Дьякова В.Н., к.т.н. Дьяков И.А.

ФГБОУ ВПО «ТГТУ»

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ МИКРООРГАНИЗМОВ К АНТИБИОТИКАМ ДЛЯ ДДМ – МЕТОДА

При проектировании экспертной системы всегда следует помнить о цели, для достижения которой она предназначена.

Важнейшей составляющей системы искусственного интеллекта является база знаний (БЗ), содержащая факты и правила, по которым в зависимости от входной информации принимается то или иное решение. Факты представляют собой краткосрочную информацию, которая может изменяться в процессе решения задачи. Правила представляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты и гипотезы из имеющихся данных. Основное отличие баз знаний (БЗ) от обычной методики использования базы данных (БД) состоит в больших творческих возможностях. Факты в БД обычно пассивны: они либо там есть, либо их там нет. База знаний, со своей стороны, активно пытается пополнить недостающую информацию. Правила в формате, ЕСЛИ … ТО … являются распространённым способом представления знаний.

На некотором глубоком уровне все типы представления данных должны быть, очевидно, эквивалентны между собой. Выбор того или иного способа определяется видом задачи и спецификой предметной области. Многие правила являются эвристическими, основанными на опыте экспертов в данной предметной области. Если алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение, то эвристический метод даёт в большинстве случаев, лишь приемлемое решение.

База знаний является входным потоком данных для механизма логического вывода. В своих исследованиях, мы предлагаем, в качестве фактов использовать данные таблиц зон ингибирования антибиотиков, состоящих из полей: обозначение диска, название антибиотика, концентрации антибиотика, диаметров зон чувствительности. Такой способ является наиболее понятным и популярным методом представления знаний. Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, знаний или стратегий. Они чаще подходят в тех случаях, когда предметные знания возникают из эмпирических ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной области.

Алгоритм формирования вывода. После ввода исходных данных: названия микроорганизма; числа дисков; названия каждого отдельного диска и диаметра соответствующей зоны, программа обращается к искомой таблице в базе данных «ES» (рис.1.), выбор таблицы осуществляется по имени микроорганизма.

Рис.1. Структура экспертной системы

Далее, используя правила, формируется вывод по каждому введенному антибиотику. Пусть: «Диаметр Зоны» – это данные, вводимые пользователем или считываемые программой; «R – Resistant» - зона, при которой микроорганизм устойчив к антибиотику, R £R_min; «I – Intermediate» - зона, при которой микроорганизм промежуточно устойчив к антибиотику, IÎ(I_min; I_max); «S – Sensitive» - зона, при которой микроорганизм чувствителен к антибиотику, S ³S_max.

Значения R_min, I_min, I_max, S_max берутся из базы данных «ES» и её соответствующей таблицы (1-n).

Разработка правил. Для разрабатываемой экспертной системы необходимы следующие правила:

1) ЕСЛИ Диаметр Зоны <R И I!=0 и R!=0 ТО Ответ = R;

2) ЕСЛИ Диаметр Зоны >=I_min И диаметр<=I_max И I!=0 и R!=0 ТО Ответ = I;

3) ЕСЛИ Диаметр Зоны >S И I!=0 и R!=0 ТО Ответ = S;

4) ЕСЛИ Диаметр Зоны <S И R=0 И I=0 ТО Ответ = R И I;

5) ЕСЛИ Диаметр Зоны >=S И R=0 И I=0 ТО Ответ = S;

6) ЕСЛИ Диаметр Зоны <=R И I=0 ТО Ответ = R;

7) ЕСЛИ Диаметр Зоны >=S И I=0 ТО Ответ = S.

Используя приведенные правила можно сделать вывод по поводу действинности любого антибиотика, присутствующего в базе данных «ES».

Формирование заключения. Следующим этапом работы экспертной системы является формирование заключения.

Заключение включает:

1) Название микроорганизма – берется из исходных данных, введенных пользователем;

2) Категории устойчивости антибиотика:

- устойчив к антибиотикам;

- промежуточно устойчив к антибиотикам;

- чувствителен к антибиотикам.