявляется в усечении дерева фреймов-прототипов и исключении отдельных слотов фрейма. Адаптации структуры данных осуществляется по мере поступления новых данных.

В модель введено новое понятие «фрейм-прототип-пример». Фрейм-прототип-пример используется для доопределения фрейма-прототипа, т.е. неопределенные атрибуты слота фрейма-прототипа определяются атрибутами одноименного слота фрейма-прототипа-примера (см. рис. 3). Фрейм-прототип-пример используется в том случае, когда невозможно (нерационально) описать все однотипные сущности предметной области одним фреймом-прототипом, например, когда однотипные сущности различаются количеством слотов, возможными значениями слотов и т.д. Применительно к задаче управления функциональным состоянием органичной системы к таким сущностям можно отнести нарушения функционирования, управляющие воздействия и некоторые другие сущности (см. рис. 2). Для представления всех однотипных сущностей задается множество фреймов-прототипов-примеров, каждый из которых описывает некоторое подмножество сущностей.

Особенностью фрейма-прототипа-примера является то, что его структура может не совпадать со структурой доопределяемого фрейма-прототипа, поэтому фрейм-прототип-пример может доопределять различные фреймы-прототипы.

Для возможности работать с «общими» исполняемыми утверждениями, ссылающимися на произвольное количество сущностей, лучшей визуализации справочной информации при сборе данных, а также более удобного сопровождения базы знаний множество фреймов-прототипов-примеров представляется классификацией, т.е. деревом фреймов-прототипов-примеров, промежуточные вершины которого выполняют роль контейнеров, а листья соответствуют сущностям предметной области (между фреймами заданы отношения агрегирования) (см. рис. 4).

Для использования механизма доопределения между доопределяемым фреймом-прототипом и классификацией фреймов-прототипов-примеров необходимо установить отношение доопределения. Тогда создание фрейма-примера от доопределяемого фрейма-прототипа происходит после его (фрейма-прототипа) доопределения фреймом-прототипом-примером, выбранным из классификации (см. рис. 3).

Классификация может настраиваться в соответствие с текущей ситуацией предметной области путем усечения дерева фреймов-прототипов-примеров. Усечение происходит в соответствие со значениями системных слотов, которые связаны с каждым фреймом-прототипом-примером. Значения системных слотов

определяются присоединенными процедурами PR^i,., связанными с каждым слотом.

Доопределяющий фрейм-прототип-пример

SN Название Форма заболевания Фрейм обязателен

Т string symbol_value зутЬо1_уа1ие

PR»a — — —

PR-оы — — —

S нет нет да

Unit — — —

CntM — «нефропатия I степени», «нефропатия II степени», «нефропатия III степени» «еда», «нет»

Cnt^ — — —

PR« — — —

PRcik — — процедура определяет, имеется ли данное заболевание

V «Гестоз» «нефропатия III степени* «да»

cc 0.82 0.82 0.82

О

Доопределяемый фрейм-прототип

SN Название Форма заболевания

Т string symbol value

PR« — —

ркоы — —

s нет нет

Unit — —

CntM — —

— —

PRta. — —

PRC* — —

V — —

CC — —

О

Фрейм-прототип после доопределения

SN Название Форма заболевания

Т string symbol value

PR« — —

PR« — —

S нет нет

Unit — —

— —

OW — —

PRM — —

РИсл — —

V «Гестоз» «нефропатия III степени»

СС 0.82 0.82

■О

Фрейм-пример

SN Название Форма заболевания

Act — —

V «Гестоз» «нефропатия III степени»

СС 0.82 0.82

Рис. 3. Доопределение фрейма-прототипа фреймом-прототипом-примером и порождение фрейма-примера на примере диагностики заболевания

Одной из особенностей классификации является порождение на основе первичной классификации множества вторичных. Первичная классификация содержит все однотипные сущности предметной области, а вторичная классификация— их некоторое подмножество. Вторичные классификации строятся путем копирования фреймов-прототипов-примеров из первичной классифика-

ции, при этом изменения в первичной классификации распространяются во вторичных классификациях. Кроме того, фреймы-прототипы-примеры из вторичной классификации могут иметь дополнительные слоты.

Возможность создания вторичных классификаций позволяет создавать классификации однотипных сущностей, используемые в различных контекстах. Применительно к управлению функциональным состоянием органичной системы могут быть созданы классификации диагностируемых нарушений функционирования, нарушений функционирования, выявляемых сторонними управляющими объектами, и т.д.

На предложенной модели представления данных и знаний поставлены задачи получения исходных данных и задачи формирования заключений. К задачам получения исходных данных сводится процедура управления Л/, а к задачам формирования заключений — все остальные процедуры управления, за исключением процедуры А, которая не связана с принятием решений.

Все задачи получения исходных данных реализуются путем создания фреймов-примеров от фреймов-прототипов, возможно с использованием уточенной классификации фреймов-прототипов-примеров, и означивания слотов фреймов-примеров. В данном контексте классификация фреймов-прототипов-примеров выполняет роль справочной информации.

Для решения задач получения исходных данных разработаны алгоритмы, которые позволяют из множества всей возможной информации определить ту информацию, которая адекватна текущему шагу управления. Кроме того, они осуществляют проверк на полноту запрашиваемой информации и корректность получаемой информации.

Задачи формирования заключений сводятся к созданию фреймов-примеров от фрейма-прототипа, возможно с использованием уточенной классификации фреймов-прототипов-примеров, и вычислении значений слотов фрей-

мов-примеров и фреймов-прототипов-примеров. В данном контексте классификация фреймов-прототипов-примеров используется для представления гипотез.

Для решения задач формирования заключений разработаны алгоритмы, которые реализуют задачу классификации с иерархической проверкой гипотез.

Для реализации процедурной составляющей модели (присоединенных процедур) поставлена и решена задача поиска фреймов. В отличие от известной задачи поиска в условии поиска задаются ограничения не только на значения атрибутов слотов, но и на порядковые номера фреймов и на количество фреймов. Кроме того, в ограничениях на значения атрибутов слотов учитывается возрастание, убывание, постоянство и отклонение значений. Расширенная постановка задачи поиска фреймов позволяет анализировать изменение данных с учетом временного фактора, а также анализировать наличие повторяющихся событий.

В четвертой главе описана разработанная автоматизированная система диспансеризации беременных «Гравида-3» (от лат. gravida - беременность), в которой реализованы предложенные модели и алгоритмы.

Автоматизированная система предназначена для поддержки принятия решений врачом-акушером в процессе диспансеризации беременных и ведения электронной медицинской карты беременной. Структура автоматизированной системы показана на рис. 5.

Система «Гравида-3» автоматизирует процесс диспансеризации беременных, состоящий из последовательности посещений, в каждое из которых собираются исходные данные о беременной, оценивается ее состояние здоровья и формируется набор мероприятий к следующему посещению.

Сбор исходных данных о беременной осуществляется автоматизированной системой посредством диалоговых форм, заданных в виде анкет. Состав запрашиваемой информации индивидуален для каждой беременной и зависит от срока беременности, номера посещения и состояния здоровья беременной. В общем случае запрашиваются паспортные и анкетные данные, данные медицинского анамнеза, жалобы, а также данные объективного обследования, лабораторных и инструментальных методов исследований. В результате опроса формируется набор показателей, которые описывают условия жизни и работы беременной, а также набор заболеваний, составляющие медицинский анамнез и течение настоящей беременности. Используя полученные показатели, автоматизированная система вычисляет ряд дополнительных, показателей (например, срок беременности, форма таза и т.д.), которые являются индикаторами состояния настоящей беременности.

На основе показателей, а также прошедших и имеющихся заболеваний автоматизированная система оценивает текущее состояние беременной (ставит диагноз), прогнозирует возможные осложнения беременности и оценивает группу риска перинатальной патологии. Эти заключения формируются на основе правил, заложенных в автоматизированной системе. Особенностью используемых правил является учёт не только значений показателей, но и динамики их изменения, а также учет повторяемости ситуаций.

Диагноз формируется на основе жалоб и результатов исследований и включает в себя следующие шаги: оценку срока беременности, выявление осложнений беременности, оценку состояния плода и диагностику имеющихся гинекологических и экстрагенитальных заболеваний.

Прогноз осложнений беременности и оценка группы риска перинатальной патологии осуществляются на основе данных анамнеза и текущего состояния беременной и отражают возможность неблагоприятного исхода беременности для матери и плода.

Для устранения выявленных и предотвращения прогнозируемых осложнений беременности автоматизированная система формирует набор мероприятий к следующему посещению. Эти мероприятия включают в себя исследования, лечебно-профилактические мероприятия и консультации у смежных специалистов.

Все исходные данные о беременной, а также заключения формируемые системой и(или) врачом, фиксируются в базе данных.

Использование разработанной автоматизированной системы позволяет повысить качество диспансеризации беременных за счет динамического контроля за течением беременности; индивидуального подхода к каждой беременной; сокращения времени на проведение посещений (консультаций); нивелирования

различий в квалификации врачей; перераспределения обязанностей между врачами и средним медицинским персоналом в сторону уменьшения нагрузки врачей; применения электронного документооборота и унификации входной и выходной информации.

Автоматизированная система внедрена в Областном клиническом перинатальном центре (г. Волжский). Применение системы позволило повысить качество диспансеризации беременных и уменьшить нагрузку на врачей.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основные научные и прикладные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

1. Построена формальная модель процесса управления функциональным состоянием органичной системы, учитывающая информацию об истории функционирования системы до начала процесса управления; информацию о системах-родителях; изменение во времени состава параметров, характеризующих состояние системы, а также изменение их номинальных значений.

2. Разработана модель представления данных и знаний являющаяся модификацией продукционно-фреймовой модели представления знаний. Модификации заключаются в расширении атрибутов слота фрейма, что позволяет решить задачу адаптации структуры запрашиваемых данных и формируемых заключений в соответствии с текущим функциональным состоянием системы и с учетом временного фактора; и введении новых компонентов модели — фреймов-прототипов-примеров и классификации фреймов-прототипов-примеров, — которые позволяют создать настраивающиеся иерархические справочники структурированных исходных данных и гипотез.

3. Разработаны алгоритмы получения исходных данных и формирования заключений, отличающиеся наличием механизма доопределения фреймов-прототипов фреймами-прототипами-примерами, что позволяет использовать справочники для получения исходных данных и формирования заключений; и расширением задачи поиска фреймов с использованием сложных логических условий поиска, что позволяет анализировать изменение данных с учетом временного фактора, а также анализировать данные на наличие повторяющихся событий.

4. Реализована автоматизированная система диспансеризации беременных, в которой использованы предложенные модели и алгоритмы. Проведено наполнение автоматизированной системы справочной информацией и знаниями. Работоспособность системы проверена на практических примерах.

5. Предложенные модели и алгоритмы могут быть использованы для диспансеризации других групп населения, а также могут применяться при техническом обслуживании сложных технических систем»

В целом полученные результаты позволяют повысить качество и эффективность процесса управления функциональным состоянием органичной системы.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Литовкин Д. В. К вопросу автоматизации проектирования базы знаний в экспертной системе применительно к акушерству. // Сборник научных трудов международной научно-технической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине».— Волгоград, 2000 г.— С. 205-207.

2. Литовкин Д. В. Информационное обеспечение экспертной системы «Гравида-3». // Тезисы докладов VI региональной конференции молодых исследователей Волгоградской области.- Волгоград, 2001 г. - С. 134-135.

3. Двужилов В. В., Литовкин Д. В. Использование базы данных экспертной системы по диспансеризации беременных для формирования групп риска акушерской патологии. // Материалы Пироговской студенческой научной конференции.— Москва, 2001 г.— С. 72-73.

4. Подобед Н.Д., Ефремова Е.Б., Литовкин Д.В. и др. Эффективность использования компьютерной системы в ЖК для прогнозирования исходов беременности. // Некоторые вопросы теоретической и практической медицины. — Саранск, 2000.— С. 85-87.

5. Жаркий НА, Подобед Н.Д., Двужилов В.В., Литовкин Д.В. Принципы формирования базы данных экспертной системы диспансеризации беременных «Гравида-3». // Материалы всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Роль новых перинатальных технологий в снижении репродуктивных потерь».— Екатеринбург, 2001.— С. 35-36.

6. Литовкин Д. В. Принципы построения базы данных экспертной системы, предназначенной для диспансеризации беременных. // Материалы II Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах».— Новочеркасск, 2001.—С. 18-20.

7. Литовкин Д. В. Формирование заключений в экспертной системе «Гра-вида-3». // Тезисы докладов VII региональной конференции молодых исследователей Волгоградской области.— Волгоград, 2002 г.— С. 180-181.

8. Литовкин Д. В. Экспертная система диспансеризации беременных. //Материалы II Международной научно-практической конференции «Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного управления и проектирования».— Новочеркасск, 2002.— С. 11-13.

9. Дворянкин А. М., Жаркий Н. А., Литовкин Д. В. Автоматизация сбора данных в экспертной системе «Гравида-3». // Сборник научных трудов международной научно-технической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине». — Волгоград, 2002.— С. 198-201.

10. Дворянкин A.M.,Жаркий Н. А., Литовкин Д.В. Архитектура экспертной системы «Гравида-3». // Сборник научных трудов международной научно-технической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине». — Волгоград, 2002.— С. 201-204.

11. Дворянкин А. М., Жаркий Н. А., Литовкин Д. В. Лингвистическое обеспечение экспертной системы «Гравида-3». // Сборник научных трудов международной научно-технической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине». — Волгоград, 2002.— С. 204-208.

12. Литовкин Д. В. Экспертная система мониторинга сложных объектов. // Труды международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы (IEEE AIS'03)» и «Интеллектуальные САПР (CAD-2003)». Научное издание в 3-х томах. — М.: Изд-во Физико-математической литературы, 2003, Т.1.—С. 308-313.

Подписано в печать 12.02.2004. Формат 60x84 1/16. Бумага писчая. Печать плоская. Усл. печ. л. 1. Тираж 100 экз. Заказ 77

Волгоградский государственный технический университет. 4000131 Волгоград, просп. им. В. И. Ленина, 28.

РПК «Политехник» Волгоградского государственного технического университета. 400131, Волгоград, ул. Советская, 35.

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ, УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ,

СИМВОЛОВ И ТЕРМИНОВ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОДХОДЫ К АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА

УПРАВЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫМ СОСТОЯНИЕМ ОРГАНИЧНОЙ СИСТЕМЫ.

1.1. Управление функциональным состоянием органичной системы.

1.1.1. Особенности управления функциональным состоянием органичной системы.

1.1.2. Принципы и критерии управления, наиболее предпочтительные для управления функциональным состоянием органичной системы.

1.1.3. Процедуры управления, реализуемые при управлении функциональным состоянием органичной системы.

1.2. Автоматизированные средства управления функциональным состоянием органичных систем.

1.2.1. Экспертные системы.

1.2.2. Автоматизированные информационные системы.

1.2.3. Автоматизированные информационно-аналитические системы.

1.3. Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2. ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ

ФУНКЦИОНАЛЬНЫМ СОСТОЯНИЕМ ОРГАНИЧНОЙ СИСТЕМЫ.

2.1. Получение информации о состояниях системы и условиях ее функционирования в прошлом и настоящем.

2.1.1. Определение состава информации, которая необходима для

If анализа функционального состояния системы.

2.1.2. Сбор информации о функциональном состоянии системы.

2.2. Анализ функционального состояния системы.

2.2.1. Диагностика нарушений функционирования системы.

2.2.2. Прогнозирование нарушений функционирования.

2.2.3. Качественная оценка функционального состояния системы.

2.3. Планирование проведения следующего шага управления.

2.4. Формирование управляющих воздействий.

2.5. Формирование обращений к сторонним управляющим объектам.

2.6. Формирование запроса на получение информации о состоянии системы и условиях ее функционирования.

2.7. Применимость модели управления функциональным состоянием органичной системы к диспансеризации беременных.

Актуальность темы. В различных областях человеческой деятельности (технике, медицине, экономике и т.д.) актуальной задачей является поддержание некоторой системы в таком состоянии, в котором она способна выполнять свои функции в полном объеме. Эффективность функционирования любой системы зависит от ее функционального состояния.

Существует достаточно большое количество подходов к управлению функциональным состоянием технических систем, которые относятся к классу неорганичных систем. Большой вклад в управление функциональным состоянием технических систем внесли Е. Ю. Барзилович, А. И. Буравлев, Б. И. Доценко, И. Е. Казаков, Г. П. Шибанов, Е. А. Артеменко, А. А. Метешкин, И. А. Циклинский и др.

Однако модели и методы, применяемые для управления функциональным состоянием технических систем, не подходят для управления функциональным состоянием органичных систем, т.к. последние обладают рядом специфических свойств.

Согласно В. Н. Спицнаделю органичная система есть саморазвивающееся целое, которое в процессе своего индивидуального развития проходит последовательные этапы усложнения и дифференциации. К классу органичных систем относятся биологические, социальные и некоторые другие системы. Такие характеристики органичных систем как динамическое изменение структуры, тесная взаимосвязь между элементами системы, целенаправленность и некоторые другие делают органичные системы наиболее сложными и определяют отличия в управлении их функциональным состоянием по сравнению с управлением функциональным состоянием технических систем. Поэтому актуальной задачей является адаптация моделей и методов, используемых для управления функциональным состоянием технических систем, к управлению функциональным состоянием органичных систем.

Управление функциональным состоянием любой сложной системы, в том числе и органичной, является нетривиальной задачей и требует больших материальных и трудовых затрат, а также привлечения высококвалифицированных специалистов в конкретных предметных областях. Одним из способов уменьшения затрат на управление функциональным состоянием органичной системы и улучшения ее функционирования является автоматизация процедур управления.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение качества и эффективности управления функциональным состоянием органичной системы за счет автоматизации процедур управления.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Провести анализ существующих подходов к управлению функциональным состоянием сложных систем, выявить процедуры управления и построить формальную модель процесса управления функциональным состоянием с учетом особенностей органичных систем.

2. Разработать модель представления данных и знаний, которая бы позволяла учитывать изменение целей и структуры органичной системы во времени.

3. На основе предложенной модели представления данных и знаний разработать алгоритмы, автоматизирующие процедуры управления функциональным состоянием органичной системы.

4. Реализовать предложенные модели и алгоритмы в автоматизированной системе диспансеризации беременных.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы системного анализа, теории управления, искусственного интеллекта, а также применялись положения теории объектно-ориентированного проектирования программных систем, теории проектирования реляционных баз данных и компьютерной лингвистики.

Научная новизна результатов, выносимых на защиту, заключается в следующем.

1. Построена формальная модель процесса управления функциональным состоянием органичной системы, учитывающая:

- информацию об истории функционирования системы до начала процесса управления;

- информацию о системах-родителях;

- изменение во времени состава параметров, характеризующих состояние системы, а также изменение их номинальных значений.

2. Разработана модель представления данных и знаний являющаяся модификацией продукционно-фреймовой модели представления знаний. Модификация модели заключаются в следующем:

- расширены атрибуты слотов фрейма, что позволяет решить задачу адаптации структуры запрашиваемых данных и формируемых заключений в соответствии с текущим функциональным состоянием системы и с учетом временного фактора;

- введены новые компоненты модели — фрейм-прототип-пример и классификация фреймов-прототипов-примеров, — которые позволяют создавать настраивающиеся иерархические справочники структурированных исходных данных и гипотез.

3. Разработаны алгоритмы получения исходных данных и формирования заключений, отличающиеся от известных:

- наличием механизма доопределения фреймов-прототипов фреймами-прототипами-примерами, что позволяет использовать справочники для получения исходных данных и формирования заключений;

- расширением задачи поиска фреймов с использованием сложных логических условий поиска, что позволяет анализировать изменение данных с учетом временного фактора, а также анализировать данные на наличие повторяющихся событий.

Практическая ценность работы состоит в следующем.

1. На основе предложенной модели представления данных и знаний, а также разработанных алгоритмов получения исходных данных и формирования заключений реализована автоматизированная система диспансеризации беременных.

2. Проведено наполнение базы данных и базы знаний автоматизированной системы. Проверена работоспособность автоматизированной системы при наблюдении за беременными.

3. Предложенные модели и алгоритмы могут быть использованы для диспансеризации других групп населения, а также могут применяться при техническом обслуживании сложных технических систем.

Реализация результатов работы. Автоматизированная система применялась для наблюдения за беременными в Областном клиническом перинатальном центре (г. Волжский). Применение системы позволило повысить качество диспансеризации беременных и уменьшить нагрузку на врачей.

Автоматизированная система зарегистрирована в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 2588).

Отдельные теоретические и практические результаты использовались в учебном процессе ВолгГТУ при проведении практических и лабораторных работ по дисциплинам «Искусственный интеллект» и «Экспертные системы».

Апробация работы. Основные положения и материалы диссертации докладывались на Международных научно-технических и научно-практических конференциях «Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления» (Новочеркасск, 2002), «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2000 и 2002), «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2001); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Роль новых перинатальных технологий в снижении репродуктивных потерь» (Екатеринбург, 2001), «Некоторые вопросы теоретической и практической медицины» (Саранск, 2000); VI— и VIF — Региональных конференциях молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград, 2001-2002); Пироговской студенческой научной конференции (Москва, 2001).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе: 5 статей в сборниках научных трудов, 3 статьи в сборниках научных конференций, 4 тезиса докладов различных конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 159 страниц машинописного текста, 33 рисунка, 6 таблиц и список литературы из 109 наименований.

4.4. Основные результаты и выводы

Используя модели и алгоритмы, предложенные в главе 3, спроектирована и реализована автоматизированная система «Гравида-3», предназначенная для диспансеризации беременных.

Автоматизированная система осуществляет поддержку принятия решений врачом-акушером и ведение электронной медицинской карты беременной.

Используемые в системе модели и алгоритмы позволяют учесть изменение состояние беременной даже при нормальном течении беременности.

Автоматизированная система внедрена в Областном клиническом перинатальном центре (г. Волжский). Применение системы позволило повысить эффективность и качество диспансеризации беременных за счет:

- динамического контроля за течением беременности;

- индивидуального подхода к каждой беременной;

- сокращения времени на проведение посещений (консультаций);

- нивелирования различий в квалификации врачей;

- перераспределения обязанностей между врачами и средним медицинским персоналом в сторону уменьшения нагрузки врачей;

- применения электронного документооборота и унификации входной и выходной информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные и прикладные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

1. Построена формальная модель процесса управления функциональным состоянием органичной системы, учитывающая информацию об истории функционирования системы до начала процесса управления; информацию о системах-родителях; изменение во времени состава параметров, характеризующих состояние системы, а также изменение их номинальных значений.

2. Разработана модель представления данных и знаний являющаяся модификацией продукционно-фреймовой модели представления знаний. Модификации заключаются в расширении атрибутов слота фрейма, что позволяет решить задачу адаптации структуры запрашиваемых данных и формируемых заключений в соответствии с текущим функциональным состоянием системы и с учетом временного фактора; и введении новых компонентов модели — фреймов-прототипов-примеров и классификации фреймов-прототипов-примеров, — которые позволяют создать настраивающиеся иерархические справочники структурированных исходных данных и гипотез.

3. Разработаны алгоритмы получения исходных данных и формирования заключений, отличающиеся наличием механизма доопределения фреймов-прототипов фреймами-прототипами-примерами, что позволяет использовать справочники для получения исходных данных и формирования заключений; и расширением задачи поиска фреймов с использованием сложных логических условий поиска, что позволяет анализировать изменение данных с учетом временного фактора, а также анализировать данные на наличие повторяющихся событий.

4. Реализована автоматизированная система диспансеризации беременных, в которой использованы предложенные модели и алгоритмы. Проведено наполнение автоматизированной системы справочной информацией и знаниями. Работоспособность системы проверена на практических примерах.

5. Предложенные модели и алгоритмы могут быть использованы для диспансеризации других групп населения, а также могут применяться при техническом обслуживании сложных технических систем.

В целом полученные результаты позволяют повысить качество и эффективность процесса управления функциональным состоянием органичной системы.

1. Chard Т. Expert systems in perinatal care // Proceedings of the 2nd World Symposium «Computers in the Care of the Mother, Fetus and Newborn», 23-26 October 1989. Kyoto, 1989.- P. 27-35.

2. Soft-полигон (программное обеспечение для медицины) // Электронное издание http://sibmed.ru/soft/lst.php

3. Алексеевская И. А., Недоступ А. В. Диагностические игры в медицинских задачах. Вопросы кибернетики // Задачи медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения врача 1988.-№ 112.- С. 128-139.

4. Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные системы для поддержки процессов принятия решений: Учеб. пособ. Волгоград: ВолгГТУ, 1996.- 93с.

5. Б.А. Кобринский. Автоматизированные диагностические и информационно-аналитические системы в педиатрии // Русский медицинский журнал .— 1999.-Т. 7-№4.

6. Б.А.Кобринский. Программные средства в системе охраны здоровья матери и ребенка в России // Компьютер, технологии в мед. 1997-№2 -С.60-62.

7. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование в действии / Пер. с англ.-СПб: Питер, 1997.-464 с.

8. Барзилович Е. Ю. Модели технического обслуживания сложных систем: Учеб. пособие. — М.: Высш. школа, 1982. — 231 с.

9. Бенькович Е. С. и др. Практическое моделирование динамических систем / Е. С. Бенькович, Ю. Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков. СПб.: БХВ-Петербург, 2002.- 464 с.

10. Беседы по автоматике / Н. И. Голубничий, Г. Ф. Зайцев, М. А. Иващенко, П. И. Чинаев, Н. М. Чумаков Киев.: «Технжа», 1971. — 232 с.

11. Благинин В. В. Теоретические основы автоматизированного управления: Учеб. пособие для вузов Мн.: Выш. шк., 1991 - 252 с.

12. Бодяжина В. И. Акушерская помощь в женской консультации.— 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Медицина, 1988 256 е.- (Б-ка практ. врача. Актуальные вопросы акушерства и гинекологии).

13. Болбас М. М. Основы эксплуатации и ремонта автомобилей: Учеб. пособие для вузов спец. 0513 «Автомобили и тракторы».— Мн.: Выш. шк., 1985 — 284 с.

14. Буравлев А. И. и др. Управление техническим состоянием динамических систем / А. И. Буравлев, Б. И. Доценко, И. Е. Казаков; под общ. ред. И. Е. Казакова-М.: Машиностроение, 1995.-240 с.

15. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд.: Пер. с англ.- М.: «Издательство Бином», СПб: «Невский диалект», 1998.—560 с.

16. Вагин В. Н., Федотов А. А., Фомина М. В. Методы извлечения и обобщения информации в больших базах данных // Известия академии наук. Теория и системы управления — 1999 —№ 5 С. 45-49.

17. Гаврилова Т. А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем.— М.: Радио и связь, 1992.

18. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000.- 3 84 с.

19. Гейн К., Сарсонт Т. Структурный системный анализ: средства и методы. В 2-х частях.Ч1 / Пер. с англ.; под ред. А. В. Козлинского.-М.: Эйтекс, 1993.- 188 с.

20. Гиг Дж. Прикладная общая теория систем // В 2-х книгах М.: Мир, 1981.

21. Гречин И. В. Приобретение знаний экспертными системами // Материалы международной научно-технической конференции и молодежной научной конференции «Интеллектуальные САПР».— Таганрог: ТРТУ, 2000.— №2 (16). —С. 66-69.

22. Дворянкин А. М. и др. Искусственный интеллект. Моделирование рассуждений и формальные системы: Учеб. пособие // А. М. Дворянкин, М. Б. Сипливая, И. Г. Жукова- Волгоград: Волгоград, гос. техн. ун-т, 2003.— 140 с.

23. Дворянкин А. М., Заболеева-Зотова А. В. Методические указания к практическим занятиям по искусственному интеллекту. Часть I.— Волгоград: Волгоград, гос. техн. ун-т, 1997.— 16 с.

24. Дворянкин А. М., Заболеева-Зотова А. В. Методические указания к практическим занятиям по искусственному интеллекту. Часть II.— Волгоград: Волгоград, гос. техн. ун-т, 1997.— 16 с.

25. Дворянкин А. М., Бутенко Л. Н. Разработка и применение ЭС принятия проектных решений: Метод, указ. к выполнению курсовой работы.— Волгоград: ВолгПИ, 1993 — 22 с.

26. Двужилов В. В., Литовкин Д. В. Использование базы данных экспертной системы по диспансеризации беременных для формирования групп риска акушерской патологии. // Материалы Пироговской студенческой научной конференции.— Москва, 2001.— С. 72-73.

27. Дейл Роджерсон. Основы СОМ / Пер. с англ. 2-е изд., испр. и доп.- М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция» .- 2000.- 400 с.

28. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы.: Пер. с. англ.: Уч. пос.-М.: Издательский дом «Вильяме», 2001 624с.

29. Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании / Э. В. Под ред. Попова — М.: МИФИ, 1996.

30. Жаркин Н. А. Компьютерная система диспансеризации беременных «Гра-вида» // Акушерство и гинекология.- 1990.-№ 12.— С. 54-55.

31. Заболеева-Зотова А. В. Введение в системологию: Учеб. пособ. / ВолгГ-ТУ.— Волгоград: РПК «Политехник», 1999.— 108 с.

32. Иванов Б. С. Управление техническим обслуживанием машин.- М.: Машиностроение, 1978 160 с.

33. Искусственный интеллект. Базы знаний и экспертные системы: Учеб. пособие / А. М. Дворянкин, А. В. Кизим, И. Г. Жукова, М. Б. Сипливая / Волгоград. гос. техн. ун-т, Волгоград, 2003.— 140 с.

34. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова.- М: Радио и связь, 1990464 с.

35. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д. А. Поспелова.- М: Радио и связь, 1990 304 с.

36. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В.Н.Захарова, В.Ф.Хорошевского.- М: Радио и связь, 1990- 464с.

37. Казиев В. М. Введение в системный анализ и моделирование // Электронное издание http://www.kbsu.ru/~sage/imoas/kaziev.

38. Касти Дж. Большие системы. Связанность, сложность и катастрофы.— М.: Мир, 1982.

39. Кибернетические системы и ЭВМ в акушерстве и гинекологии / Под ред. JI. С. Персианинова. АМН СССР М.: Медицина, 1980.- 216 с.

40. Клиначев Н. В. Теория систем автоматического регулирования. 2000-2002.

41. Клир Джордж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер. с англ. М. А. Зуева; Под ред. А. И. Горлина. — М.: Радио и связь, 1990. —538 с.

42. Кобринский Б. А. Искусственный интеллект и медицина: возможности и перспективы систем, основанных на знаниях // Новости искусственного интеллекта 2001.- № 4 - С. 44-51.

43. Кобринский Б. А. Искусственный интеллект и медицина: особенности прикладных консультативных систем // Новости искусственного интеллекта.- 2002.- № 4 С. 24-28.

44. CAD-2003). Научное издание в 3-х томах. — М.: Изд-во Физико-математической литературы, 2003- Т.2.— С. 347-348.

45. Колесник П. А., Шейнин В. А. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей: Учебник для вузов.— 2-е изд., перераб. и доп.— М.: Транспорт, 1985.— 325 с.

46. Компьютерная диагностика преэклампсии // Электронное издание http://research.karelia.ru/medlogic/

47. Коннолли Томас, Бегг Каролин, Страчен Анна. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 2-е изд.: Пер. с англ.: Уч. пос.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2000 — 1120 с.

48. Литовкин Д. В. Информационное обеспечение экспертной системы «Гра-вида-3». //Тезисы докладов VI региональной конференции молодых исследователей Волгоградской области Волгоград, 2001 - С. 134-135.

49. Литовкин Д. В. Формирование заключений в экспертной системе «Грави-да-3». // Тезисы докладов VII региональной конференции молодых исследователей Волгоградской области.— Волгоград, 2002.— С. 180-181.

50. Литовкин Д. В. Экспертная система диспансеризации беременных. //Материалы II Международной научно-практической конференции «Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного управления и проектирования».— Новочеркасск, 2002.— С. 11—13.

51. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц.— М.: Мир, 1991.—586с.

52. Лукьянов А. В. Методы и средства управления по состоянию технических систем переменной структуры. Автореф. . доктор техн. наук.— Иркутск, 2002. —39 с.

53. Люгер, Джордж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд.: Пер. с англ.— М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 864 с.

54. Медицинские информационные системы «Амулет» // Электронное издание http://www.medicalsystems.ru

55. Медицинские информационные системы. Экспертные системы и базы знаний // Электронное издание http://intra.rfbr.ru/pub/vestnik/V499/l14.htm

56. Мешалкин В. П. Экспертные системы в химической технологии: Основы теории, опыт разработки и применения. — М.: Химия, 1995.— 366 с.

57. Мингалева Н. В. Экспертная оценка и моделирование диспансерного наблюдения беременных в женской консультации: (пути оптимизации, разработка автоматизированной системы наблюдения): Дисс. . канд. мед. наук Краснодар., 1991.- 231 с.е

58. Минский М. Фреймы для представления знаний.— М.: Энергия, 1979.

59. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ.- М.: Энергоатомиздат, 1991.-286 с.

60. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.— М.: Радио и Связь, 1985.

61. Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами.— М.: Наука, 1997.

62. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И. Д. Рудинского. — М.: Финансы и статистика, 2002.

63. Пальтов И. П. Качество процессов и синтез корректирующих устройств в нелинейных автоматических системах.— М.: Наука, 1975.— 368 с.

64. Подобед Н.Д., Ефремова Е.Б., Литовкин Д.В. и др. Эффективность использования компьютерной системы в ЖК для прогнозирования исходов беременности. // Некоторые вопросы теоретической и практической медицины. — Саранск, 2000.— С. 85-87.

65. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.— М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987 288с - (Пробл. искусственного интеллекта).

66. Попов К. В. Основы теории управления. // Электронное издание http://alice.stup.ac.ru/~pkv/html/Index.htm

67. Практический справочник акушера-гинеколога / Е. Ф. Кира, В. В. Корхов, В. Г. Скворцов, Ю. В. Цвелев. — СПб.: «Стройлеспечать», 1995.— 384 с.

68. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике / Р. Левин, Д. Дранг,

69. Б. Эдисон: Пер. с англ.; Предисловие М. С. Сальникова, Ю. В. Сальниковой.— М.: Финансы и статистика, 1991.— 239 с.

70. Приказ Министерства здравоохранения СССР № 430 от 22 апреля 1981 г.

71. Приказ министерства здравоохранения РФ № 50 от 10 февраля 2003 г. «О совершенствовании акушерско-гинекологической помощи в амбулаторно-поликлинических учреждениях».

72. Прогнозирование и профилактика акушерской патологии / Е. Т. Михай-ленко, П. Г. Жученко, Н. Б. Луцюк и др.; под ред. Е. Т. Михайленко, П. Г. Жученко.— К.: Здоровья, 1989 — 224 с.

73. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. / Предисл. С. В. Трубицина.— М.: Финансы и статистика, 1994.— 256 с.

74. Роговцев В. Л. и др. Устройство и эксплуатация автотранспортных средств: Учебник водителя / В. Л. Роговцев, А. Г. Пузанков, В. Д.Олд-фильд.— М.: Транспорт, 1989.— 432 с.

75. Роль новых перинатальных технологий в снижении репродуктивных потерь. Сборник научных трудов всероссийской научно-практической конференции с международным участием.- Екатеринбург, 2001 — 272 с.

76. Сабанов В. И., Комина Е. Р. Автоматизированные системы в здравоохранении: Учебн. пособ. — Волгоград: ВМА, 1994.— 55с.

77. Интеллектуальные САПР» (CAD-2003). Научное издание в 3-х томах. — М.: Изд-во Физико-математической литературы, 2003—Т. 1.—С. 202-207.

78. Спицнадель В. Н. Основы системного анализа: Учеб. пособие.— СПб.: «Изд. дом «Бизнес-пресса», 2000.— 326 с.

79. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. — М.: Финансы и статистика, 1996.—320с.

80. Стерлинг JL, Шапиро Э. Искусство программирования на языке Пролог: Пер. с англ.— М.: Мир, 1990. — 235 с.

81. Таусенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.— М.: Финансы и статистика, 1990.

82. Техническая эксплуатация автомобилей: Учебник для вузов / Е. С. Кузнецов, В. П. Воронов, А. П. Болдин и др.; под ред. Е.С.Кузнецова.— 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Транспорт, 1991.— 413 с.

83. Топчеев Ю. И. Атлас для проектирования систем автоматического регулирования: Учеб. пособие для вузов.— М.: Машиностроение, 1989.— 752 с.

84. Убейко В. Н. Экспертные системы.— М.: МАИ, 1992.

85. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ.— М.: Мир, 1989.—388 с.

86. Цыпкин Я. 3. Основы теории автоматических систем.— М.: Наука, 1977.— 560 с.

87. Чиркова Р. Ю., Мальковский М. Г. Технология создания экспертных систем для динамических задач управления процессами в критических ситуациях // Программирование.— 1996. — Вып.6. — С. 48-62.

88. Шибанов Г. П., Артеменко Е. А., Метешкин А. А., Циклинский И. А. Контроль функционирования больших систем. М., «Машиностроение», 1977 — 360 с.

89. Экспертная система медицинской диагностики «Консилиум» // Электронное издание http://www.eksi.kz/consilium/esmd.htm.

90. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с. англ./ А. Бру-кинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Форсайта.— М.: Радио и связь, 1987.—224с.

91. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры.— М.: Пер. с англ.—М.: Финансы и статистика, 1987.— 191 с.