2. В чем преимущества смешанного способа представления знаний в системе CENTAUR?

Упражнения

1. Что понимается под прототипом в системе CENTAUR? Какие функции возлагаются на прототипы?

3. Что представляет собой модель заболевания в системе INTERNIST? Объясните смысл концепции доминантности применительно к модели заболеваний в системе INTERNIST.

4. Какие проблемы обнаружились при работе над системой INTERNIST и как они соотносятся с проведенным Кленси анализом различных видов знаний?

5. Выполнение этого упражнения потребует некоторых познаний в медицине — знаний о физическом смысле некоторых параметров, измеряемых при лабораторных анализах органов дыхания. (Лично я узнал о них от д-ра Джереми Уатта (Jeremy Wyatt) и д-ра Патриции Твидейл (Patricia Tweedale). Любые фактические ошибки в приведенном ниже описании прошу отнести на мой счет, но думаю, они не повлияют на смысл самого упражнения.)

При диагностике легочных заболеваний используются следующие параметры, измеряемые при лабораторном обследовании пациентов.

Index0.htm FEV1 (Forced Expiratory Volume). Объем форсированного выдоха за 1 секунду, измеренный в литрах. Измеряется количество воздуха, выдыхаемого пациентом в течение 1 секунды. Этот параметр является показателем эластичности легочных тканей (а следовательно, и их здоровья).
Index0.htm IFV1. Показатель изменения FEV1 после курса лечения с применением бронхолитиков.
Index0.htm FVC (Forced Vital Capacity). Жизненная емкость легких - объем вдыхаемого воздуха при максимальном наполнении легких.
Index0.htm IFVC. Показатель изменения FVC после курса лечения с применением бронхолитиков.
Index0.htm TLC (Total Lung Capacity). Общая емкость легких.
Index0.htm RV (Residual Volume). Остаточный объем легких - объем воздуха, который остается в легких после максимального выдоха.
Index0.htm RATI01 = FEV1/FVC.
Index0.htm RATI02 = FEV1/FVC после курса лечения с применением бронхолитиков.

Ниже в постановке задачи переменная PRED означает ожидаемое значение любого из перечисленных выше параметров. (Ожидаемое значение медицинского параметра зависит главным образом от пола пациента.) Выражения вида

80% < RATI01 < 100% (PRED-2SD)

означают, что параметр RATI01 имеет значение между 80 и 100 процентами от ожидаемого значения, уменьшенного на удвоенное стандартное отклонение в соответствующей популяции.

Аббревиатура RTB означает Response To Bronchodilation (реакция на прием бронхолитиков).

I) Разработайте структуру фреймов для каждого из следующих заболеваний дыхательных органов и связанных с ними медицинских параметров. Организуйте иерархию фреймов и включите ее в иерархию других аналогичных заболеваний, представленную на рис. 13.1.

AIRWAIS OBSTRUCTION

существует, если:

RATI01 < PRED-2SD отсутствует RTB, если:

RATI02 < PRED-2SD хороший показатель RTB, если:

RATI02 > PRED-2SD

SLIGHT AIRWAIS OBSTRUCTION

существует, если:

801 < RATI01 < 100% (PRED-2SD) отсутствует RTB, если:

IFV1 < FEV1/10

IFVC < FVC/10 хороший показатель RTB, если:

FEV1 > (PRED-2SD)/4

FEV1/3 < IFEV1

MODERATE AIRWAIS OBSTRUCTION

существует, если:

55% < RATI01 < 80% (PRED-2SD)

SEVERE AIRWAIS OBSTRUCTION

существует, если:

RATI01 <= 55% (PRED-2SD)

RESTRICTIVE DEFECT

существует, если: RV < PRED+2SD TLC <= 80% (PRED-2SD)

RATI01 > 80% (PRED-2SD)

EARLY RESTRICTIVE DEFECT существует,

если: TLC < (PRED-2SD) RATI01 > (PRED-2SD)

MILD RESTRICTIVE DEFECT

существует, если:

RATI01 > (.PRED-2SD) 80% < TLC < 100% (PRED-2SD)

MODERATE RESTRICTIVE DEFECT

существует, если:

RATI01 > (PRED-2SD)

60% < TLC < 80 (PRED-2SD)

SEVERE RESTRICTIVE DEFECT существует, если:

RATI01 > (PRED-2SD) TLC < 60 (PRED-2SD)

Вам понадобятся процедуры для накопления диагностических знаний, связанных с этими заболеваниями.

В каждом фрейме нужно предусмотреть слоты для хранения ожидаемых среднестатистических значений и стандартных отклонений. Так, слот PRED-RATI01 будет хранить ожидаемое значение параметра RATI01, а слот SD-RATI01 — стандартное отклонение этого параметра. Конечно, для этого упражнения можно подставить любые значения в эти слоты, поскольку главное, что от вас требуется, — правильно организовать связи между слотами.

Например, фрейм-объект SEVERE-RESTRICTIVE-DEFECT может включать метод (процедуру LISP) PRESENT, который определен следующим образом:

SEVERE-RESTRICTIVE-DEFECT.PRESENT

(and( > RATI01 (- PRED-RATI01 ( SD-RATI01 2)))

(< TLC (/ ( 6 (- PRED-TLC (*SD-TLC 2))) 10)))

Эта процедура возвращает значение Т, если соблюдаются специфицированные в ней условия.

II) Представьте диагностические знания, связанные с этими фреймами, в виде порождающих правил, а не в виде процедур. Как и в предыдущем случае, правила должны ссылаться на значения слотов.

6. Разработайте и реализуйте простую программу извлечения знаний, которая позволила бы пользователю передать сведения о неисправностях в некотором устройстве и перечислить их возможные причины. Например, если вас привлекает предметная область обслуживания автомобиля, то программа должна принимать сведения о таких видах отказов (в терминологии TDE), как "двигатель не заводится", уточнять причину отказа, например "подается ли ток на электродвигатель стартера?", и связывать возможные причины с каждым таким уточнением.

Естественно ожидать, что отказ "двигатель не заводится" будет связан с такими причинами, как "неисправна аккумуляторная батарея" и "неисправен соленоид стартера", а узлы отказов вроде "неисправна аккумуляторная батарея" должны требовать дальнейшего уточнения — "разряжена аккумуляторная батарея" и "недостаточный уровень электролита в аккумуляторной батарее". Программа должна сохранять всю полученную информацию в древовидной структуре, которая была описана в разделе 13.4.

7. Протестируйте разработанную в упр. 6 программу либо самостоятельно, либо пригласите коллегу, которого считаете специалистом в соответствующей предметной области. Если не удастся найти никого, кто помог бы вам в этом деле, воспользуйтесь доступной технической литературой. Например, для ввода знаний о возможных неисправностях автомобиля вполне достаточно руководства, которое выдают к каждому автомобилю при покупке.