📄Работа №10080
Тема: Исследование и апробация ключевых метрик для прецедентного анализа, применяемых на ограниченном наборе формализованных данных
Характеристики работы
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
77 листов
Год:
2016
Просмотров:
956
5900
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
РЕФЕРАТ 2
ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА, ОСНОВАННОГО НА ПРЕЦЕДЕНТАХ 6
1.1. ВЫВОД НА ОСНОВЕ ПРЕЦЕДЕНТНОГО ПОДХОДА 7
1.2. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРЕЦЕДЕНТОВ 10
1.3. ОТБОР КЛЮЧЕВЫХ МЕТРИК ДЛЯ ПРЕЦЕДЕНТНОГО АНАЛИЗА 15
ГЛАВА 2. АПРОБАЦИЯ КЛЮЧЕВЫХ МЕТРИК 17
2.1. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ СБОРА ДАННЫХ 17
2.1.1. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ 17
2.1.2. ЛОГИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БД 18
2.1.3. ПОСТРОЕНИЕ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ ИС 21
ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ГИБРИДНОЙ МОДЕЛИ 29
3.1. НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА 29
3.2. ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ГИБРИДНОГО МЕТОДА 39
3.3. РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ 43
3.4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ГИБРИДНОЙ МОДЕЛИ 46
ГЛАВА 4. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ,
РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ 48
4.1. ПРЕДПРОЕКТНЫЙ АНАЛИЗ 48
4.2. ИНИЦИАЦИЯ ПРОЕКТА 54
4.3. ПЛАНИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИМ ПРОЕКТОМ 56
4.5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РЕСУРСНОЙ (РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩЕЙ), ФИНАНСОВОЙ, БЮДЖЕТНОЙ, СОЦИАЛЬНОЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 82
ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА, ОСНОВАННОГО НА ПРЕЦЕДЕНТАХ 6
1.1. ВЫВОД НА ОСНОВЕ ПРЕЦЕДЕНТНОГО ПОДХОДА 7
1.2. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРЕЦЕДЕНТОВ 10
1.3. ОТБОР КЛЮЧЕВЫХ МЕТРИК ДЛЯ ПРЕЦЕДЕНТНОГО АНАЛИЗА 15
ГЛАВА 2. АПРОБАЦИЯ КЛЮЧЕВЫХ МЕТРИК 17
2.1. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ СБОРА ДАННЫХ 17
2.1.1. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ 17
2.1.2. ЛОГИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БД 18
2.1.3. ПОСТРОЕНИЕ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ ИС 21
ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ГИБРИДНОЙ МОДЕЛИ 29
3.1. НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА 29
3.2. ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ГИБРИДНОГО МЕТОДА 39
3.3. РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ 43
3.4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ГИБРИДНОЙ МОДЕЛИ 46
ГЛАВА 4. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ,
РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ 48
4.1. ПРЕДПРОЕКТНЫЙ АНАЛИЗ 48
4.2. ИНИЦИАЦИЯ ПРОЕКТА 54
4.3. ПЛАНИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИМ ПРОЕКТОМ 56
4.5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РЕСУРСНОЙ (РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩЕЙ), ФИНАНСОВОЙ, БЮДЖЕТНОЙ, СОЦИАЛЬНОЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 82
📖 Введение
В настоящее время повышение качества оказываемой медицинской помощи является одной из наиболее сложных и значимых задач. С ростом заболеваемости возникает ряд проблем, в частности рационального использования врачебного времени. Так как 50% рабочего времени врача уходит на поиск нужной информации, возросла необходимость в использование диагностических систем. Использование данных систем позволит почти в 4 раза сократить время поиска нужной информации, на 25% сократить время для определения диагноза и на 10-20% увеличить поток принятых врачом пациентов [1]. Таким образом, очевидно, что использование современных медицинских информационных систем позволит повысить доступность и качество медицинской помощи. Различают несколько направления в развитии логического вывода знаний при использовании медицинских систем поддержки принятия решений:
• развитие систем логического вывода, основанного на правилах;
• развитие систем логического вывода, основанного на прецедентах.
В основу системы логического вывода, основанного на правилах, закладывалась совокупность правил вида "если...то...", согласно которым на основании входных данных генерировалось то или иное заключение по интересующей проблеме. Идея вывода по правилам подразумевает наличие четко формализованной задачи, для которой существуют научные методы, доказавшие свою применимость и позволяющие получить решение, не требующее доказательств.
В случае если задача слабо формализована, и найти подходящее решение становится достаточно трудоемкой задачей, применяются системы логического вывода, основанного на прецедентах. [4] Широкое применение данная система получила в области медицинской диагностики [10]. В основе технологии вывода, основанного на прецедентах, лежит накопленный опыт прошлых ситуаций.
Актуальность проблемы обусловлена многочисленностью слабо формализованных задач, и практической потребностью найти в «сырых» данных хотя бы одно достоверно верное решение.
Целью работы является исследование и апробация существующих методов вывода формализованных данных, а также разработка информационной системы повышения эффективности алгоритмов и точности из результатов.
Для достижения поставленной цели, необходимо решить следующие задачи:
1. Исследование предметной области;
2. Ознакомление с основными типами метрик, которые могут быть использованы в задачах поиска близких прецедентов;
3. Проведение сравнительного анализа путем апробации выделенных метрик;
4. Применение аппарата нечёткой логики;
5. Построение гибридной системы.
• развитие систем логического вывода, основанного на правилах;
• развитие систем логического вывода, основанного на прецедентах.
В основу системы логического вывода, основанного на правилах, закладывалась совокупность правил вида "если...то...", согласно которым на основании входных данных генерировалось то или иное заключение по интересующей проблеме. Идея вывода по правилам подразумевает наличие четко формализованной задачи, для которой существуют научные методы, доказавшие свою применимость и позволяющие получить решение, не требующее доказательств.
В случае если задача слабо формализована, и найти подходящее решение становится достаточно трудоемкой задачей, применяются системы логического вывода, основанного на прецедентах. [4] Широкое применение данная система получила в области медицинской диагностики [10]. В основе технологии вывода, основанного на прецедентах, лежит накопленный опыт прошлых ситуаций.
Актуальность проблемы обусловлена многочисленностью слабо формализованных задач, и практической потребностью найти в «сырых» данных хотя бы одно достоверно верное решение.
Целью работы является исследование и апробация существующих методов вывода формализованных данных, а также разработка информационной системы повышения эффективности алгоритмов и точности из результатов.
Для достижения поставленной цели, необходимо решить следующие задачи:
1. Исследование предметной области;
2. Ознакомление с основными типами метрик, которые могут быть использованы в задачах поиска близких прецедентов;
3. Проведение сравнительного анализа путем апробации выделенных метрик;
4. Применение аппарата нечёткой логики;
5. Построение гибридной системы.
✅ Заключение
Результатом выполнения диссертационной работы стала разработанная информационная система, основанная на реализации алгоритма нечеткой логики. Данная ИС использует инструментальные средства в виде совокупности методов для анализа их многомерных топологических свойств и особенностей для выработки однозначного медицинского решения.
Первоначально была исследована предметная область, детально рассмотрено направление в развитии логического вывода знаний основанного на прецедентах. Были рассмотрены основные типы метрик, которые могут быть использованы в задачах поиска близких прецедентов. Выбор ключевых метрик основан на анализе применения метрик в данной предметной области. Были определены достоинства и недостатки каждой из них. В ходе анализа методов был сделан вывод о необходимости в разработке новых комплексных способов, направленных на решение задачи диагностики состояния пациента.
Была спроектирована база данных на MS SQL. Основой для базы стали результаты лабораторных и инструментальных исследований проводимых при выявлении патологий сердечно-сосудистой системы.
Итогом применения разработанного алгоритма обработки медицинских данных стала разработанная гибридная модель медицинской информационно-диагностической системы, требующего минимальной вычислительной мощности и минимальных временных затрат, так же позволяющая вырабатывать однозначное управляющее медицинское решение и повысить точность диагноза до 90%.
Первоначально была исследована предметная область, детально рассмотрено направление в развитии логического вывода знаний основанного на прецедентах. Были рассмотрены основные типы метрик, которые могут быть использованы в задачах поиска близких прецедентов. Выбор ключевых метрик основан на анализе применения метрик в данной предметной области. Были определены достоинства и недостатки каждой из них. В ходе анализа методов был сделан вывод о необходимости в разработке новых комплексных способов, направленных на решение задачи диагностики состояния пациента.
Была спроектирована база данных на MS SQL. Основой для базы стали результаты лабораторных и инструментальных исследований проводимых при выявлении патологий сердечно-сосудистой системы.
Итогом применения разработанного алгоритма обработки медицинских данных стала разработанная гибридная модель медицинской информационно-диагностической системы, требующего минимальной вычислительной мощности и минимальных временных затрат, так же позволяющая вырабатывать однозначное управляющее медицинское решение и повысить точность диагноза до 90%.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.