6.7. Нейросетевая экспертная система

В настоящее время известно много удачных примеров применения нейросетевого подхода для построения интеллектуальных информационных систем и, в частности, экспертных систем.

Комбинированное использование экспертной системы и аппарата искусственных нейронных сетей обеспечивает необходимую гибкость и самообучение на основе знаний, в то же время, полученные от экспертов знания позволяют существенно упростить структуру нейронных сетей, уменьшить число нейронов и связей в сети.

Например, медицинские нейросетевые экспертные системы проявили себя как серьезный соперник традиционных экспертных систем, составляя конкуренцию квалифицированным экспертам. Исследования в Боткинской больнице (Санкт-Петербург), проведенные с использованием разработанной нейросетевой экспертной системы, показали ее превосходные возможности по диагностике некоторых классов болезней, которые плохо диагностируются врачами. Результаты проверки свидетельствуют о высокой достоверности результатов, достигаемых такими системами (до 94%).

Рассмотрим пример постановки задачи для экспертной системы. Многих людей беспокоят боли в спине, которые часто возникает внезапно и без определенной причины. Обычно трудно определять характер недомогания из-за отсутствия признаков какого-либо конкретного заболевания. Боль обычно исчезает после короткого отдыха. Врачи называют это неопределенными болями в спине. Такие недомогания - основная причина потерянных рабочих дней. Люди, занимающиеся тяжелым физическим трудом, связанным, например, с поднятием тяжестей более подвержены периодически возникающим болям в спине. Это может также беспокоить тех, кто проводит много времени без движения. В любом случае, боли в спине могут иметь много причин. Большое значение при этом имеет правильно поставленный диагноз.

Целью построения экспертной системы является диагностика заболевания, которое может быть причиной периодических болей в спине.

Принцип построения экспертной системы на базе нейронной сети состоит в следующем. Составляются вопросы, ответы на которые имеют бинарный вид, т. е. «Да» или «Нет». При составлении «вектора опроса», если при диагностике следует ответ «Да», то компоненту вектора присваивается 1, если «Нет», то - 0.

Согласно вышесказанному, решающее «дерево», приведенное на рис. 6.10, может быть записано в виде трех векторов:

Рис. 6.10. Часть решающего дерева

Первые две записи (векторы) передают следующий смысл: ЕСЛИ:

(см. скан)

Составим простые вопросы для диагностики возможных причин болей в спине. Входные векторы в лингвистической форме будут при этом иметь следующий вид:

(см. скан)

(см. скан)

Аналогично можно построить вектор выходных значений, руководствуясь тем же самым правилом, что и для входных. Если на выходе нейронной сети, соответствующем какому-либо диагнозу получаем 1, то на данный диагноз следует обратить внимание, так как он может быть причиной боли.

Вектор выходных переменных (диагноз) имеет следующие компоненты:

1) Ишиас, вызванный давлением на корень седалищного нерва; необходима консультация у врача.

2) Возможный люмбаго (прострел), вероятно вызванный сильным напряжением спины.

3) Возможна инфекция почек, или боли могут являться сопровождением общего вирусного воспаления, необходима срочная консультация врача.

4) Боль в спине (возможно очень сильная), может быть следствием какого либо вирусного заболевания, например гриппа, необходима консультация врача.

5) Возможно повреждение кости в результате какой либо травмы; необходима консультация врача.

6) Возможен артрит позвонков шеи.

7) Возможен остеоартрит в нижней части груди, почек или позвоночника.

8) Возможно хроническое воспаление суставов.

9) Причина боли не выяснена, необходима консультация врача.

Полное решающее «дерево» для экспертной системы приведено на рис. 6.11. Сеть, реализующая эту систему с помощью нейропакета Neural Planner, приведена на рис. 6.12. Сеть обучена при помощи 18 обучающих векторов, которые приведены в табл. 6.10. Для опроса сети необходимо закодировать в двоичном виде вопросы, а затем проделать обратную операцию с ответами.

Время обучения сети при заданной ошибке 0,05 составило около 2 мин. Сеть обучилась за 7500 циклов.

Для проверки полученных результатов был проведен следующий опрос сети.

Постановка и кодирование вопросов:

(см. скан)

(кликните для просмотра скана)

Рис. 6.12 Нейронная сеть реализующая экспертную систему

В результате опроса сети получен следующий диагноз

1) Ишиас вызванный давлением на корень седалищного нерва необходима консультация у врача Нет - О

2) Возможный люмбаго (прострел) возможно вызванный сильным напряжением спины Да - 1

3) Возможна инфекция почек или боли могут являться сопровождением общего вирусного воспаления необходима срочная консультация врача Нет - О

4) Боль в спине (возможно очень сильная) может быть следствием какого либо вирусного заболевания например гриппа необходима консультация врача Нет - О

5) Возможно повреждение кости в результате какой либо травмы необходима консультация врача Нет - О

6) Возможен артрит позвонков шеи Нет - О

7) Возможен остеоартрит в нижней части груди почек или позвоночника

Нет - О

8) Возможно хроническое воспаление суставов Нет - О

9) Причина боли не выяснена необходима консультация врача Нет - О Следует отметить, что только врачи могут оценить правильность ответов подобной экспертной системы

Таблица 6.10 (см. скан) Содержание файла с обучающей выборкой