автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Методы автоматизированного проектирования диагностических систем

На правах рукописи

Воробьев Алексей Олегович

МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

05 13.12 - Системы автоматизации проектирования (приборостроение)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Пете; 2007 г.

ООЗ174262

003174262

Работа выполнена на кафедре "Проектирования компьютерных систем" Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики

Научный руководитель"

д т н., профессор Коробейников Анатолий Григорьевич

Официальные оппоненты.

д т н , профессор Демин Анатолий Владимирович

к.т.н , доцент Чернокнижный Геннадий Михайлович

Ведущая организация: СПб НИИ Физической культуры

Защита состоится 16 октября 2007 г. в 1550 часов на заседании диссертационного совета Д 212 227.05 при СПб ГУ ИТМО Адрес. 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр. 49 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан 14 сентября 2007 г.

Ученый секретарь диссерта! а Д 212 227 05

к.т н, доцент

В И.Поляков

Автоматизированное проектирование во многих отраслях стало фундаментом дальнейшего научно-технического прогресса Автоматизация значительно снижает расходы на создание математического обеспечения информационных систем и повышает их качественный уровень Как известно, на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит больше средств, чем на создание всей системы Снижение затрат является очень важным аргументом для применения систем автоматизированного проектирования (САПР)

Работами В М Курейчика, И П Норенкова, Л С Понтрягина, А Г Коробейникова оказано существенное влияние на развитие САПР Они послужили основой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования

Существуют сферы человеческой деятельности, представляющие собой слабо структурированные области знания, что создает серьезные трудности при построении систем процесса принятия решений В то же время, в практической деятельности эксперт выстраивает последовательность умозаключений, опирающихся на представлениях о связи наблюдаемых признаков с определенным явлением Последовательность исследований может подвергаться коррекции, а иногда и коренной трансформации, в зависимости от получаемых в процессе обследования результатов

Сложным системам изначально присуща нечеткость Можно привести множество таких систем технические, экономические, биологические и другие Одной из таких систем является организм человека Представление организма как сложной нечеткой системы свойственно для рефлексотерапии При работе

рефлексотерапевтических комплексов для подбора качественного воздействия специалист должен сначала как можно точнее определить функциональные нарушения, а затем предложить методику (курс) воздействия как можно более соответствующую

найденным отклонениям Этот процесс требует от специалиста владеть огромным пластом весьма специфичных знаний В процессе работы требуется учитывать нечеткость, как самих используемых понятий (признаков), так и соотношение их с определенным набором действий При неполной, неточной и изменчивой информации рассуждения носят предположительный характер. Специалист основывается на личностных представлениях, являющихся сплавом опыта и накопленных знаний Этому соответствуют требования к решателям интеллектуальных систем, которые используют логики объективного и субъективного (экспертного) знания. Таким образом, при создании индивидуализированной методики для рефлексотерапии специалист вынужден постоянно, каждый раз заново заниматься ее конструированием.

В связи со всем вышеизложенным возникает необходимость создать автоматизированную систему проектирования (АСП) методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем.

Внедрение комплекса позволит начинающим специалистам быстро освоиться с новыми технологиями, позволяя создавать высоко индивидуализированные методики коррекции Опытные специалисты получат мощный инструмент для быстрого прототипирования и создания более эффективных методик. Огромный эффект так же будет иметь свободный обмен готовыми методиками

Таким образом, исходя из вышесказанного, тема диссертационной работы является актуальной

Цель диссертационной работы.

Целью работы является разработка автоматизированной системы проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Провести анализ существующих САПР методик коррекции в нашей стране и за рубежом, а также тенденций их развития

2 Провести исследование процесса построения методики коррекции как объекта автоматизации

3 Разработать и исследовать математические модели построения методик коррекции

4 Разработать математическое обеспечение САПР методик коррекции

5 Разработать автоматизированный метод создания методик коррекции из результатов оценки состояния системы

6 Разработать автоматизированный метод аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели

7 Исследовать работоспособность и эффективность разработанной автоматизированной системы на основе практического применения разработанных методов и алгоритмов

8 Разработать информационно-аналитическую систему для врача - рефлексолога для моделирования и исследования методик коррекции

Объектом исследования работы является система автоматизированного проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния

Предмет исследования - методы и алгоритмы автоматизированной системы для проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния Методы исследования.

Для решения поставленных задач использованы теория и методы автоматизированного проектирования, нечеткая логика (НЛ), методы системного анализа, методы организации баз данных, методы объектно-ориентированного, системного и структурного программирования

Научные положения, выносимые на защиту

1 Автоматизированные методы создания методик коррекции из результатов оценки состояния системы

2 Автоматизированные методы аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели

Научная новизна работы.

1 Разработаны автоматизированные методы проектирования методики коррекции из результатов оценки состояния системы

2. Разработана оболочка специализированной экспертной системы

3 Разработана САПР методик коррекции методом электронейростимуляции и среда их исполнения

4 Разработаны автоматизированные методы аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели

Практическая ценность работы.

Полученные в работе результаты теоретических исследований и экспериментальных проверок нашли следующее практическое применение - разработана технология, обеспечивающая формирование и интеграцию системы для построения методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем, - разработаны методы и средства построения специализированных САПР методик коррекций, уменьшающие трудоемкость, повышающие качество и сокращающие время проектирования

Внедрение результатов работы. Результаты работы были внедрены в Главном военном клиническом госпитале имени академика Н Н Бурденко (г Москва, Россия), Федеральном Государственном Учреждении «Лечебно-диагностический центр Генерального Штаба Вооруженных Сил Российской Федерации» (г Москва, Россия), Республиканском диспансере спортивной медицины (г. Минск, Беларусь), что подтверждается соответствующими актами ЗАО НПК «Медспектр XXI век» были получены регистрационные документы РФ на аппаратно-программный комплекс Пролог-02ЭПТ, в состав которого входит разработанная система «Бинарус» Подано заявление о выдаче евразийского патента № ЕА026/07 на изобретение «Способ электропунктурной рефлексотерапии больных с

алкогольным абстинентным синдромом и устройство для ее осуществления»

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 20052007 г г на международных, всероссийских конференциях и семинарах Среди них Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2005), Интеллектуальные системы (IEEE AIS'06)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2006), Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе - 2005, Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе — 2006, Медэлектроника — 2006, 12-13 декабря 2006 г, Минск, Беларусь Получена золотая медаль международной выставки-конгресса "Высокие технологии Инновации Инвестиции" в номинации "Лучший инновационный проект в области технологий живых систем" за совместную разработку "Семейный доктор" программно-технический комплекс серии "ФОБОС-БИНАРУС", 25-28 сентября 2006 года, Санкт-Петербург

Публикации

По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из 89 наименований Основная часть работы изложена на 140 стр машинописного текста Работа содержит 48 рисунков и 7 таблиц

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель работы, основные положения, выносимые на защиту, отмечена научная новизна и практическая ценность работы, кратко изложено содержание работы

В первой главе рассмотрены вопросы логики принятия решений и приведен обзор современного состояния САПР методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем в области рефлексотерапии

Показано, что любая экспертная деятельность, базирующаяся на принципе аргументации и контраргументации, включает этапы формирования гипотез с последующим их обоснованием или отклонением путем привлечения дополнительных фактов.

Кратко описаны некоторые наиболее распространенные системы АРМ ПЕРЕСВЕТ и РИСТА-ЭПД Приведены их функциональные возможности

Понятие о методике коррекции в явном виде присутствует только в АРМ ПЕРЕСВЕТ для МИЛ-терапии Система позволяет редактировать методики, составлять комплексную методику из ряда выбранных методик Любая составленная методика сохраняется как рецепт МИЛ-терапии в базе данных, а также может быть распечатана на специальном бланке

Хранение методики коррекции в базе данных имеет некоторые недостатки, главным из них является сложность переноса с одного рабочего места на другое То есть в АРМ ПЕРЕСВЕТ методика МИЛ-терапии является внутренней сущностью системы, и вне системы существовать не может, кроме как на бланке

На основании анализа описанных сложностей и недостатков была сформулирована основная цель работы - построение автоматизированной системы проектирования иметодик коррекции из результатов оценки состояния подсистем.

Во второй главе рассматриваются основные математические понятия, используемые в системах нечеткого вывода нечеткая лингвистическая переменная, нечеткие высказывания и операции над ними, нечеткая импликация, нечеткая продукционная система и др Основными этапами нечеткого вывода являются формирование базы правил, фаззификация входных переменных, агрегирование

предусловий, активизация подзаключений, аккумулирование заключений, дефаззификация Метод определения количественного значения степени истинности в продукционной системе следует из выбранных Т-норм и Б-конорм для операций конъюнкции и дизъюнкции Уделено внимание содержанию экспертной деятельности в САПР Строится сложная иерархическая нечеткая система

Рассмотрим сложную иерархическую нечеткую систему. Система имеет п входов, 1 выход и п подсистем Система задана набором (О, X, У) (2 - множество входных значений. X - множество состояний подсистем У - множество выходных значений На вход системы всегда подается только орта вида (2)

6 = = 1 п

=1.9, =0,1 = 1 п,/ +к (2)

Внутреннее состояние системы определяется вектором хкУ компонентами которого являются натуральные числа Подсистемы взаимодействуют между собой, но о характер этих взаимодействий не известен

х = {хк),к = \ п ^ = = 1 п (3)

Элемент множества выходных значений У натуральное число у.

На выходе система выводит число у, характеризующее состояние, какой либо своей подсистемы в зависимости от введенного вектора дк При оказании внешнего воздействия на систему меняется ее внутреннее состояние

Существует диапазон значений характеризующий

нормальное функционирование подсистемы.

Упогт = {<У.Ду(У)>} (4)

Характеристика системы будет представлять собой множество элементов Н={(яь Ук)} Где ук - выходное значение характеристики подсистемы, если на вход был подан вектор Як

Каждая подсистема рассмотренной системы может содержать множество таких же по структуре систем Для коррекции системы в целом имеются только экспериментальные данные и мнения экспертов

В третьей главе строится модель специализированной ЭС подбора коррекции по нарушениям в работе системы, метод электропунктурной диагностики Фолля (ЭАФ) рассмотрен как метод тестирования сложной нечеткой системы, в качестве способа коррекции рассмотрен метод электронейростимуляции Для универсализации методик коррекции разработан способ аппроксимации режимов работы аппаратов

Обобщенный алгоритм подбора методики коррекции можно представить так оценка состояния, подбор коррекций, компоновка коррекций в методику Использование ЭС помогает эффективно сочетать два первых этапа

Установим тезисы для адаптации знаний к нечетким выводам.

X = {XI}, 1 = 1 т - корректоры (действия), У = {У)}^ = 1. п -нарушения (симптомы), Введем следующие тезисы А1 - корректор XI исправляет систему, В] - система имеет нарушение Ыу -Корректор XI по своим признакам соответствует симптому YJ Каждый из этих тезисов включает недостоверность и в этом смысле их можно считать нечеткими множествами

Установим еще два тезиса образованных из введенных выше /^^(^ЛД) (5)

i

Р] - достоверность утверждения «если есть симптом В^ то на основании взаимосвязи между корректорами и нарушениями Яц подойдет по крайней мере корректор Ар>

(6)

Ру - достоверность утверждения «если на основании взаимосвязи между корректорами и нарушениями Цу подходит корректор А1, то есть симптом Вр>

Будем считать тезисы Яу, PJ и Ру знаниями для выводов Можно предсказать, что достоверность PJ в общем случае довольно высокая Однако симптом может наблюдаться ошибочно, поэтому PJ не может быть абсолютно достоверным В общем случае Ру зависит от многих факторов, поэтому достоверность Р] выше достоверность Ру Достоверности Яц, Р] и Ру выражены в виде лингвистических значений истинности (ЛЗИ) УТ - очень правдивое, ЯТ - довольно правдивое РТ - возможно правдивое РБ - возможно ложное Ю7 -довольно ложное ТБ - очень ложное, 1ЛЧ - неизвестное

Тезис Яу задается в виде матрицы отношений множеств X и У в терминах ЛЗИ Алгоритм выводов следует из формул (5) и (6) При этом предполагается, что PJ и Ру - нечеткие подмножества множества ЛЗИ Если применить к формулам (5) и (6) правила «модус понес» и «модус толленс», то получатся следующие взаимосвязи между нарушениями и корректорами

у(/?,; АЛ,"), = (я;), - Г )„ N/0, ] = 1, ,„ (7)

(л;А4Г).=(Д;).+((-'^)").А1.' = 1. .«,7 = 1. , Я (8) О1 - нижняя граница, 0и - верхняя граница

Если задать наблюдаемые нарушения BJ и знания Р^ Ру и Ку, то можно обнаружить все корректоры {А1} А1 можно получить найдя общее решение формул (7) и (8) При этом достоверности можно определить через интервал их значений следующим образом-I',; = Ь,Л] В; =[М;,62;] я; = [г1#,Г2„]

Определим расстояние между нарушениями и значениями-2;=[(И7+ру-1)У0,1] е' =[0,(62, -р1 + \)лц ^

Введем следующие множества интервалов значений для знаний и расстояний ^ ЗД;}, ге Ё£{е;}

Обратная задача для (8) сводится к нахождению следующего вектора

а = {а13Д,Зг,Л6гЯ,гёг2,а°Я = 2} ПО")

Где а - вектор, элементами которого являются множества интервалов значений Используя алгоритм для обратной задачи основанный на нечетких неравенствах получаем решение

о,* =[тах(тГ »,*),!] ^ ^

4,31 и 1*0

(12)

ии = (13)

е и е - операции сцепления множеств.

Кроме того, решение для выражения (8) можно построить, найдя вектор

<Г = {а'|ЗЛ,ЗЕ,Д6-Л,Е£гЕ,а\Агд = ед,V»,Уу} ^4)

Это решение имеет следующий вид

а* = [0, шт(зир (К°еЕ; ))] ^

Следовательно, решение, удовлетворяющее формулам (10) и (15) для любых к£К имеет вид

а^а1ла\ (16)

Где К определяется следующим образом

j

(17)

Если к. = 0, то решения не существует

При отсутствии решения можно- 1) Уменьшить значение параметра а, отражающего точность выводов, и делать повторные вычисления, приближая его к нулю 2) Повторно оценить степень нарушения Вь исправить данные и на уточненные и вновь сделать вывод

Первый способ позволяет получить результаты с достаточно высокой степенью нечеткости в целом, но он не слишком эффективен Поэтому целесообразно применять второй способ

Случай, когда существует решение обратной задачи при некотором заданном значении параметра а, не всегда выполняется

При увеличении достоверности выводов не всегда возможно найти решение

Обычно в подобных случаях недостаточно информации о нарушениях и лучше повторить вычисления после получения более детальных сведений Необходимо выработать какой-либо метод выбора нужных нарушений для уточнения

Рассмотрим следующий вектор А, элементами которого являются ЛЗИ элементов нечеткого множества корректоров по отношению к нарушениям

Л = (Д, ,Д.)

1-тый базовый вектор А определим следующим образом

А, - вектор в котором только 1-тый элемент д, а все остальные элементы явная ложь Т е учитывается только возможность работы корректора 1 Если применить к формулам (5) и (6) правила «модус понес» и «модус толленс», то получатся следующие формулы

=((Д"/Ч,"). +(1--РД)Л1(20)

Среднее арифметическое ожидаемое значение ¡(А,), полученное с помощью численного значения истинности для нарушения, предсказанного в случае а = а,, есть вектор, элементы которого имеют вид

у 2 (22)

Среднее арифметическое значение Ь для реально наблюдаемых нарушений будет иметь вид

1 2 (23)

Направление новых наблюдений можно определить с учетом значений Ь и I Что бы определить группу нарушений, которые

следует проверить, вычислим разность Ь1 и Сначала рассмотрим обычное расстояние

£>(Д) - разность ожидаемых значение истинности нарушений при а = а, Это только один из способов определения расстояния, можно рассматривать и другие способы

Определим кратчайшее расстояние следующим образом <1, = пип£>(Д)

(25)

Запомним Д, удовлетворяющее следующему условию

а,=£КА( А,)) (26) а, представляет собой значение, при котором 0(А) является минимальным для а, при любом корректоре I а, - это Д, задающее Вычисли '* такое, что

а, (2?)

I определяет <1, для корректоров, среди которых есть номер корректора с самым маленьким й, Учитывая значения истинности нарушений, определим базовый вектор Д для корректора разность ожидаемых и наблюдаемых значений, для которого наименьшая

А.=(УР, ,АГ, ,т (28)

Этот вектор позволяет создать относительный критерий истинности для нарушений Кроме того, получим гЦ (Д)), те которое можно сравнивать с Ь для каждого элемента Таким образом, можно указать группу нарушений, соответствующую номеру с наибольшим значением /у - ¿, При подборе нескольких корректоров изучается комбинация базовых векторов Д Проектная процедура определения нарушений приведена на рис 1

Рис 1 Алгоритм работы ЭС Задача определение функционального состояния органов и систем человека методом ЭАФ рассмотрена в рамках системного подхода как задача оценки работы подсистем нечеткой системы, для способа коррекции рассмотрен метод электронейростимуляции

Методика коррекции методом адаптационной электронейростимуляции состоит из последовательности сеансов, которые в свою очередь, состоят из шагов На каждом шаге задается зона или точка воздействия и параметры воздействия частота в герцах /, вариация v - отклонение частоты от заданной, в процентах, период вариации £„ - время, за которое частота меняется от минимальной до максимальной, режим стимуляции ts - периодом следования воздействий, общее время воздействия £5Сер

Для задания зоны воздействия используется графическое

растровое изображение участка воздействия Зона воздействия задается в векторном виде множеством точек, определяющим границы зоны 2 = {(х2г,уг!)} Направление воздействия задаются множеством точек направления Так как направлений может быть несколько то они задаются в виде £> = {{(^сг/уУгг/с,/)}}* где к - номер направления, J - номер точки в последовательности задания направления Графически направление представляется в виде стрелки из точки {хЛкруйк]) в точку (хс1к]+1,уак;+1)

Методика коррекции электронейростимуляцей имеет структуру, методика = {сеанс} сеанс = {шаг} шаг = {(зона,/, v, ^сер)}, зона = {(изобэгажение, область, направление)} Отображением результата обследования ЭАФ во множество зон коррекции занимается разработанная ЭС По ходу процедуры логического вывода ЭС может затребовать недостающую информацию Для представления в ЭС данных о нарушениях в органах и системах организма требуется преобразовать численное значение измерения в точке к нечеткой лингвистической переменной Для упрощения преобразования можно принять, что значение ЛЗИ может принимать только два значения (дихотомический признак) УТ и УИ. Название симптома может звучать как «Нарушение в работе подсистемы X» Помимо фаззифицированных значений в точках, возможно, учитывать и другие лингвистические переменные не связанные с ЭАФ, что значительно увеличивает качество подбора корректирующих воздействий

Приведем содержание проектной процедуры создания методики коррекции из результата диагностики ЭАФ В результате работы ЭС создается список зон для коррекции Для отобранной зоны (зон) выбирается частотно-временные параметры воздействия -формируется шаг коррекции Составляется упорядоченный список из

шагов коррекции (бея повторных вхождений одинаковых шагов) Создается сеанс коррекции В него помещается список тагов Создается необходимое количество сеансов Синтез сеансов является сложной процедурой, так как на сеанс могут быть наложены некоторые ограничения (например, временного или иного характера) Описанная проектная процедура приведена на рис 2.

Оценка состояния * Подбор действий с * Отбор действий > Проектирование шагов Проектирование сеансов

подсистем помощью ЭС

Рис 2 Проектная процедура синтеза методики коррекции

В методике коррекции можно сохранять параметры воздействия в широком диапазоне Для аппарата «Пролог-02ЭПТ» это частоты от О 01 Гц 200 Гц с шагом 0 01 Гц и вариация частоты от 0 % до 100 % с шагом 10 % Однако, не все аппараты могут выдавать такие параметры Для адаптации спроектированной методики коррекции к конкретному аппарату необходима еще одна проектная операция -аппроксимация режима работы Введем понятие «режим работы аппарата» Пусть Б - множество частот, а V - множество вариаций Множество режимов работы аппарата Л это декартово произведение множеств Р и V, то есть множество пар элементов {(£ V)}

Каждый аппарат имеет режимы работы Я' из некоторого подмножества множества режимов работы Я. Д Необходимо построить отображение А для произвольного режима работы из множества Я в режим работы из его подмножества Я'

Отображение А из И. в Л' может быть построено различными способами в зависимости от введенной на множестве Я функции оценки близости элементов р(х, у)

а{г)=г',если р(г,г')= тт(р),г Я.г'бг Я' (29)

Функцию оценки расстояния между элементами множества

следует искать с учетом предметной области, выбрав соответствующие критерии близости. Критериев может быть несколько, как и самих функций. Режим работы можно представить несколькими способами, например как интервал на числовой оси, тогда для выбора функции оценки можно исполосовать интервальный анализ. Для оценки результатов аппроксимации целого множества значений используется карта аппроксимации. На ней изображается кластеризация множества значений & на группы режимов у конкретного аппарата в зависимости от введенной функции оценки. На рис. 3 приведен пример карт аппроксимации для аппарата Пролог-02Р с: различными функциями оценки.

©воГцЭ0«й ф могцзож ©югщто% фюогцео%

Рис, 3. Пример карты аппроксимации для аппарата Пролог-02Р, П четвертой главе описаны возможности разработанного программного обеспечения информационно-аналитической системы (ИАС) «Бинарус». НАС «Бинарус» является частью аппаратно-программного комплекса, состоящей) т приложения проектирован и я методик диагностики и терапии КоЛехСАО, среды исполнения методик диагностики и терапии и аппарата Пролог-02ЭПТ. ИАС «Бинарус» может быть развернута различными способами: одно рабочее место, клиент-сервер и трехуровневая архитектура,

Часто в аналитических системах стараются решить задачу несколькими способами, используя одну й туже базу знаний (БЗ), но различными методами, а потом проводят сравнение решений. В разработанной системе присутствует только ядро одной специализированной ЭС, но как было отмечено во второй главе,

операции нечеткой логики могут быть выполнены различными способами по различный расчетным формулам. Выбор этих формул является достаточна произвольным и определяется характером модели. Поэтому имеется возможность решить задачу несколькими способами и провести сравнение решений. Для этой пели был реализован программный кластер экземпляров ЭС. Экземпляры ЭС объединены в кластер и работают параллельно и независимо друг от друга. После каждого этапа логического вывода происходит синхронизация данных. По окончании работы каждой ЭС, результаты их работы могут комбинироваться различными способами, начиная от простого пересечения или объединения и заканчивая более сложными алгоритмами. В ИЛС «Бияарус» в рамках кластера реализована возможность параллельной работы нескольких экземпляров ЭС.

На рис. 4 представлено обеспечение автоматизированного проектирования (АП) в ИАС «Бинарус». А на рис. 5 архитектура подсистемы автоматизированного проектирования в разработанной системе.

гщ? ^гаашз&г ■ Псдсис?1ема,АПвере к •■■„■ ? ^MS^gfifejfevcifiigS gsj

г ^ г _ \ г

обеспечение

обеспечение

обеспечение

обеспечение

модель ядра ЭС

ЯДРО ЭС

Г VA'MWS. . I L: .GNU/:.in:.x

щшт

Про::ог 02ЭГТ

способы сравнения ¡лнтераэлоа

Java 6

,,Г!Кхеб:

С

сценарии шагав роентирпяяния ■

Servlet-KpHTeiiHe

iHEIjj

ORM K iw.-!.ytu

модель приметно области

f USB!RS232 J

■СУ6Д

Ethemet/Wl-Fij

Рис, 4. Обеспечение автоматизированного проекторонания

Интерфейс пользователя

тс

i ЗЙШЙ" : Щ

.... IX J 1 5Т гс

| ЭС подбора ; действий [ ¡Управлений 1 ЕЗ J формирований | методики 1 Аппроксимация 1

й--

Операции . i БЗ ЭС

L НП J

■ Сценарии проектирования методик

Описание I функции [аппаратов] I оценки

ии [

»J

Рис. 5. Архитектура САПР в ИЛС «Б ни ару с» Набор операций нечеткой логики представляет собой директорию, в файловой системе хранящую файлы в которых содержатся фрагменты кода на языке Groovy (интерпретируемый язык сценариев дая Java), реализующие интерфейс формулы. База знаний ЭС хранится в СУБД и описывает взаимосвязи нарушений и действий при этих нарушениях. Сценарии проектирования методик представляют собой директорию, в файловой системе хранящую файлы в которых содержатся фрагменты кода на языке Groovy, реализующие интерфейсы для точек расширения алгоритма проектирования методики. Описания аппаратов хранятся в XML-файлах, в которых указаны все возможные режимы работы аппарата. Набор функций оценок представляет собой директорию, в файловой системе хранящую файлы в которых содержатся фрагменты кода на языке Groovy, реализующие интерфейс формулы оценки. Модуль управления базой знаний предназначен: для экспертов в предметной области желающих изменить знания системы о взаимосвязи нарушений и действий при этих нарушениях. Модуль ЭС занимается подбором действий при заданных нарушениях. Он может затребовать недостающие данные для логического йывода. После выбора множества воздействий начинает работать модуль компоновки их в

методику коррекции При необходимости адаптировать полученную методику для исполнения на конкретной аппарате семейства «Пролог-02», отличном от «Пролог-02ЭПТ», запускается модуль аппроксимации режимов работы

Методика коррекции хранится в гф-архиве, содержащем ХМЬ-файл с описанием сеансов, шагов и зон, а так же файлы изображений участков воздействия, на которые имеются ссылки из ХМЬ-файла

ИАС «Бинарус», используя файл-методику, управляет работой аппарата «Пролог-02ЭПТ», задавая ему параметры воздействия, а также ведет учет уже проведенных сеансов

Заключение

В ходе работы над диссертацией получены следующие основные результаты

1 Разработаны методы построения автоматизированной системы проектирования методик для оценки и коррекции состояния систем

2 Построены математические модели оценки и подбора коррекций для систем

3 Разработан метод проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем на основе специализированной ЭС

4 Разработана САПР методик рефлексотерапии для АРМ на базе аппаратов семейства «Пролог-02»

5 Разработан метод аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели аппаратов семейства «Пролог-02» и аналогов Построены функции оценки близости режимов

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 А О Воробьев, А Г Коробейников Система автоматизированного проектирования рефлексотерапевтических методик для оценки функционального состояния органов и систем человека "Труды

международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы (ГЕЕЕ AIS'06)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2006) " Научное издание в 3-х томах М Изд-во Физико-математической литературы, 2006, Т 2 -532 с - ISBN 5-9221-0686-4 стр 457-561

2 ВС Улащик, О Н Воробьев, А О Воробьев Диагностико-терапевтические аппараты Пролог-02 нового поколения Медэлектроника-2006 Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии сборник науч статей — Минск Р, 2006 —372 с - ISBN 985-488-094-Х Стр 197-199

3 АО Воробьев САПР схем рефлексодиагностики и терапии ReflexCAD, среда их исполнения Бинарус для аппаратов Пролог-02 Медэлектроника-2006 Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии сборник науч статей — Минск Р, 2006 —372 с -ISBN 985-488-094-Х Стр 44-46

4 KB Богданов, А О Воробьев, Н А Коробейникова Разработка методов автоматизированного проектирования математического обеспечения с использованием искусственных нейронных сетей "Труды международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2005) " Научное издание в 3-х томах М Изд-во Физико-математической литературы, 2005, Т 2 -532 с -ISBN 5-9221-0621-0 стр 394-397

5 А Г Коробейников, А О Воробьев, И Г Сидоркина, В В Пылин Анализ криптографической стойкости алгоритмов асимметричного шифрования информации/Изв ВУЗОВ Приборостроение 2007 Т 50 8, стр 28-32

6 АО Воробьев, А Г Коробейников Автоматизация рабочего места врача-рефлексотерапевта Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе Сборник материалов региональной научно-практической конференции - Йошкар-Ола МарГТУ, 2006 - 178 с ISBN 58158-0356-1 Стр 133-136

7 АО Воробьев, А Г Коробейников Автоматизация электройунктурных диагностических систем Сборник материалов региональной научно-практической конференции - Йошкар-Ола МарГТУ, 2005 -С 150-152

Тиражирование и брошюровка выполнены в учреждении «Университетские телекоммуникации» 197101, Санкт-Петербург, Саблинская ул , 14 Тел (812) 233 4669 объем 1 п л Тираж 100 экз

Список используемых сокращений.

Введение.

Глава 1. Автоматизированные системы проектирования в диагностике

1.1 Логика принятия решений.

1.1.1 Принципы системной диагностики.

1.1.2 Нечеткие представления.

1.1.3 Консилиум и диспут.

1.1.4 Обработка нечетких знаний.

1.2 АПК для рефлексотерапии, содержащие подсистемы АП.

1.2.1 Комплекс врача традиционной медицины «АРМ ПЕРЕСВЕТ»

1.2.2 РИСТА-ЭПД.

Выводы.

Глава 2. Автоматизированное проектирование в нечетких системах.

2.1 Нечеткие системы.

2.1.1 Нечеткие множества.

2.1.2 Операции над нечеткими множествами.

2.1.3 Нечеткая логика и системы нечеткого вывода.

2.2 Экспертная деятельность в САПР.

2.2.1 Содержание экспертной деятельности в САПР.

2.2.2 Анализ и синтез при автоматизированном проектировании. Определение экспертной деятельности.

2.2.3. Этапы экспертной деятельности при автоматизированном проектировании.

2.2.4 Формализация этапов экспертной деятельности.

2.3 Математическая модель ЭАФ как тестирование сложной нечеткой системы.

Выводы.

Глава 3. Разработка автоматизированной системы проектирования.

3.1 Разработка ядра экспертной системы.

3.2 Модель коррекции для метода электронейростимуляции.

3.2.1. Общие сведения о биоуправляемой электронейростимуляции

3.2.2. Концептуальная модель биоуправляемой электронейростимуляции.

3.3. Автоматическое создание шаблона методики коррекции по результатам обследования методом ЭАФ.

3.3.1. Понятие о рефлексогенных зонах и зонах Захарьина-Геда.

3.3.2. Процесс генерации шаблона методики коррекции.

3.3.3 Применение ядра экспертной системы для проектирования методики коррекции.

3.4 Аппроксимация параметров коррекции к режиму работы аппарата.

Выводы.

Глава 4 Информационно-аналитическая система «Бинарус».

4.1 Структура и архитектура системы.

4.2 Реализация ядра ЭС.

4.3 Обеспечение автоматизированного проектирования в «Бинарус»

4.3. Поддержка нескольких пользователей.

4.5. Экспорт и импорт базы пациентов.

4.6. Диагностический модуль.

4.7. Терапевтический модуль.

4.8. Автоматическое создание методики коррекции из результата оценки состояния.

4.8. Аппроксимация параметров воздействия.

Выводы.

Автоматизированное проектирование во многих отраслях стало фундаментом дальнейшего научно-технического прогресса. Автоматизация значительно снижает расходы на создание математического обеспечения информационных систем и повышает их качественный уровень. Как известно, на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит больше средств, чем на создание всей системы. Снижение затрат является очень важным аргументом для применения систем автоматизированного проектирования (САПР).

Работами В.М. Курейчика, И.П. Норенкова, JI.C. Понтрягина, А.Г. Коробейникова оказано существенное влияние на развитие САПР. Они послужили основой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования.

Существуют сферы человеческой деятельности, представляющие собой слабо структурированные области знания, что создает серьезные трудности при построении систем процесса принятия решений. В то же время, в практической деятельности эксперт выстраивает последовательность умозаключений, опирающихся на представлениях о связи наблюдаемых признаков с определенным явлением. Последовательность исследований может подвергаться коррекции, а иногда и коренной трансформации, в зависимости от получаемых в процессе обследования результатов.

Сложным системам изначально присуща нечеткость. Можно привести множество таких систем: технические, экономические, биологические и другие. Одной из таких систем является организм человека. Представление организма как сложной нечеткой системы свойственно для рефлексотерапии. При работе рефлексотерапевтических комплексов для подбора качественного воздействия специалист должен сначала как можно точнее определить функциональные нарушения, а затем предложить методику (курс) воздействия как можно более соответствующую найденным отклонениям. Этот процесс требует от специалиста владеть огромным пластом весьма специфичных знаний. В процессе работы требуется учитывать нечеткость, как самих используемых понятий (признаков), так и соотношение их с определенным набором действий. При неполной, неточной и изменчивой информации рассуждения носят предположительный характер. Специалист основывается на личностных представлениях, являющихся сплавом опыта и накопленных знаний. Этому соответствуют требования к решателям интеллектуальных систем, которые используют логики объективного и субъективного (экспертного) знания. Таким образом, при создании индивидуализированной методики для рефлексотерапии специалист вынужден постоянно, каждый раз заново заниматься ее конструированием.

В связи со всем вышеизложенным возникает необходимость создать автоматизированную систему проектирования (АСП) методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем.

Внедрение комплекса позволит начинающим специалистам быстро освоиться с новыми технологиями, позволяя создавать высоко индивидуализированные методики коррекции. Опытные специалисты получат мощный инструмент для быстрого прототипирования и создания более эффективных методик. Огромный эффект так же будет иметь свободный обмен готовыми методиками.

Таким образом, исходя из вышесказанного, тема диссертационной работы является актуальной.

Цель диссертационной работы.

Целью работы является разработка автоматизированной системы проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ существующих САПР методик коррекции в нашей стране и за рубежом, а также тенденций их развития.

2. Провести исследование процесса построения методики коррекции как объекта автоматизации.

3. Разработать и исследовать математические модели построения методик коррекции.

4. Разработать математическое обеспечение САПР методик коррекции.

5. Разработать автоматизированный метод создания методик коррекции из результатов оценки состояния системы.

6. Разработать автоматизированный метод аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели.

7. Исследовать работоспособность и эффективность разработанной автоматизированной системы на основе практического применения разработанных методов и алгоритмов.

8. Разработать информационно-аналитическую систему для врача - рефлексолога для моделирования и исследования методик коррекции.

Объектом исследования работы является система автоматизированного проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния.

Предмет исследования - методы и алгоритмы автоматизированной системы для проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач использованы: теория и методы автоматизированного проектирования, нечеткая логика (HJI), методы системного анализа, методы организации баз данных, методы объектно-ориентированного, системного и структурного программирования. Научные положения, выносимые на защиту:

1. Автоматизированные методы создания методик коррекции из результатов оценки состояния системы.

2. Автоматизированные методы аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели.

Научная новизна работы.

1. Разработаны автоматизированные методы проектирования методики коррекции из результатов оценки состояния системы.

2. Разработана оболочка специализированной экспертной системы.

3. Разработана САПР методик коррекции методом электронейростимуляции и среда их исполнения.

4. Разработаны автоматизированные методы аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели.

Практическая ценность работы.

Полученные в работе результаты теоретических исследований и экспериментальных проверок нашли следующее практическое применение: -разработана технология, обеспечивающая формирование и интеграцию системы для построения методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем; - разработаны методы и средства построения специализированных САПР методик коррекций, уменьшающие трудоемкость, повышающие качество и сокращающие время проектирования.

Внедрение результатов работы. Результаты работы были внедрены в Главном военном клиническом госпитале имени академика Н.Н.Бурденко (г. Москва, Россия), Федеральном Государственном Учреждении «Лечебно-диагностический центр Генерального Штаба Вооруженных Сил Российской Федерации» (г. Москва, Россия), Республиканском диспансере спортивной медицины (г. Минск, Беларусь), что подтверждается соответствующими актами. ЗАО НПК «Медспектр XXI век» были получены регистрационные документы РФ на аппаратно-программный комплекс Пролог-02ЭПТ, в состав которого входит разработанная система «Бинарус». Подано заявление о выдаче евразийского патента N° ЕА026/07 на изобретение «Способ электропунктурной рефлексотерапии больных с алкогольным абстинентным синдромом и устройство для ее осуществления».

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 2005-2007 г.г. на международных, всероссийских конференциях и семинарах. Среди них: Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2005), Интеллектуальные системы (IEEE AIS'06)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2006), Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе - 2005, Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе - 2006, Медэлектроника -2006, 12-13 декабря 2006 г., Минск, Беларусь. Получена золотая медаль международной выставки-конгресса "Высокие технологии. Инновации. Инвестиции" в номинации "Лучший инновационный проект в области технологий живых систем" за совместную разработку "Семейный доктор" программно-технический комплекс серии "ФОБОС-БИНАРУС", 25-28 сентября 2006 года, Санкт-Петербург.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из 89 наименований. Основная часть работы изложена на 140 стр. машинописного текста. Работа содержит 48 рисунков и 7 таблиц.

1. Результаты работы применены в построении информационно-аналитической среды «Бинарус» и системы автоматизированного проектирования методик диагностики и коррекции «ReflexCAD».

2. Построена структура и три вида архитектур среды «Бинарус»: одноуровневая, клиент-сервер и трехуровневая.

3. Реализовано ядро специализированной ЭС. На его основе построен логический кластер для нечеткого вывода.

4. В среде реализованы различные методы диагностики и коррекции.

5. Для хранения методик коррекции, диагностики и профиля аппарата разработаны соответствующие схемы XML-файлов.

6. В среде реализована поддержка динамически подключаемых генераторов методик коррекции из результата обследования.

7. Реализован механизм аппроксимации режимов работы различных аппаратов серии «Пролог-02».

Заключение

В ходе работы над диссертацией получены следующие основные результаты.

1. Разработаны методы построения автоматизированной системы проектирования методик для оценки и коррекции состояния систем.

2. Построены математические модели оценки и подбора коррекций для систем.

3. Разработан метод проектирования методик коррекции из результатов оценки состояния подсистем на основе специализированной ЭС.

4. Разработана САПР методик рефлексотерапии для АРМ на базе аппаратов семейства «Пролог-02».

5. Разработан метод аппроксимации произвольного режима работы аппарата к одному из режимов конкретной модели аппаратов семейства «Пролог-02» и аналогов. Построены функции оценки близости режимов.

1. Кобринский Б.А. Логика аргументации в принятии решений в медицине // НТИ, сер.2,2001, №9, с.1-8.

2. Кобринский Б.А., Казанцева J1.3., Фельдман А.Е. Автоматизированные системы дифференциальной диагностики наследственных заболеваний // Наследственная патология человека / Под общ. ред. Ю.Е. Вельтищева и Н.П. Бочкова. Т.Н. -М., 1992.-С.229-239.

3. Эвербек Г. Дифференциальная диагностика болезней в детском возрасте: Пер. с нем. -М.: Медицина, 1980.

4. Ригельман Р. Как избежать врачебных ошибок. Книга практикующего врача: Пер. с англ. М.: Практика, 1994.

5. Таран Т.А. Формализация рассуждений на основе аргументации при принятии решений в конфликтных ситуациях // НТИ. Сер. 2. -1998. -№9,- С.23-33.

6. Финн В.К. JSM-рассуждение как синтез познавательных процедур // 3-я Междунар. конф. "Информационные ресурсы. Интеграция. Технологии": Матер, конф. -М., 1997. С.207-208.

7. Финн В.К. Интеллектуальные системы: проблемы их развития и социальные последствия // Будущее искусственного интеллекта. -М.: Наука, 1991.-С.157-177.

8. Финн В.К. Об интеллектуальных системах автоматизированной поддержки научных исследований // НТИ. Сер.2. 1996. - №5-6. -С.1-2.

9. Рассел Б. Философия логического атомизма (1918) // Философия логического атомизма. Томск: Изд-во «Водолей», 1999. - С.З-108.

10. Ю.Кобринский Б.А. Нечеткая логика в анализе образных представлений в медицинских системах искусственного интеллекта // Междунар. коиф. по мягким вычислениям и измерениям: Сб. докл. Т.1. СПб. -1998. - С.233-235.

11. Финн В.К. Об одном варианте логики аргументации // НТИ. Сер .2. 1996. - №5-6. - С.З-19.12.2adeh L.A. Discussion: Probability theory and fuzzy logic are complementary rather than competitive // Technometrics. 1995. — Vol.37, №3. -P.271-276.

12. Есенин-Вольпин A.C. О теории диспутов и логике доверия // Философия. Логика. Поэзия. Защита прав человека: Избранное. -М.: Рос. гос. гуманит. ун-т, 1999. С. 178-192.

13. М.Кобринский Б.А. Отражение образного мышления в системах искусственного интеллекта // VI Межд.конф. "Знание-Диалог-Решение" KDS-97: Сб. науч.тр. Ялта. - 1997. - T.I.- С.29-36.

14. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоатомиздат. - 1981. - 232с.

15. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: наука. 1986.-288с.

16. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. -1990. -288с.

17. Capocelli R., De Luca A. Fussy sets and decision theory // Information and control. 1973. - Vol.23. - N3. - P.446-473.

18. Шошин П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин // Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука. - 1977. - С.234-250.22.0сипов Г.С. Концептуальные элементы модели мира // Компьютер, хроника. 1994. - №8-9. - С.3-11.

19. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука. -1979.200с.

20. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука. - 1974 -256с.

21. Кобринский Б.А., Фельдман А.Е. Анализ и учет ассоциативных знаний в медицинских экспертных системах // Новости искусств, интеллекта. 1995. - №3. - С.90-96.

22. Averkin A.N. Expert oriented fuzzy logics acquisition in soft computing systems // Тр. Междунар. семинара "Мягкие вычисления-96". Казанский гос. технологич. ун-т. 1996. - С.15-19.

23. Пересвет Фолль: лечебно-диагностический модуль Электронный ресурс. Режим доступа: http://peresvetmed.ru/pvoll.html, свободный. - Загл. с экрана.

24. ЗАО ОКБ "РИТМ" Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.scenar.com.ru/production/rista/ristaepd.htm, свободный. - Загл. с экрана.

25. Заде J1.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.: Знание, 1974.

26. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург, 2005.

27. Кофман А. Введение в теорию нечетких множесв: Пер. с фр. -М.: Радио и связь, 1982.

28. Кричевский M.JI. Интеллектуальные методы в менеджменте. -СПб.: Питер, 2005.

29. Fukami S. Muzimoto М., Tanaka К. Some consideration of fuzzy conditional inference. Fuzzy Sets and Systems, vol.4, 1980, pp. 243273.

30. Kiszka J.B., Kochanska M.E., Sliwinska D.S. The influence some fuzzy implication on the accuracy of a fuzzy model. Fuzzy Sets and Systems, vol.15,1985, pp. 111-128; 223-240.

31. Рутковская Д., Пилиньский M., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. М.: Горячая линия - Телеком, 2004.

32. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1989.

33. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. -М: Финансы и статистика, 2004.

34. Аверкин А.Н., Федосеева И.Н. Параметрические логики в интеллектуальных системах управления. М.: Вычислительный центр РАН, 2000.

35. Берштейн JI.C., Боженюк А.В., Малышев Н. Г. Нечеткие модели для экспертных систем САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991.

36. Ярушкина Н.Г. Методы нечетких эксперных систем в интеллектуальных САПР. Саратов: изд-во сарат. у-та., 1997.

37. Арбиб М. Метафорический мозг: Пер. с англ. М.: Мир, 1976.

38. Тэрано Т., Асаи К., Ватада Д. Прикладные нечеткие системы: Пер с яп.-М.: Мир, 1993.

39. Adlassing K.P. Fuzzy set theory in medical diagnosis // IEEE Trans. — Vol. SMC 16. - N 2. - p. 260-265.

40. Linguistic approach in fuzzy logic of W.H.O. classification of dyslipoproteinemias / Sanchez E at al. // Fuzzy sets and theory recent development. Yager ed. Pergamon, 1982. - p. 582-588.

41. Development of automated health testing service via fuzzy reasoning / Tazaki E. et al. // Proc. IEEE int. conf on SMC. 1986. - p. 342-346.

42. Medical diagnosis using simplified multi-dimensional fuzzy reasoning / Tazaki E. at al. // Proc. IEEE int. conf on SMC. 1988.

43. Тазаки Е. Нечеткие экспертные системы // Сури кагаку. 1987. — N284. С. 46-54.

44. Портнов Ф.Г. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига: Зинатне, 1988.-352с.

45. Самохин А.В. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р. Фолля. / А.В.Самохин, Ю.В. Готовский М.: Имедис, 1995.

46. А.О. Воробьев, А.Г. Коробейников. Автоматизация электропунктурных диагностических систем. Сборникматериалов региональной научно-практической конференции. -Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. С. 150-152.

47. Улащик B.C. Новые методы и методики физической терапии. -М.: Медицина, 1986.

48. Улащик B.C. Общая физиотерапия. /B.C. Улащик, И.В. Лукомский- М.: Интерпрессервис, 2002.

49. Улащик B.C. Основы общей физиотерапии. /B.C. Улащик, И.В. Лукомский-Мн., 1997.

50. Табеева Д. М. Практическое руководство по иглорефлексотерапии. -М.: МЕДпресс, 2001.

51. Табеева Д.М. Атлас иглорефлексотерапии. Казань: Татарское книжное изд-во, 1979.- 111с.

52. Табеева Д.М. Практическая акупунктура. Смоленск : Гомеопатическая медицина, 1997. - 490с.

53. Табеева Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии. М.: Медицина, 1980 .- 441с.

54. Эрик Гамма, Р. Хелм. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб.: Питер, 2007 -368 с.

55. Руководство пользователя аппаратов Порлог-02. Могилев: НПП РЭМА, 2007.

56. Fit R.-J. Propagating temporal constrains for scheduling. // Proc. Fifth National Conf. on AI (AAAI-86), 383-388. Morgan Kaufmann, Loa Atos, CA. 1986.

57. Berttiny C. A formalization of interval based temporal subsumption in first order logic / In : Foundation of Knowledge Representation and Reasoning // Lect. Notes in AI, 810. Berlin: Springer Verlag, 1994. P. 53-73.

58. Kulpa Z. Diagrammatic representation for a space of intervals // Machine Graph-ics and Vision 6. 1997. № 1. P. 5 24.

59. Diamond Ph., Kloeden P. Metric spaces of fuzzy sets // Fuzzy sets and Systems. 1990. № 35. P. 241-251.

60. Heilpern S. Representation and application of fuzzy numbers // Fuzzy sets and Systems. 1997. № 91. P. 259-268.

61. Heilpern S. Using distance between fuzzy numbers in socio-economic systems. In R. Trapl (Ed.) Cybernetic and Systems. World Scientific, Singapur. 1994. P. 279-286.

62. Chanas S., Kuchta D. Multiobjective Programming in optimization of the Interval Objective Functions- a generalized approach // European Journal of Operational Research. 1996. № 9. P. 594-598.

63. Walster G.W., Bierman M.S. Interval Arithmetic in Forte Developer Fortran //Technical Report. Sun Microsystems. March 2000. P. 35-43.

64. С++ Interval Arithmetic Library Reference. http:/docs.sun.com/htmlcollcoll.693/iso-8859- 1 / CPPARIT. / iapgrefman.htm.

65. Fit R.-J. Propagating temporal constrains for scheduling. // Proc. Fifth National Conf. on AI (AAAI-86), 383-388. Morgan Kaufmann, Loa Atos, CA. 1986.

66. Bortolan G., Degani R. A review of some methods for ranking fuzzy subsets // Fuzzy sets and Systems. 1985. № 15. P. 1-19.

67. Facchinetti G., Ricci R.G., Muzzioli S. Note on ranking fuzzy triangular numbers // International Journal of Intelligent Systems. 1998. №13. P. 613-622.

68. Севастьянов П.В., Венберг A.B. Моделирование и оптимизация работы энергоагрегатов при интервальной неопределенности // Энергетика (Известия вузов и энергетических объединений СНГ). Минск: БГПА. 1998. № 3. С.66 - 70.

69. ГОСТ 34.003-90 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Термины и определения.

70. ГОСТ 34.601-90 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Стадии создания АС.

71. ГОСТ 34.602-89 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. ТЗ на создание АС.

72. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. // М.: «Финансы и статистика», 1998г.

73. Крачтен Ф. Введение в Rational Unified Process 2-е изд.: пер. с англ. М.: Вильяме, 2002 - 240 с.

74. Гради Буч. А. Якобсон, UML. Классика CS. СПб.: Питер, 2005 -736 с.

75. Ветвицкий Е.В., Плотников А.В., Прилуцкий Д.А., Селищев С.В. Применение универсального последовательного интерфейса USB в компьютерных медицинских комплексах. // М.: Медицинская техника. 2000 - № 4. - С. 3-7.

76. Алпатов А.П., Прокапчук Ю.А., Костра В.В. Госпитальные информационные системы: архитектура модели решение. -Днепропетровск: УГХТУ, 2005. 257 с.

77. Прокапчук Ю.А. Концептуальная модель базы знаний интеллектуальной медицинской системы // Проблемы программирования № 2-3,2004. -С. 334-338.

78. Прокапчук Ю.А., Харченко О.А. Структура базы знаний интеллектуальной медицинской системы // Медэлектроника-2006.

79. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии: сборник науч. статей. — Минск: БГУИР, 2006.—372 с. Стр. 104-109.