А.С. Катасёв, Л.Ю. Емалетдинова Нечетко-продукционная каскадная модель диагностики состояния сложного объекта

Аннотация: В данной работе для повышения эффективности использования экспертных диагностических систем в социальных и технических предметных областях актуализируется необходимость разработки новой модели представления знаний. Предлагается нечетко-продукционная модель, позволяющая производить описание закономерностей предметной области на множестве разнотипных данных, представленных как в четких, так и нечетких шкалах. Разрабатывается методика группировки параметров, описывающих объект диагностики, для построения каскада параметров в соответствие с этапами диагностического процесса. На базе предложенных модели и методики строится каскад продукционных правил, позволяющих диагностировать состояние сложного объекта. Описывается алгоритм логического вывода на каскаде правил. На примере решения задачи медицинской диагностики показывается эффективность предложенного в работе подхода. Ставятся задачи перспективных исследований.

Ключевые слова:

Abstract: the article emphasizes the need for a new knowledge representation model for increasing the efficiency of the expert diagnostic systems in social and technical fields of study. The authors present a fuzzy-production model, which allows the rules of the field of study to be described on a set of data of different types, represented both in clear and fuzzy scales. The authors develop a methodology of grouping the parameters, describing the object of diagnostics, to construct the cascade of parameters in accordance with the stages of the diagnostic process. The cascade of production rules is build upon the base of given model and method allowing to diagnose the state of a complex object. The authors describe the algorithm of a logical conclusion on the cascade of rules. On the solution of the medical diagnosis problem the author shows the effectiveness of the proposed approach, poses the problem of the future studies.

Keywords: