Ввод и вывод данных можно осуществлять тремя различными способами (рис 11.1)

Рис. 11.1. Способы ввода-вывода

1. Управление в/в осуществляет ЦП – программный канал обмена данными между ОП и ВУ

2. Управление в/в осуществляет специальное дополнительное оборудование – канал прямого доступа.

1. Программируемый ввод-вывод (режим опроса готовности). Синхронное управление. Простейший метод состоит в том, что пользовательская программа выдает системный запрос, который ядро транслирует в вызов процедуры соответствующего драйвеpa. Затем драйвер начинает процесс ввода-вывода. В это время драйвер выполняет очень короткий программный цикл, постоянно опрашивая готовность устройства, с которым он работает (обычно есть некий бит, который указывает на то, что устройство все еще занято). По завершении операции ввода-вывода драйвер помещает данные туда, куда требуется, и возвращается в исходное состояние. Затем операционная система возвращает управление программе, осуществлявшей вызов. Этот метод называется ожиданием готовности или активным ожиданием и имеет один недостаток: процессор должен опрашивать устройство до тех пор, пока оно не завершит свою работу.

В набор используемых команд входят команды ввода-вывода, принадлежащие следующим категориям.

● Управление . Команды этой категории используются для того, чтобы привести внешнее устройство в действие и сообщить ему, что нужно делать. Например, блоку с магнитной лентой можно отдать команду перемотки или перемещения вперед на одну запись.

● Состояние . Используется для проверки состояния контроллера ввода-вывода и соответствующих периферийных устройств.

● Передача. Используется для чтения и/или записи данных в регистры процессора и внешние устройства и из регистров процессора и внешних устройств.

2. Режим обмена с прерываниями (асинхронное управление) . При втором способе драйвер запускает устройство и просит его выдать прерывание по окончании ввода-вывода. После этого драйвер возвращает данные, операционная система блокирует программу вызова, если это нужно, и начинает выполнять другие задания. Когда контроллер обнаруживает окончание передачи данных, он генерирует прерывание, чтобы сигнализировать о завершении операции.

Процесс ввода-вывода в этом случае состоит из следующих шагов (рис. 11.2):

Рис. 11.2. Ввод-вывод, управляемый прерыванием

шаг 1. Драйвер передает команду контроллеру, записывая информацию в регистры устройства. Затем контроллер запускает устройство

шаг 2. Когда контроллер заканчивает чтение или запись того количества байтов, которое ему было указано передать, он посылает сигнал микросхеме контроллера прерываний, используя определенные провода шины.

шаг 3. Если контроллер прерываний готов к приему прерывания (а этого может и не быть, если он занят прерыванием более высокого приоритета), то он подает сигнал на определенный контакт процессора информируя центральный процессор.

шаг 4. Контроллер прерываний выставляет номер устройства на шину так, чтобы центральный процессор мог прочесть его и узнать, какое устройство только что завершило свою работу (ведь в одно и то же время могут работать несколько устройств).

Как только центральный процессор решил принять прерывание, содержимое счетчика команд (PC) и слова состояния процессора (PSW) помещается в текущий стек, а процессор переключается в режим работы ядра. Номер устройства может использоваться как индекс части памяти, служащий для поиска адреса обработчика прерываний данного устройства. Эта часть памяти называется вектором прерываний . Когда обработчик прерываний (это часть драйвера устройства, пославшего прерывание) начинает свою работу, он удаляет расположенные в стеке счетчик команд и слово состояния процессора, сохраняет их и запрашивает устройство, чтобы получить информацию о его состоянии. После того как обработка прерывания целиком завершена, управление возвращается кработавшей до этого программе пользователя, к той команде, выполнение которой еще не было закончено.

Для того чтобы не потерять связь с устройством может быть запущен отсчет времени, в течение которого устройство обязательно должно выполнить команду и выдать таки сигнал запроса на прерывание .

Максимальный интервал времени, в течение которого устройство ввода/вывода или его контроллер должны выдать сигнал запроса на прерывание, часто называют установкой тайм-аута .

Если это время истекло после выдачи устройству очередной команды, а устройство так и не ответило, то делается вывод о том, что связь с устройством потеряна и управлять им больше нет возможности. Пользователь и/или процесс получают соответствующее диагностическое сообщение.

Драйверы, работающие в режиме прерываний , представляют собой сложный комплекс программных модулей и могут иметь несколько секций:

● секцию запуска ,

● одну или несколько секций продолжения

● и секцию завершения .

Секция запуска инициирует операцию ввода/вывода. Эта секция запускается для включения устройства ввода/вывода либо просто для инициации очередной операции ввода/вывода.

Секция продолжения (их может быть несколько, если алгоритм управления обменом данными сложный и требуется несколько прерываний для выполнения одной логической операции) осуществляет основную работу по передаче данных.

Секция продолжения, собственно говоря, и является основным обработчиком прерывания.

Используемый интерфейс может потребовать для управления вводом/выводом несколько последовательностей управляющих команд, а сигнал прерывания у устройства, как правило, только один.

Поэтому после выполнения очередной секции прерывания супервизор прерываний при следующем сигнале готовности должен передать управление другой секции.

Это делается за счет изменения адреса обработки прерывания после выполнения очередной секции, если же имеется только одна секция прерываний, то она сама передает управление тому или иному модулю обработки.

Секция завершения обычно выключает устройство ввода/вывода либо просто завершает операцию.

Управление операциями ввода/вывода в режиме прерываний требует больших усилий со стороны системных программистов - такие программы создавать сложнее, чем те, что работают в режиме опроса готовности.

Примером тому может служить ситуация с драйверами, обеспечивающими печать. Так, в ОС Windows (и Windows 9x, и Windows NT) драйвер печати через параллельный порт работает не в режиме с прерываниями, как это сделано в других ОС, а в режиме опроса готовности, что приводит к 100%-й загрузке центрального процессора на все время печати. При этом, естественно, выполняются и другие задачи, запущенные на исполнение, но исключительно за счет того, что ОС Windows реализует вытесняющую мультизадачность и время от времени прерывает процесс управления печатью и передает центральный процессор остальным задачам.

3. Прямой доступ к памяти. Третий метод ввода-вывода информации заключается в использовании специального контроллера прямого доступа к памяти (DMA, Direct Memory Access), который управляет потоком битов между оперативной памятью и некоторыми контроллерами без постоянного вмешательства центрального процессора. Процессор вызывает микросхему DMA, говорит ей, сколько байтов нужно передать, сообщает адреса устройства и памяти, а также направление передачи данных и позволяет дальше действовать ей самой. По завершении работы DMA инициирует прерывание, которое обрабатывается так же, как было описано выше.

Операционная система может воспользоваться прямым доступом к памяти только при наличии аппаратного DMA-контроллера, который есть у большинства систем. Как правило, DMA-контроллер, устанавливаемый на материнской плате, обслуживает запросы по передаче данных нескольких различных устройств ввода-вывода, часто на конкурентной основе.

Где бы он ни располагался физически, DMA-контроллер может получать доступ к системной шине независимо от центрального процессора (рис. 11.3) . Он содержит несколько регистров, доступных центральному процессору для чтения и записи.

Рис. 11.3. Ввод-вывод с использованием прямого доступа

К ним относятся регистр адреса памяти, счетчик байтов и один или более управляющих регистров. Управляющие регистры задают:

какой порт ввода-вывода должен быть использован,

направление переноса данных (чтение из устройства ввода-вывода или запись в него),

единицу переноса (осуществлять перенос данных побайтно или пословно),

число байтов, которые следует перенести за одну операцию .

Сначала центральный процессор программирует DMA-котроллер, устанавливая его регистры и указывая, таким образом, какие данные и куда следует переместить (шаг 1 на рис. 11.3 ).

Затем процессор дает команду дисковому контроллеру прочитать данные во внутренний буфер и проверить контрольную сумму. Когда данные получены и проверены контроллером диска, DMA может начинать работу.

DMA-контроллер начинает перенос данных, посылая дисковому контроллеру по шине запрос чтения (шаг 2 ). Этот запрос чтения выглядит как обычный запрос чтения, так что контроллер диска даже не знает, пришел ли он от центрального процессора или от контроллера DMA. Обычно адрес памяти уже находится на адресной шине, так что контроллер диска всегда знает, куда следует переслать следующее слово из своего внутреннего буфера.

Запись в память является еще одним стандартным циклом шины (шаг 3 ).

Когда запись закончена, контроллер диска также по шине посылает сигнал подтверждения контроллеру DMA (шаг 4 ).

Затем контроллер DMA увеличивает используемый адрес памяти и уменьшает значение счетчика байтов.

После этого шаги со 2-го по 4-й повторяются, пока значение счетчика не станет равно нулю.

«Тема 4: Лекция 9: Методы вывода и поиска решений в продукционных системах. Методы вывода на основе прямой и обратной цепочек. При продукционном...»

Сахнюк П.А.

Тема 4:

Лекция 9: Методы вывода и поиска решений в продукционных системах.

Методы вывода на основе прямой и обратной цепочек.

При продукционном представлении область знаний представляется множеством

продукционных правил а данные представляются множеством фактов о

ЕСЛИ ТОГДА,

текущей ситуации.

Механизм вывода сопоставляет каждое правило, хранящееся в БЗ с фактами,

Рис.1. Цикл механизма вывода через процедуру «сопоставление – срабатывание»

Сопоставление частей если правил с фактами создает цепочку вывода. Цепочка вывода показывает как ЭС применяет правила для получения заключения. Для иллюстрации метода вывода на основе цепочки, рассмотрим простой пример.

Допустим, БД первоначально включает факты А,В,С,D и Е, а БЗ содержит только три правила:

Правило 1. Y&D Z Правило 2.

X&B&EY Правило 3. AX Цепочка вывода на рис. 2. показывает, как ЭС применяет правила для вывода факта Z.

Сахнюк П.А.

Рис.2. Пример цепочки вывода.

Сначала срабатывает Правило 3 для вывода нового факта Х изданного факта A.

Тогда Правило 2 выполняется для вывода факта Y из первоначально фактов В и Е, а также уже известного факта Х. И наконец, Правило 1 применяет первоначально известный факт D и только что полученный факт Y для прихода и заключению Z.

ЭС может отразить свою цепочку вывода для объяснения, как было достигнуто отдельное решение; это является основной частью ее объяснительных способностей.

Механизм вывода должен решать, когда правила должны сработать. Существует два принципиальных способа, которыми правила могут быть выполнены. Один называется прямая цепочка (условно-выводимая), а другая обратная цепочка (целе-выводимая) .

Рассмотренный пример использует прямую цепочку вывода.

Продукционные системы, в которых сначала анализируется антецедентная часть (условия), имеют так называемую условно-выводимую архитектуру. Примером экспертной системы такой архитектуры является META-DENDRAL.

Альтернативным типом архитектуры, которая достаточно часто используется в экспертных системах, являются целе-выводимые (действие-выводимые или консеквентвыводимые) продукционные системы. Например, правило вида А&В&СD может быть интерпретировано, как «Логическая конъюнкция А, В и С влечет D» или «Чтобы доказать D, необходимо установить А, В, С».

В последнем случае цель должна быть достигнута дедуктивным выводом. Для этого исследуются консеквенты правил для нахождения такого правила, которое позволило бы достичь цели. Когда такое правило найдено, проверяются на истинность все его условия.

Если условия истинны, продукция активируется. В противном случае продолжается поиск подходящей продукции.

Сахнюк П.А.

Рассмотрим упрощенный пример продукционной системы с консеквент-выводимой архитектурой. Буквами здесь обозначены элементы БД и они считаются истинными, если содержатся в ней.

БД: АF Правило 1: A&B&CD Правило 2: D&FG Правило 3:A&JG Правило 4: ВС Правило 5: FB Правило 6: LJ Правило 7: GH Предположим, цель состоит в том, чтобы вывести истинность Н.

В первую очередь проверяется, находится ли Н в БД? Так как в данном случае это не так, то система пытается вывести истинность Н, используя правила, имеющие Н в правой части. Таким является правило 7. Теперь система пытается вывести истинность G, так как истинность последнего влечет за собой истинность Н. Снова проверяется БД: в БД нет G, следовательно, организуется полек правила, содержащего G в правой части. Таких правил несколько (два или три). В качестве стратегии «разрешения конфликта» будем считать, что правила упорядочены по приоритету, причем правилу с наименьшим номером соответствует больший приоритет.

В данном случае выбирается правило 2, поэтому целью теперь становится вывести истинность D и F. Для этого достаточно показать, что А - истинно (так как находится в БД), В - истинно (согласно правилу 5), С - истинно (согласно правилу 4). Так как истинность D и F доказана, то из правила 2 следует истинность G, а из истинности G следует истинность Н (правило 7). Таким образом цель достигнута. Элементы, истинность которых доказана, добавляются в БД. В данном случае это - элементы Н, G, D, С. В.

Примерами целе-выводимой архитектуры является MYCIN.

Общие методы поиска решений в пространстве состояний.

Методы перебора. Решение многих задач в интеллектуальных системах можно определить как проблему поиска, где искомое решение – это цель поиска, а множество возможных путей достижения цели представляет собой пространство поиска (или пространство состояний). Поиск решений в пространстве состоит в определении последовательности операторов, которые преобразуют начальное состояние в целевое.

Сахнюк П.А.

Задачу поиска в пространстве состояний можно сформулировать в общем виде так:

Пусть исходная задача описывается тройкой (S, F, T), где S – множество начальных состояний; F – множество операторов, отображающих одни состояния в другие; T – множество целевых состояний. Решение задачи состоит в нахождении (fi F), которые преобразуют начальные последовательности операторов f1,f2,…,fk состояния в конечные. Задача поиска в пространстве состояний описывается с помощью понятий теории графов . Задается начальная вершина (исходное состояние) и множество целевых вершин T. Для построения пространства состояний используются операторы F. Последовательно от корня к вершинам дерева применяются операторы, относящиеся к этому уровню, для построения вершин-преемников следующего уровня (раскрытие вершин). Дуги идентифицируются как операторы преобразования.

Получаемые вершины - преемники проверяются: не являются ли они целевыми. Далее переходят к следующему уровню. Терминальные вершины – это те, к которым нельзя применить никаких операторов. Раскрытие продолжается до тех пор, пока не получена целевая или терминальная вершина. Поиск на графе состояний – это процесс построения графа G, содержащего целевую вершину. Этот граф называется графом поиска. Различие нескольких вариантов реализации метода перебора, которые отличаются заданным порядком, в котором будут перебираться вершины.

Поиск в глубину. При поиске в глубину прежде всего раскрывается та вершина, которая имеет наибольшую глубину. Из вершин, расположенных на одинаковой глубине, выбор вершины для раскрытия определяется произвольно. Для сдерживания возможности следования по бес пути вводится ограничение на глубину. Вершины, находящиеся на граничной глубине, не раскрываются.

Поиск в ширину. Вершины раскрываются в последовательности их порождения.

Поиск идет по ширине дерева, т. к. раскрытие вершины происходит вдоль одного уровня.

Целевая вершина выбирается сразу же после порождения. При поиске в ширину возможно нахождение наиболее короткого пути к целевой вершине, если такой путь есть. На рис. 3 представлены графы поиска, построение при поиске в глубину и в ширину.

Сахнюк П.А.

а) б) Рис. 3. Графы поиска, построенные при поиске в глубину (а) и ширину (б) Поиск на основе стоимости дуг. Во многих случаях дугам ставят в соответствие некоторую стоимость, чтобы внести оценку для использования соответствующего правила. При поиске целевой вершины стремятся найти путь минимальной стоимости.

Раскрытие вершин производится в порядке возрастания их стоимости. Для каждой вершины нужно помнить минимальную стоимость пути, построенного от начальной вершины до нее.

Поиск с возвратом (бэктрекинг). При реализации такого поиска при выборе правила определяется точка возврата, т. е. если дальнейший поиск в выбранном направлении приведет к сложностям или будет бесперспективным, то осуществляется переход к точке возврата, пройденной на ранних этапах поиска. Далее применяется другое правило, и процесс поиска продолжается. Здесь все неудачные итерации, приведшие к тупиковой ситуации, забываются, как только применяется новое правило, и переходят к другому направлению поиска. Такой метод поиска с возвратом называется хронологическим возвратом. Он часто малоэффективен, т. к. не запоминает неудачные состояния и шаги поиска, встретившиеся на некотором пути. Многие из них впоследствии окажут свое Сахнюк П.А.

отрицательное влияние при реализации других путей. Т. о. много полезной информации отбрасывается и не используется при анализе дальнейших направлений поиска.

Необходимо анализировать шаги вывода, приведшие к тупиковым ситуациям и ошибкам.

Для этого надо запоминать шаги вывода. Кроме того, возвращаться надо не к точке возврата, предшествующей данному состоянию, а к состоянию, которое вызвало неудачный ход поиска.

Для методов поиска решения при представлении пространства состояний в виде графа характерно то, что в них в основном предусматривается запоминание результатов применения нескольких последовательностей правил. Другая особенность – они работают в пробном режиме, т. е. при выборе и использовании применимого правила для какойлибо ситуации предусматривается возможность возврата к этой ситуации для применения другого правила. Достоинствами методов перебора является достаточно простая их реализация и возможность в принципе находить решение, если оно существует. Однако на практике всегда есть ограничения по времени и объему памяти на процесс реализации поиска. Для больших пространств и сложных массивов задач методы перебора неприемлемы – реальность комбинаторного взрыва. Для сокращения поиска необходима информация, называемая эвристической.

Эвристические методы поиска. Эти методы поиска возможно использовать тогда, когда располагают некоторыми эмпирическими правилами, которые позволяют сокращать объем просматриваемых вариантов решений. Эвристическая информация основывается на опыте, здравом смысле, допущениях разработчика.

При использовании эвристических методов поиска открытые вершины стремятся упорядочить таким образом, чтобы процесс поиска распространился в наиболее перспективных направлениях. Для определения направления поиска используется некоторая мера, характеризующая перспективность вершины или пути, где эта вершина находится. Эту меру называют оценочной функцией f(n). Эта функция является оценкой стоимости кратчайшего пути из начальной вершины в целевую при условии, что он проходит через вершину n. При раскрытии вершины или определении пути выбирается вершина с минимальным значением оценочной функции. Оценочная функция должна адекватно характеризовать пространство поиска, т.е. необходим достаточно большой объем знаний о проблемной области и тщательный анализ пространства состояний. На практике использование количественных характеристик и весовых коэффициентов для представления этих знаний себя не оправдывает, так как применение не позволяет эффективно вести поиск решений (могут потребоваться большие объемы вычислений).

Кроме того, эвристический поиск с использование оценочной функции предполагает Сахнюк П.А.

достоверное знание пространства состояний. Однако в реальной практике при принятии решений сталкиваются с фактами и знаниями недостаточно полными и определенными.

Кроме того, часто на процесс поиска влияет дефицит времени. В этих условиях люди используют методы, отличные от формального математического рассуждения.

Формальное математическое рассуждение является монотонным, т.е. каждое заключение следует из предыдущего. (Монотонность – свойство некоторых логических и математических операций (функций), которое, говоря обобщенно, состоит в том, что направление возможного изменения результата операций зависит только от направления изменения того, над чем эти операции производятся.) Специалисты, принимающие решения, используют немонотонные рассуждения, или рассуждения здравого смысла (основывающиеся на общих элементарных знаниях).

Несмотря на то, что рассуждения здравого смысла являются довольно обыденными для людей, очень трудно достигнуть требуемого уровня реализации подобных рассуждений в ИИ. (Тем не менее, в некоторых классических ЭС, таких как MYCIN, PROSPECTOR, этот метод довольно успешно реализован для сокращения пространства поиска.

При рассуждениях здравого смысла процедура поиска строится на некоторых предположениях при отсутствии информации, противоречащей этим предположениям.

Предположения могут изменяться при поступлении дополнительной проясняющей информации, т.е. в системах поиска, основывающихся на предположениях, необходим просмотр предположений о характере ситуации и направлении поиска при получении новых фактов и знаний Необходим также пересмотр выводов, полученных на основании этих предположений. (Совмещение с процедурами возврата) Метод редукции. Поиск необходимой совокупности данных для решения задачи сводится к решению составляющих подзадач. Задачи описываются различными способами: списки, деревья, массивы. Рассмотрим форму описания задачи как поиск в пространстве состояний. В данном представлении подзадачи рассматриваются как задачи нахождения связи определенными состояниями в пространстве поиска. Для представления исходной задачи в виде совокупности подзадач используется оператор перехода к новому описанию. Этот оператор преобразует исходную задачу таким образом, что при решении всех подзадач – преемников обеспечивается решение исходной задачи.

Для каждого представления исходной задачи может существовать некоторое множество таких операторов, каждый из которых порождает свою совокупность подзадач. Часть этих подзадач может оказаться неразрешимой. Для других подзадач процесс повторяется, т.е.

их в свою очередь, также сводят к подзадачам. Это продолжается до тех пор, пока каждая подзадача не будет иметь очевидное решение.

Сахнюк П.А.

Процесс преобразования также удобно описывать с помощью графовых структур.

Процесс поиска решения исходной задачи при таком описании представляет собой направленный граф редукции задач. Этот граф называется графом И/ИЛИ. Вершины этого графа представляют описания задач и подзадач. Граф И/ИЛИ содержит вершины двух типов. Тип “И” – соответствует задаче, решаемой при условии реализации всех ее подзадач в соответствующих вершинах – преемниках. Тип “ИЛИ” – соответствует задаче, решение которой возможно получить при решении одной из альтернативных подзадач в соответствующих вершинах – преемниках. На рис. 4. представлены фрогменты графов типа И/ИЛИ.

б) Рис. 4. Представление разбиения исходной задачи на подзадачи в виде графа И/ИЛИ (а) и преобразование графа И/ИЛИ (б).

Исходная задача S0 разбивается на группы подзадач. Она может быть решена путем решения подзадач либо S1 и S2; либо S3; S4 и S5. Вершины N, S3, M, S5 – это вершины типа “И”. Штриховой линией показан вариант решающего графа исходной задачи. Решения подзадач S2, S7, S9, S10, S11 - предполагают известными. Решения других подзадач неизвестны. В структуру обычно вводятся дополнительные вершины, чтобы каждое множество подзадач формировалось под своей собственной родительской вершиной.

Сахнюк П.А.

Вершина графа И/ИЛИ может принадлежать к типу И либо ИЛИ. Поэтому исходный граф преобразуется и вводятся дополнительные вершины N и M, которые служат отдельными родительскими вершинами для подзадач {S1, S2} и {S4, S5. Таким образом, вершина S0 преобразуется в вершину ИЛИ.

Реализация графа редукции аналогична реализации графа поиска решений в пространстве состояний. В частном случае, если вершин И нет, получается обычный граф пространства состояний. Поэтому метод редукции является в какой-то степени обобщением подхода с использованием пространства состояний.

Процесс поиска на графе И/ИЛИ заключается в построении решающего графа (или дерева решений), который является подграфом графа редукции.

Методы поиска решений в больших пространствах состояний.

Существуют различные методы организации поиска и вывода решений в больших пространствах состояний. Применение того или иного метода связано с характером пространства состояний, его структурируемостью, возможность описания области решений на различных уровнях абстракции, возможностью оценки перспективных путей поиска и другими факторами.

Реальная проблемная область характеризуется зачастую настолько большим пространством состояний, что бывает очень трудно практически организовать поиск методами перебора. Однако часто требуется найти все возможные решения в проблемной области. Выходом в таких случаях является использование метода порождения и проверки. Этот метод можно применять, если пространство является факторизуемым, т. е.

возможно разбиение его на достаточно независимые подпространства с характерными неполными решениями. Характерное неполное решение позволяет судить о перспективности поиска полных решений в этом подпространстве.

Сущность метода заключается в том, что генератор, настроенный на проблемную область, порождает ряд характерных неполных решений, соответствующих описаниям различных подпространств. Осуществляется проверка неполных решений с помощью специальных оценочных процедур, и если решение признается недопустимым, то из дальнейшего рассмотрения исключается целый класс порождаемых им полных решений данного подпространства. В результате отсечения на ранней стадии поиска определенных ветвей поиска без порождения и проверки узлов состояний значительно сокращается число состояний, подлежащих анализу. Если неполное решение признается перспективным, то на его основе в соответствующем подпространстве вырабатываются полные решения на более глубоких уровнях иерархии описания пространства и определяется, являются ли получаемые решения целевыми.

Сахнюк П.А.

Иерархическая процедура реализации метода порождения и проверки позволяет применять правила отсечения вариантов на ранних этапах порождения. Использование метода порождения и проверки в факторизованном пространстве бывает затруднено из-за того, что часто отсутствуют достоверные способы оценки характерных неполных решений, т. е. не удается на основе неполных решений делать выводы о реализуемости полных решений. Здесь невозможно с большой степенью уверенности отсечь неперспективные ветви на начальной стадии поиска. Всегда есть риск исключить часть пространства состояний, представившегося бесперспективным, но вполне способным в дальнейшей обработке при появлении дополнительной информации обеспечить решение.

Такие ситуации характерны для задач перспективного планирования и проектирования.

Кроме того, не всегда необходимо искать все возможные решения, а достаточно иметь какое-либо приемлемое.

В этих случаях производят абстрагирование пространства решений. Решение задачи осуществляется на разных уровнях абстракции путем последовательного уточнения его на этих уровнях описания пространства. Абстракция дополнительно выявляет важные детали, характеризующие задачу. Основная задача редуцируется на фиксированную совокупность описаний подзадач. В простых случаях в абстрактном пространстве достаточно одного разбиения, используемого для разных задач данной проблемной области.

Если проблемная область содержит большое число задач, то не удается все задачи решить на определенном варианте редукции пространства поиска. В качестве примера можно привести задачу планирования действий робота по перемещению в пространстве и манипулированию объектами. В этих случаях абстракция должна отразить переменную структуру плана действий.

Возможно использование метода последовательного уточнения сверху. Этот метод характеризуется тем, что создает абстракцию, адекватную каждой задаче. Причем для упрощения процесса решения задачи сначала получают обобщенное описание пространства и решают задачу в этом пространстве, а затем переходят к более конкретному описанию пространства. Таким образом, решение задачи реализуется сверху вниз, от поиска и определения решения в абстрактном пространстве к преобразованию этого решения и его конкретизации на более низких (т. е. более подробных) уровнях описания.

Переход к более конкретному уровню осуществляется лишь после завершения решения на рассматриваемом уровне абстракции.

При поиске решений в больших пространствах состояний используются также эвристические методы и процедуры. Часто трудно выделить чисто эвристическую Сахнюк П.А.

процедуру, так как она бывает в большей или меньшей степени встроена в какой-либо из названных методов. Например, эвристические оценки присутствуют в методе порождения я проверки, когда генератор строит гипотезы относительно характерных неполных решений, которые затем проверяются. При использовании метода последовательного уточнения сверху предполагается и допускается, что решение задачи на верхних уровнях абстракции позволит конкретизировать решение на более подробных уровнях описания задачи.

Необходимость формулирования гипотез при поиске решений может быть вызвана многими причинами: невозможностью сделать выбор направления поиска на определенном этапе решения при реализации какого-либо метода, недостаточностью фактов и знаний; нехваткой времени для проработки различных вариантов решений;

ограниченностью других ресурсов. В этих случаях выдвигается разумная гипотеза о дальнейшем направлении поиска, которая остается действующей до тех пор, пока на основе новой информации, получаемой при решении, не становится очевидным противное. Практически стремятся реализовать рассуждения при предположении здравого смысла, т. е. немонотонные рассуждения, что довольно не просто в практических системах ИИ, о чем говорилось выше.

В соответствии с логикой научного поиска осуществляется разработка методики исследования. Она представляет собой комплекс теоретических и эмпирических методов, сочетание которых дает возможность с наибольшей достоверностью исследовать сложные и многофункциональные объекты. Применение целого ряда методов позволяет всесторонне изучить исследуемую проблему, все ее аспекты и параметры.

I. Методы эмпирического познания. Они служат средством сбора научных фактов, которые подвергаются теоретическому анализу.

Эмпирический уровень познания включает в себя:

Наблюдение явлений,

Накопление и отбор фактов

Установление связей между ними.

Эмпирический уровень - это этап сбора данных (фактов) о социальных и природных объектах. На эмпирическом уровне изучаемый объект отражается преимущественно со стороны внешних связей и проявлений. Главным для этого уровня является фактифицирующая деятельность. Эти задачи решаются с помощью соответствующих методов:

1. Наблюдение

Оно представляет собой активный познавательный процесс, опирающийся, прежде всего, на работу органов чувств человека и его предметную материальную деятельность, преднамеренное и целенаправленное восприятие явлений внешнего мира с целью изучения и отыскания смысла в явлениях. Суть его состоит в том, что изучаемый объект не должен подвергаться воздействию со стороны наблюдателя, то есть объект должен находиться в обычных, естественных условиях. Это наиболее простой метод, выступающий, как правило, в качестве одного из элементов в составе других эмпирических методов.

Различают наблюдение прямое (визуальное), когда информацию получают без помощи приборов и наблюдение косвенное – информация получается при помощи приборов или автоматически при помощи регистрирующей аппаратуры.

Наблюдение как средство познания дает в форме совокупности эмпирических утверждений первичную информацию о мире.

В повседневности и в науке наблюдения должны приводить к результатам, которые не зависят от воли, чувств и желаний субъектов. Чтобы стать основой последующих теоретических и практических действий, эти наблюдения должны информировать нас об объективных свойствах и отношениях реально существующих предметов и явлений.

Для того чтобы быть плодотворным методом познания, наблюдение должно удовлетворять ряд требований, важнейшими из которых являются:

Планомерность;

Целенаправленность;

Активность;

Систематичность.

Наблюдение - целенаправленное восприятие какого-либо явления, в процессе которого исследователь получает конкретный фактический материал. При этом ведутся записи (протоколы) наблюдений. Наблюдение проводится обычно по заранее намеченному плану с выделением конкретных объектов наблюдения. Можно выделить следующие этапы наблюдения:

Определение задач и цели (для чего, с какой целью ведется наблюдение);

Выбор объекта, предмета и ситуации (что наблюдать);

Выбор способа наблюдения, наименее влияющего на исследуемый объект и наиболее обеспечивающий сбор необходимой информации (как наблюдать);

Выбор способов регистрации наблюдаемого (как вести записи);

Обработка и интерпретация полученной информации (каков результат).

Различают наблюдение включенное, когда исследователь становится членом той группы, в которой ведется наблюдение, и невключенное - «со стороны»; открытое и скрытое (инкогнито); сплошное и выборочное.

Наблюдение - это очень доступный метод, но он имеет свои недостатки, связанные с тем, что на результаты наблюдения оказывают влияние личностные особенности (установки, интересы, психические состояния) исследователя.

2. Сравнение

Oдин из наиболее распространенных методов познания. Недаром говорится, что «все познается в сравнении». Оно позволяет установить сходство и различие между предметами и явлениями.

Для того чтобы сравнение было плодотворным, оно должно удовлетворять двум основным требованиям:

Сравниваться должны лишь такие явления, между которыми может существовать определенная объективная общность.

Для познания объектов их сравнение должно осуществляться по наиболее важным, существенным (в плане конкретной познавательной задачи) признакам.

С помощью сравнения информация об объекте может быть получена двумя различными путями. Во-первых, она может выступать в качестве непосредственного результата сравнения. Во-вторых, очень часто получение первичной информации не выступает в качестве главной цели сравнения, этой целью является получение вторичной, или производной информации, являющейся результатом обработки первичных данных. Наиболее распространенным и важным способом такой обработки является умозаключение по аналогии.

3. Измерение

Является более точным познавательным средством. Измерение есть процедура определения численного значения некоторой величины посредством единицы измерения. Ценность этой процедуры в том, что она дает точные, количественно определенные сведения об окружающей действительности. Важнейшим показателем качества измерения, его научной ценности является точность, которая зависит от усердия ученого, от применяемых им методов, но главным образом - от имеющихся измерительных приборов.

4. Эксперимент

Эксперимент - специально организованная проверка того или иного метода, приема работы для выявления его эффективности. Собственно эксперимент - проведение серии опытов (создание экспериментальных ситуаций, наблюдение, управление опытом и измерение реакций.

Трудности экспериментального метода состоят в том, что необходимо в совершенстве владеть техникой его проведения. Эксперимент предполагает вмешательство в естественные условия существования предметов и явлений или воспроизведение их определенных сторон в специально созданных условиях.

Экспериментальное изучение объектов по сравнению с наблюдением имеет ряд преимуществ:

1) в процессе эксперимента становится возможным изучение того или иного явления в «чистом виде»;

2) эксперимент позволяет исследовать свойства объектов действительности в экстремальных условиях;

3) важнейшим достоинством эксперимента является его повторяемость.

Любой эксперимент может осуществляться как непосредственно с объектом, так и с «заместителем» этого объекта - моделью.

Использование моделей позволяет применять экспериментальный метод исследования к таким объектам, непосредственное оперирование с которыми затруднительно или даже невозможно. Поэтому моделирование является особым методом и широко распространено в науке.

5. Материальное моделирование

Моделирование - метод изучения объектов на моделях, позволяющий получать знания при помощи заменителей (моделей) реальных объектов. Модель - мысленная или материально реализованная система, замещающая другую систему, с которой она находится в состоянии сходства. Модель заменяет объект исследования и имеет некоторые общие свойства с изучаемым объектом. Материальные модели выполняются из вещественных материалов. Метод моделирования позволяет получить информацию о различных свойствах изучаемых явлений на основе опытов с моделями.

6. Методы опроса - беседа, интервью, анкетирование.

Беседа - самостоятельный или дополнительный метод исследования, применяемый с целью получения необходимой информации или разъяснения того, что не было достаточно ясным при наблюдении. Беседа проводится по заранее намеченному плану с выделением вопросов, требующих выяснения. Она ведется в свободной форме без записи ответов собеседника.

Интервьюирование - разновидность беседы. При интервьюировании исследователь придерживается заранее намеченных вопросов, задаваемых в определенной последовательности. Во время интервью ответы записываются открыто.

Анкетирование - метод массового сбора материала с помощью анкеты. Те, кому адресованы анкеты, дают письменные ответы на вопросы. Беседу и интервью называют опросом «лицом к лицу», анкетирование - заочным опросом.

Результативность беседы, интервьюирования и анкетирования во многом зависит от содержания и структуры задаваемых вопросов. План беседы, интервью и анкета - это перечень вопросов (вопросник). Разработка вопросника предполагает определение характера информации, которую необходимо получить; формулирование приблизительного ряда вопросов, которые должны быть заданы; составление первого плана вопросника и его предварительная проверка путем пробного исследования; исправление вопросника и окончательное его редактирование.

II. Методы теоретического исследования

Теоретический анализ - это выделение и рассмотрение отдельных сторон, признаков, особенностей, свойств явлений. Анализируя отдельные факты, группируя, систематизируя их, мы выявляем в них общее и особенное, устанавливаем общий принцип или правило. Анализ сопровождается синтезом, он помогает проникнуть в сущность изучаемых явлений.

Теоретический уровень познания связан с преобладанием мыслительной деятельности, с осмыслением эмпирического материала, его переработкой. На теоретическом уровне раскрывается

Внутренняя структура и закономерности развития систем и явлений

Их взаимодействие и обусловленность.

Теоретические методы необходимы для определения проблем, формулирования гипотез и для оценки собранных фактов. Теоретические методы связаны с изучением литературы: трудов классиков; общих и специальных работ; исторических документов; периодической печати и др.

Изучение литературы дает возможность узнать, какие стороны и проблемы уже достаточно хорошо изучены, по каким ведутся научные дискуссии, что устарело, а какие вопросы еще не решены. Работа с литературой предполагает использование таких методов, как составление библиографии - перечня источников, отобранных для работы в связи с исследуемой проблемой; реферирование - сжатое переложение основного содержания одной или нескольких работ по общей тематике; конспектирование - ведение более детальных записей, основу которых составляет выделение главных идей и положений работы; аннотирование - краткая запись общего содержания книги или статьи; цитирование - дословная запись выражений, фактических или цифровых данных, содержащихся в литературном источнике.

Mетоды, используемые на теоретическом уровне исследований:

1. Абстрагирование

Это отвлечение от некоторых свойств изучаемых объектов и выделение тех свойств, которые изучаются в данном исследовании. Имеет универсальный характер, ибо каждый шаг мысли связан с этим процессом или с использованием его результата. Сущность этого метода состоит в мысленном отвлечении от несущественных свойств, связей, отношений, предметов и в одновременном выделении, фиксировании одной или нескольких интересующих исследователя сторон этих предметов.

Различают процесс абстрагирования и абстракцию. Процесс абстрагирования - это совокупность операций, ведущих к получению результата, т. е. к абстракции. Примерами абстракции могут служить бесчисленные понятия, которыми оперирует человек не только в науке, но и в обыденной жизни: дерево, дом, дорога, жидкость и т. п. Процесс абстрагирования в системе логического мышления тесно связан с другими методами исследования и прежде всего - с анализом и синтезом.

2. Аксиоматический

Впервые был применен Евклидом. Суть метода состоит в том, что вначале рассуждения задается набор исходных положений, не требующих доказательств, поскольку они являются совершенно очевидными. Это положения называют аксиомами или постулатами. Из аксиом по определенным правилам строится система выводных суждений. Совокупность исходных аксиом и выведенных на их основе предложений (суждений) образует аксиоматически построенную теорию.

3. Анализ и синтез

Анализ – это метод, в основе которого лежит процесс разложения предмета на составные части. Когда ученый пользуется методом анализа, он мысленно разделяет изучаемый объект, то есть, выясняет, из каких частей он состоит, каковы его свойства и признаки.

Синтез представляет собой соединение полученных при анализе частей в нечто целое. В результате применения синтеза происходит соединение знаний, полученных в результате использования анализа в единую систему.

Методы анализа и синтеза в научном творчестве органически связаны между собой и могут принимать различные формы в зависимости от свойств изучаемого объекта и цели исследования.

Прямые (эмпирические) анализ и синтез применяются на стадии поверхностного ознакомления с объектом. При этом осуществляется выделение отдельных частей объекта, обнаружение его свойств, простейшие измерения, фиксация непосредственно данного, лежащего на поверхности общего.

Наиболее глубоко проникнуть в сущность объекта позволяют структурно-генетические анализ и синтез. Этот тип анализа и синтеза требует вычленения в сложном явлении таких элементов, которые представляют самое главное в них, их «клеточку», оказывающую решающее влияние на все остальные стороны сущности объекта.

Для исследования сложных развивающихся объектов применяется исторический метод. Он используется только там, где так или иначе предметом исследования становится история объекта.

4. Идеализация

Это мысленное создание понятий об объектах, не существующих в природе, но для которых имеются прообразы в реальном мире. Примерами понятий, которые возникли в процессе использования метода идеализации, являются «Идеальный газ», «Идеальный раствор», «Точка». Метод идеализации широко применяется не только в естественных науках, но и в общественных дисциплинах.

5. Индукция и дедукция

Индукция – вывод, рассуждение от «частного» к «общему». Умозаключение от фактов к некоторой общей гипотезе.

Дедуктивный метод основан на получении вывода при рассуждении от общего к частному. То есть, новое знание о предмете получают путем изучения свойств предметов данного класса.

6. Восхождения от абстрактного к конкретному

Восхождение от абстрактного к конкретному представляет собой всеобщую форму движения научного познания, закон отображения действительности в мышлении. Согласно этому методу процесс познания как бы разбивается на два относительно самостоятельных этапа.

На первом этапе происходит переход от чувственно-конкретного к его абстрактным определениям. Единый объект расчленяется, описывается при помощи множества понятий и суждений. Он как бы «испаряется», превращаясь в совокупность зафиксированных мышлением абстракций, односторонних определений.

Второй этап процесса познания и есть восхождение от абстрактного к конкретному. Суть его состоит в движении мысли от абстрактных определений объекта к конкретному в познании. На этом этапе как бы восстанавливается исходная целостность объекта, он воспроизводится во всей своей многогранности - но уже в мышлении.

Оба этапа познания теснейшим образом взаимосвязаны. Восхождение от абстрактного к конкретному невозможно без предварительного «анатомирования» объекта мыслью, без восхождения от конкретного в действительности к абстрактным его определениям. Таким образом, можно сказать, что рассматриваемый метод представляет собой процесс познания, согласно которому мышление восходит от конкретного в действительности к абстрактному в мышлении и от него - к конкретному в мышлении.

III. Математические и статистические методы применяются для обработки полученных данных методами опроса и эксперимента, а также для установления количественных зависимостей между изучаемыми явлениями. Они помогают оценить результаты эксперимента, повышают надежность выводов, дают основания для теоретических обобщений. Наиболее распространенными из математических методов являются регистрация, ранжирование, шкалирование. С помощью статистических методов определяются средние величины полученных показателей: среднее арифметическое; медиана - показатель середины; степень рассеивания - дисперсия, или среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации и др. Для проведения этих подсчетов имеются соответствующие формулы, применяются справочные таблицы.

Результаты, обработанные с помощью этих методов, позволяют показать количественную зависимость в разных видах: графики, диаграммы, таблицы.

Дополнительные методы исследования

План обследования (вид, объём и порядок применения дополнительных методов исследования) составляют после постановки предварительного диагноза с целью максимально точно поставить клинический диагноз.

Общие принципы обследования

При обследовании хирургического больного нужно решить три вопроса:

‣‣‣ срочность проведения обследования;

‣‣‣ рациональный объём обследования;

‣‣‣ последовательность применения диагностических методов.

Необходимо учитывать классические правила дополнительного исследования пациента͵ выдвинутые отечественным терапевтом И.А. Кассирским.

1. Никогда инструментальное исследование не должно быть опаснее болезни.

2. В случае если опасное исследование можно заменить менее опасным или совсœем безопасным без ущерба для результативности, нужно сделать это.

3. Следует помнить о противопоказаниях к тем или иным опасным инструментальным исследованиям.

Срочность проведения обследования

Учитывая зависимость отхарактера заболевания и тяжести состояния больного обследование можно проводить в срочном и плановом порядке.

Срочное применение диагностических методов крайне важно при таких патологических процессах, как кровотечение различной этиологии, острые заболевания органов брюшной полости, острые гнойные заболеваниях, травмы и т.д. В этих случаях дополнительные методы необходимы для уточнения тактики в плане оказания срочных лечебных мероприятий. Потребность в применении методов обследования может возникнуть в любое время суток, в связи с этим ряд базовых вспомогательных служб в хирургическом стационаре работает круглосуточно (лаборатория, рентгеновский кабинœет, эндоскопический кабинœет, кабинœет УЗИ). В связи с лимитом времени, отведённого на диагностику, в таких случаях выполняют лишь основные дополнительные методы, без данных которых невозможно решить вопросы лечебной тактики.

Плановое обследование в принципе не ограничено во времени. Здесь бывают применены всœе существующие специальные методы, результаты которых могут уточнить состояние больного, узнать особенности локализации, стадии или формы патологического процесса. При этом возможно выполнение сложных исследований в других лечебных учреждениях (к примеру, КТ, МРТ, ангиография и т.д.).

Рациональный объём обследования

Следующий вопрос, который должен решить врач, - сколько и каких дополнительных методов применить у данного пациента? Дополнительных методов исследования бесконечное множество. Выполнять всœе - бессмысленно; кроме того, это может значительно затянуть диагностический период и увеличить вероятность развития осложнений, которые с очень малой частотой, но всё-таки встречаются при использовании специальных диагностических методов. Какой объём обследования нужен данному больному, врач должен решать индивидуально в каждом конкретном случае.

Существуют определённые схемы обследования. К примеру, минимальный объём обследования больного перед плановой операцией.

При внезапно возникших болях в животе крайне важно сделать клинический анализ крови, общий анализ мочи, провести УЗИ брюшной полости, обзорную рентгенографию живота͵ фиброгастроскопию.

При травме конечности следует сделать клинический анализ крови, общий анализ мочи и рентгеновский снимок повреждённой конечности.

При этом даже такие простые схемы в конкретных ситуациях могут видоизменяться. Назначать дополнительный метод исследования врач должен только тогда, когда при его применении можно ожидать определённого (положительного или отрицательного) результата͵ нельзя делать это формально, бездумно. По этой причине объём проведения специальных методов исследования должен быть минимально достаточным для постановки развёрнутого клинического диагноза и выяснения всœех особенностей течения патологического процесса, способных повлиять на выбор метода и тактики лечения.

Последовательность применения диагностических методов

Применяя различные специальные методы, врач должен чётко соблюдать принцип: от простого - к сложному, от неинвазивных методов - к инвазивным. Что это значит? В ряде случаев при обследовании больного на определённом этапе диагноз становится ясным и дальнейшее продолжение диагностики ни к чему. При верной последовательности применения методов исследования это позволяет избежать сложных, более опасных для больного инвазивных процедур.

Инвазивными называют те методы исследования, при выполнении которых происходит нарушение целостности покровных тканей и, соответственно, появляется возможность развития таких осложнений, как кровотечение, хирургическая инфекция, повреждение внутренних органов. К инвазивным методам исследования относят ангиографию, биопсию, диагностические пункции, лапароскопию, торакоскопию и др.
Размещено на реф.рф
Их применение крайне важно при многих заболеваниях, но назначать их нужно только тогда, когда неинвазивные методы исчерпали свои возможности и не дали точного результата.

Основные диагностические методы

Сегодня количество дополнительных методов исследования огромно. Особенности их применения и технические аспекты работы с аппаратурой настолько сложны, что требуют особой подготовки медперсонала. Ниже мы очень кратко остановимся на возможностях базовых диагностических методов при обследовании хирургических пациентов.

Лабораторные методы

Лабораторные методы наиболее просты и легки для пациента и в то же время позволяют получить дополнительную информацию о течении патологического процесса.

В лаборатории можно исследовать различные материалы: кровь, мочу, биологические жидкости (ликвор, асцитическую жидкость, жидкость из плевральной полости, желудочный сок и пр.) и кусочки тканей пациента (биопсия). При этом могут использоваться различные методы исследования:

‣‣‣ клинические анализы - определœение вида и количества клеток, удельного веса, цвета͵ прозрачности;

‣‣‣ биохимические анализы - исследование содержания различных химических веществ: белка, креатинина, билирубина, ионов;

‣‣‣ цитологическое исследование - определœение различных видов клеток, имеет огромное значение в онкологии (обнаружение клеток злокачественной опухоли);

‣‣‣ гистологическое исследование - микроскопическое исследование биоптата͵ позволяющее наиболее точно определить характер патологического процесса;

‣‣‣ бактериологическое исследование - определœение в присланном материале наличия и вида патогенных микроорганизмов и их чувствительности к антибиотикам;

‣‣‣ серологические и иммунологические методы основаны на проведении различных реакций, в базе которых лежит взаимодействие ʼʼантиген-антителоʼʼ, имеют большое значение в диагностике ряда заболеваний: аутоиммунные, иммунодефицитные состояния и пр.

Наиболее распространёнными лабораторными методами, применяющимися рутинно и достаточно информативными при самой разнообразной патологии, являются клинический и биохимический анализы крови и общий анализ мочи.

Что, к примеру, может дать для обследования хирургического больного клинический анализ крови?

В клинический анализ крови входят: концентрация гемоглобина, гематокрит, количество эритроцитов, тромбоцитов и лейкоцитов, лейкоцитарная формула и скорость осœедания эритроцитов.

Количество эритроцитов, гематокрит и уровень гемоглобина имеют огромное значение в диагностике кровотечения, динамическом наблюдении за больным, решении вопроса о срочной операции, крайне важно сти переливания крови. Величина гематокрита свидетельствует также о состоянии водного баланса, что крайне важно учитывать у послеоперационных больных, при проведении инфузионной терапии.

Знание количества тромбоцитов важно для оценки состояния свёртывающей системы, что крайне важно для лечения кровотечения и при подготовке к хирургической операции.

Исследование ʼʼбелой кровиʼʼ (количество лейкоцитов и лейкоцитарная формула) имеет огромное значение при диагностике воспалительных заболеваний. В некоторых случаях именно изменение ʼʼбелой кровиʼʼ в динамике оказывает существенное влияние на тактику лечения. Так, в случае если у больного с острым холециститом, к примеру, исследование крови в динамике показывает прогрессирование лейкоцитоза (увеличение количества лейкоцитов) и усиление сдвига формулы влево (увеличение общего числа нейтрофилов, а среди них палочкоядерных или юных) - это свидетельствует о прогрессировании воспалительного процесса и является дополнительным аргументом в пользу экстренной операций. Увеличение скорости осœедания эритроцитов также свидетельствует о наличии в организме больного очага инфекции, но на данный показатель обращают внимание при обследовании пациента перед плановой операцией.

Подобные примеры можно привести и в отношении других лабораторных методов.

Рентгенологические методы

С помощью рентгенологических методов можно получить изображение структуры и формы практически любого органа. Рентгенологический метод высокоинформативен для исследования костей, лёгких, сердца, выявления уровней жидкости и скопления газа.

Трудно переоценить значение рентгенологического метода для оценки состояния лёгких и костей. В пульмонологии, травматологии и ортопедии это основной метод диагностики.

Диагностические возможности метода значительно расширяет использование специальных контрастных веществ, которыми заполняют просвет органов, что позволяет с помощью рентгеновских лучей ʼʼувидетьʼʼ их размеры и форму.

Для исследования желудочно-кишечного тракта обычно применяют ʼʼбариевую кашуʼʼ (взвесь сульфата бария), которую вводят внутрь или нагнетают через прямую кишку (ирригография).

При исследовании сосудов, сердца, почек применяют водорастворимые контрастные вещества (верографин, урографин, омнипак и пр.). С их помощью можно, к примеру, оценить функции почек, их размеры и строение чашечно-лоханочной системы (внутривенная урография).

Существует отрасль рентгенологии - ангиография. Можно исследовать артерии (артериография), вены (флебография) и лимфатические сосуды (лимфография), что имеет огромное значение в сосудистой и общей хирургии.

Рентгенологическое обследование используют как в плановой, так и в экстренной хирургии.

Так, обзорная рентгенограмма органов брюшной полости (выполняют в вертикальном положении) входит в обязательную диагностическую программу при подозрении на острое заболевание органов брюшной полости. Обнаружение при этом просветлений, похожих на перевёрнутые чаши с ровным нижним горизонтальным уровнем (ʼʼчаши Клойбераʼʼ), свидетельствует о наличии у пациента острой кишечной непроходимости, а выявление свободного газа в брюшной полости свидетельствует о перфорации полого органа и диктует крайне важно сть экстренной операции (симптом серпа).

Один из видов рентгенологического исследования - компьютерная томография (КТ). Компьютерные томографы представляют из себярентгенодиагностические установки, позволяющие получать томографические срезы любой части тела.

КТ успешно применяют для диагностики опухолей печени, головного мозга, почек, поджелудочной желœезы и других внутренних органов. Метод обладает высокой разрешающей способностью, позволяет диагностировать новообразования внутренних органов размерами до 0,5 см. Из-за высокой стоимости и сложности в алгоритме обследования хирургических больных КТ стоит на одном из последних мест, её применяют в качестве метода уточняющей диагностики.

Ультразвуковое исследование

УЗИ (эхоскопия) - исследование органов и тканей с помощью ультразвуковых волн. Как и рентгенологическое исследование, эхоскопия относится к методам лучевой диагностики. Особенность ультразвуковых волн - способность отражаться от границ сред, отличающихся друг от друга по плотности. Исследование проводят с помощью специальных приборов - эхоскопов, излучающих и одновременно улавливающих ультразвуковые волны. С помощью датчика, передвигаемого по поверхности тела, ультразвуковой импульс направляют в определённой плоскости на исследуемый орган. При этом на экране появляется плоскостное чёрно-белое или цветное изображение среза человеческого тела в виде сливающихся точек и штрихов.

УЗИ - простой, быстрый и безопасный метод. Его широко используют для исследования сердца, печени, жёлчного пузыря, поджелудочной желœезы, почек, яичников, предстательной желœезы, молочных желёз, щитовидной желœезы, выявления кист и абсцессов в брюшной полости и т.д. Метод высокоинформативен при диагностике мочекаменной и желчнокаменной болезней (обнаружение конкрементов), выявлении жидкостных образований или наличия жидкости в полости (грудной или брюшной).

Под контролем УЗИ можно производить пункцию образований. Таким образом можно, к примеру, получить пунктат из опухоли молочной желœезы для цитологического исследования или опорожнить, а затем и дренировать кисту, абсцесс.

Использование допплеровского эффекта в аппаратах последнего поколения позволяет расширить возможности метода в отношении исследования сосудов. Допплерография позволяет выявить практически любые особенности строения и функций кровеносного русла. Распространение в последнее время этой неинвазивной методики привело к значительному уменьшению роли в сосудистой хирургии более опасного ангиографического метода.

В связи с простотой, доступностью, безвредностью и высокой информативностью УЗИ в алгоритме обследования хирургических больных в последнее время выходит на одно из первых мест.

Эндоскопические методы

Эндоскопические методы применяют для осмотра внутренней поверхности полых органов, а также наружной поверхности органов и тканей, расположенных в полостях и клетчаточных пространствах. Эндоскопические приборы снабжены осветительной системой и специальными инструментами забора материала для цитологического и гистологического исследований.

В распоряжении врачей имеются эндоскопы двух типов: жёсткие (с металлическими оптическими трубками) и гибкие (с трубками из стекловолокна). Последние состоят из множества тончайших светопроводящих нитей и в связи с этим получили название фиброскопов.

Наименование приборов и процедуры исследования складывается из названия исследуемого органа и слова ʼʼскопияʼʼ (осмотр). Напри- мер, исследование желудка называют гастроскопией, бронхов - бронхоскопией и т.д. Сами приборы соответственно называют гастроскопами, бронхоскопами и т.д.

Лапароскопию, медиастиноскопию, торакоскопию, цистоскопию, ректороманоскопию производят эндоскопами с металлическими оптическими трубками.

Бронхоскопию, гастроскопию, дуоденоскопию и колоноскопию выполняют с помощью фиброскопов.

При подозрении на злокачественное новообразование осмотр дополняют биопсией. Полученный материал направляют на гистологическое исследование, что позволяет повысить точность диагностики.

Эндоскопические методы являются высокоинформативными, так как многие патологические процессы начинаются именно на слизистых оболочках органов. Вместе с тем, при эндоскопии можно определить косвенные симптомы и других патологических процессов.

Современная экстренная хирургия без эндоскопии просто немыслима. Метод является основным в диагностике внутреннего кровотечения, язвы желудка и двенадцатиперстной кишки, выявляет косвенные признаки острых воспалительных процессов в брюшной полости. Выполнение же лапароили торакоскопии позволяет в диагностически сложных случаях точно определить характер и распространённость патологического процесса.

Электрофизиологические методы

К электрофизиологическим методам относят различные диагностические способы, основанные на регистрации импульсов от внутренних органов. Это ЭКГ, фонокардио- и фоноангиография, реография, миогастрография, электроэнцефалография и пр.
Размещено на реф.рф
Указанные способы имеют большее значение в терапии. У хирургических больных при плановом обследовании наиболее часто используют реографию сосудов конечностей. Применение же ЭКГ и фонокардиографии крайне важно для оценки состояния сердечно-сосудистой системы, прежде всœего в предоперационном периоде.

Радиоизотопное исследование

В плановом обследовании хирургических больных используют также радиоизотопные методы. Οʜᴎ основаны на избирательном поглощении некоторых радиоактивных веществ определёнными тканями. Выяснение пространственного распределœения радиоактивного изотопа в органе получило название сцинтиграфии, или сканирования.

Радиоизотопное исследование широко применяют при обследовании больных с заболеваниями щитовидной желœезы. При этом используют радиоактивный I 131 , который накапливается желœезой. Это позволяет при регистрации импульсов оценить как её функций, так и особенности строения (увеличение или уменьшение желœезы, выявление активных и неактивных участков).

Разработаны методики радиоизотопного исследования печени и почек, возможны исследование сосудистой системы, проведение радиоизотопной лимфографии.

Магнитно-резонансная томография

Метод основан на регистрации электромагнитных волн ядер клеток (так называемая ядерно магнитная интроскопия). Это позволяет различать мягкие ткани, к примеру, отличать изображение серого вещества мозга от белого, опухолевую ткань от здоровой. При этом минимальные размеры выявляемых патологических включений могут составлять доли миллиметра. МРТ эффективна при распознавании заболеваний головного мозга, почек, печени, костных и мягкотканных сарком, заболеваний предстательной желœезы и других органов. С помощью метода можно ʼʼувидетьʼʼ межпозвонковые диски, связки, желчевыводящие протоки, опухоли мягких тканей и т.д.

Дополнительные методы исследования - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Дополнительные методы исследования" 2017, 2018.

Введение 5

Глава 1. Анализ методов и машин логического вывода и систем обработки знаний 14

1.1 Методы и машины логического вывода 14

1.1.1 Классификация видов логического вывода 14

1.1.2 Классификация методов логического вывода 16

1.1.3 Метод деления дизъюнктов 19

1.1.4 Машины логического вывода 23

1.2 Системы обработки знаний (СОЗ) 25

1.2.1 Определение и структура 25

1.2.2 Классификация 29

1.2.3 Режимы функционирования 31

1.2.4 Оценка эффективности 33

1.3 Выводы по главе 1 35

Глава 2. Разработка метода логического вывода модифицируемых заключений 36

2.1 Формальные системы 36

2.2 Постановка задачи логического вывода 37

2.3 Расширение формулы заключения

2.3.1 Унификация литералов 39

2.3.2 Согласование решений 40

2.3.3 Согласование значений общих переменных в конъюнкциях дизъюнктов 43

2.3.4 Частичное деление дизъюнктов 45

2.3.5 Полное деление дизъюнктов 47

2.3.6 Процедура вывода 49

2.3.7 Построение абдуктивных объяснений

2.3.8 Метод параллельного вывода с расширением формулы заключения

2.4 Минимизация формулы заключения 65

2.4.1 Процедура минимизации заключения 65

2.4.2 Метод минимизации заключения

2.5 Выбор вариантов модификации 69

2.6 Особенности вывода в исчислении высказываний 72

2.7 Пример вывода 73

2.8 Выводы по главе 2 77

Глава 3. Разработка системы логического вывода модифицируемых заключений 80

3.1 Структура системы логического вывода 80

3.1.1 Обобщенная структура системы 80

3.1.2 Детализованная структура системы 82

3.2 Режимы работы системы логического вывода 85

3.2.1 Режим вывода модифицируемых заключений 86

3.2.2 Режим дедуктивного вывода 88

3.2.3 Режим абдуктивного вывода 88

3.2.4 Режим настройки 88

3.2.5 Режим непосредственного доступа к базам знаний 89

3.2.6 Создание базы знаний

3.3 Машина логического вывода модифицируемых заключений 90

3.4 Язык декларативного логического программирования

3.4.1 Структура логической программы 96

3.4.2 Идентификаторы и константы 99

3.4.3 Комментарии 100

3.4.4 Пример логической программы 101

3.5 Оценка эффективности систем логического вывода 102

3.5.1 Критерии оценки эффективности 102

3.5.2 Расчет времени вывода 103

3.5.3 Расчет степени модификации заключения 108

3.6 Выводы по главе 3 110

Глава 4. Применение систем логического вывода модифицируемых заключений ИЗ

4.1 Области применения 113

4.2 Интеллектуальные обучающие системы 114

4.3 Экспертные системы 119

4.4 Интеллектуальное управление вычислительными процессами 121

4.5 Модуль логического вывода модифицируемых заключений 1

4.5.1 Общая характеристика разрабатываемого программного обеспечения 127

4.5.2 Структура модуля вывода 128

4.5.3 Язык описания базы знаний и заключения 129

4.5.4 Реализация блоков модуля 130

4.6 Учебная программа логического вывода «Логика-В» 134

4.6.1 Структура программы 134

4.6.2 Язык описания исходных данных 135

4.6.3 Интерфейс пользователя 136

4.6.4 Пример использования программы 141

4.7 Выводы по главе 4 149

Заключение 152

Список сокращений 155

Библиографический список 156

Приложения 1

Введение к работе

Данная диссертационная работа посвящена разработке нового метода логического вывода модифицируемых заключений на знаниях, представленных в виде формул исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, а также системы логического вывода модифицируемых заключений. Рассматриваются вопросы построения систем обработки знаний и машин логического вывода, использующих данный метод, в том числе особенности их программной реализации на современных параллельных вычислительных платформах. Приводятся области возможного применения данного метода логического вывода, рассматривается применение логического вывода модифицируемых заключений для интеллектуального управления вычислительными процессами, в обучающих системах и в экспертных системах.

Актуальность темы исследования. Одним из многообещающих направлений в вычислительных системах сегодня являются системы обработки знаний (СОЗ). Уже сейчас они имеют широкое распространение (особенно это справедливо для экспертных систем (ЭС)), а в перспективе смогут применяться практически повсеместно, повышая интеллектуальный уровень вычислительных систем практически всех видов. Однако, несмотря на имеющиеся успехи, современные СОЗ имеют ряд недостатков. В частности, они не способны решать задачи, требующие наличия достоверного заключения при имеющемся недостоверном. Кроме того, современные СОЗ работают неэффективно на параллельных платформах.

В отличие от данных, которые представляют собой операнды для каких-либо формализованных действий по их обработке и не имеют смыслового наполнения с точки зрения обрабатывающей системы, знания отражают те или иные аспекты реального мира и изначально имеют смысловое содержание. Самой лучшей известной на сегодня системой обработки знаний является мозг человека. Однако и он обладает некоторыми недостатками. В частности, он имеет низкое быстродействие при решении многих задач, на работу мозга влияет множество факторов, он подвержен ошибкам. Кроме того, часто условия среды не позволяют использовать человека в качестве системы обработки знаний и принятия решений. Возникает необходимость моделирования поведения человека.

Можно выделить два основных подхода к моделированию поведения естественного интеллекта. Первый из них заключается в моделировании работы отдельных элементов структуры мозга - нейронов и их связей (нейро-сетевой подход). Его характерным недостатком является сложность (часто -невозможность) построения семантической картины хода рассуждений. Второй подход предполагает моделирование интеллектуальных аспектов функционирования мозга: системы понятий (семантической сети), построения рассуждений и других. При этом наиболее часто сейчас используется моделирование рассуждений человека, поскольку имитирует высокоуровневые мыслительные процессы по определенным правилам (например, по правилам логики) и позволяет достаточно просто описывать исходные данные и интерпретировать результат, а также отслеживать ход моделирования.

Моделирование рассуждений средствами логики является одним из приоритетных направлений науки, изучающей методы и средства искусственного интеллекта . Рассуждения, записанные в виде формул логики предикатов первого порядка или логики высказываний, представляются достаточно естественным для человека образом. Интерпретация формулы при этом проста и заключается в замене литералов заранее заданными выражениями, а связок - соответствующими их значению словами.

Логика высказывания представляет собой достаточно простой математический аппарат, обладающий не слишком большими выразительными возможностями. Однако благодаря простоте обработки формул логика высказываний находит широкое применение. Гораздо большими выразительными возможностями обладает логика предикатов первого порядка. Но обработка формул в исчислении предикатов гораздо сложнее, так как требует учитывать зависимость значения предикатных констант от наборов термов, согласовывать значения предметных переменных, учитывать возможность наличия функциональных констант.

Само моделирование рассуждений осуществляется посредством логического вывода (ЛВ). Исходными данными для логического вывода служат формулы посылок и заключения. Посылки представляют собой набор фактов и правил вывода и составляют в совокупности базу знаний. Заключение записывается в виде формулы логики и поступает (как правило) извне в систему логического вывода. Процедуры логического вывода обрабатывают заключение и исходные посылки, и результатом работы может стать сообщение о корректности заключения или модификация исходных посылок.

Обычно выделяют следующие основные виды логического вывода: дедуктивный, абдуктивный и индуктивный. Дедуктивный вывод используется для ответа на вопрос, является ли указанное заключение логическим следствием исходных посылок. Абдуктивный вывод в случае, если заключение не выводится из исходных посылок, позволяет пополнить набор исходных посылок фактами так, чтобы заключение стало выводимым. Индуктивный вывод, в отличие от абдуктивного, позволяет пополнить набор исходных посылок общими правилами.

Данные виды вывода известны достаточно давно и могут применяться для решения широкого круга задач. Однако существует класс задач, решить которые применением указанных видов вывода невозможно или затруднительно. Данный класс задач предполагает наличие корректной и полной БЗ для некоторой предметной области и недостоверное заключение, требующее преобразования. Следовательно, появляется принципиально новая постановка задачи логического вывода: модифицировать исходно невыводимое заключение с целью сделать его следствием исходных посылок. Данная задача решается посредством применения нового вида ЛВ - логического вывода модифицируемых заключений. В качестве областей применения данного вида вывода можно отметить следующие: - системы автоматического регулирования. Состояние объекта управления в такой системе описывается логической формулой заключения, а допустимый диапазон состояний задается в виде формул исходных посылок. Если состояние объекта выходит за допустимые пределы, производится модификация заключения для возвращения объекта в допустимое состояние;

Системы корректирующего обучения. База исходных посылок содержит знания из некоторой предметной области. Обучаемый вводит утверждение, которое проверяется на истинность (выводимость из исходных посылок), и если оно неверно, производится его коррекция;

Грамматический разбор предложений . Логический вывод мо-дифицируемых заключений может быть использован для восстановления предложения и построения новых предложений;

Вычислительные комплексы с динамической архитектурой . Логический вывод модифицируемых заключений может применяться для диспетчеризации вычислительных процессов в системах с динамически изменяющимися составом и связями вычислительных средств;

Экспертные системы. Если начальное заключение пользователя неполно или неверно, логический вывод модифицируемых заключений позволит уточнить (откорректировать) заключение, а в некоторых случаях указать на необходимость исследования дополнительных признаков.

Существует достаточно большое количество методов логического вывода. Основной недостаток значительной их части - последовательный принцип обработки знаний. Это сильно снижает производительность систем логического вывода, использующих данные методы. В связи с этим заслуживают внимания методы параллельного логического вывода, основанные на процедуре деления дизъюнктов . Каждый шаг такого вывода может включать достаточно много операций, большинство из которых может вы 9 подняться параллельно. Это особенно актуально в настоящее время, поскольку сейчас в большинстве случаев производительность ЭВМ наращивается не только и не столько за счет улучшения архитектуры и микроархитектуры процессоров, повышения тактовых частот, сколько за счет увеличения количества процессорных элементов (процессоров и ядер).

Таким образом, является актуальной задача разработки метода и системы параллельного логического вывода модифицируемых заключений на знаниях, представленных в виде формул исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, что позволит расширить класс задач, решаемых СОЗ, построенных на основе системы логического вывода, и повысить скорость их работы.

Значительный вклад в разработку и исследование методов и средств логического вывода внесли М. Л. Цетлин, М. М. Бонгард, Я. 3. Цыпкин, Д. А. Поспелов, В. К. Финн, Г. С. Осипов, В. Н. Вагин, Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский, П. Гаек, Т. Гавранек, С. Осуга (S. Osuga), Ю. Саэки (U. Saeki), А. Сэмюэль (A. Samuel), Э. Хант (Е. Hunt), Д. Марин (J. Marin), Ф. Стоун (P. Stone), Р. Михальски (R. Michalski), Д. Карбонелл (J. Carbonell), Т. Митчелл (Т. Mitchell), Д. Куинлан (J. Quinlan). Абдуктивный ЛВ исследовался в работах Ч. С. Пирса (С. S. Pierce), В. К. Финна, В. Н. Вагина, Е. Ю. Головиной, Д. А. Страбыкина, М. Л. Долженковой, Д. Габбая (D. Gabbay), П. Сметса (P. Smets), К. Бутилье (С. Boutilier), П. Флеча (P. Flach), А. Какаса (A. Kakas), К. Иноуэ (К. Inoue), Ч. Сакама (С. Sakama), Дж. Джозефсона (J. Josephson), С. МакИлрайта (S. Mcllraith), Дж. Пола (G. Paul) и др.

Целью исследования является разработка метода параллельного логического вывода модифицируемых заключений для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка и построение на его основе системы и машины ЛВ модифицируемых заключений. Для достижения цели необходимо решить следующие задачи.

1. Разработать метод параллельного логического вывода модифицируемых заключений для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, позволяющий модифицировать не выводимое заключение и сделать его следствием исходных посылок.

2. Разработать машину параллельного логического вывода модифицируемых заключений.

3. Разработать систему параллельного логического вывода на основе машины логического вывода модифицируемых заключений.

4. Разработать критерии оценки эффективности работы системы и машины параллельного логического вывода модифицируемых заключений.

Методы исследования. Для достижения поставленной в работе цели исследований использовались методы анализа алгоритмов, теории множеств, теории графов, математической логики, теории логического вывода, логического и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна исследования состоит в следующем.

1. Разработан метод параллельного логического вывода модифицируемых заключений для логики высказываний и логики предикатов первого порядка, отличающийся от известных методов тем, что к полученным в результате абдуктивного вывода дополнительным посылкам применяются: специальная процедура преобразования, позволяющая построить из них дополнения дизъюнктов заключения, метод минимизации заключения, а также параллельный алгоритм оценки вариантов модификации заключения. Это позволяет преобразовать невыводимое заключение с целью сделать его следствием исходных посылок.

2. Разработан метод минимизации заключения для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, отличающийся от известных методов вывода тем, что для поиска решений использует параллельный поиск по дереву решений с отсечением части ветвей. При этом из дизъюнктов заключения удаляются литералы, не участвующие в процессе вывода, тем самым повышая эффективность работы системы логического вывода модифицируемых заключений.

3. Разработан параллельный алгоритм оценки и отбора вариантов модификации дизъюнктов заключения, отличающийся тем, что каждому дизъюнкту ставится в соответствие некоторое числовое значение, полученное применением к дизъюнкту специальной функции оценки. Это позволяет из всего множества вариантов модификации исходных дизъюнктов выбрать наилучшие в соответствие с выбранной функцией оценки дизъюнкта.

4. Разработаны критерии и способы оценки эффективности работы системы и машины логического вывода модифицируемых заключений, учитывающие особенности логического вывода делением дизъюнктов, выбранную степень параллелизма, архитектуру вычислительной машины, виды модификации заключения, что позволяет оценить время, затрачиваемое на логический вывод и степень модификации заключения.

Практическая ценность исследования состоит в следующем:

1. Разработана система параллельного, логического вывода модифицируемых заключений, отличительными особенностями которой являются: использование методов и машины параллельного ЛВ, использование двухуровневой базы знаний, наличие блока интерпретации формул, что позволяет строить на основе разработанной системы логического вывода высокопроизводительные СОЗ различного назначения. Процесс вывода может быть распараллелен вплоть до уровня операций унификации литералов, что повышает скорость логического вывода на параллельных вычислительных платформах.

2. Разработан язык декларативного логического программирования, позволяющий описывать знания формулами исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, использовать функторы и предполагающий возможность интерпретации логических формул на естественном языке.

3. Разработана учебная программа логического вывода, отличительными чертами которой являются: реализация нескольких видов логического вывода делением дизъюнктов для исчисления высказываний, в том числе логического вывода модифицируемых заключений, наличие механизма преобразования формул во множество дизъюнктов, интерпретация формул на естественном языке, подробный отчет о ходе вывода. Особенности системы позволяют применять ее для изучения видов и методов логического вывода.

4. Разработаны рекомендации по применению метода и системы параллельного логического вывода модифицируемых заключений для интеллектуального управления вычислительными процессами, в интеллектуальных обучающих системах, в экспертных системах.

На защиту выносятся:

1. Метод параллельного логического вывода модифицируемых заключений для логики высказываний и логики предикатов первого порядка, позволяющий преобразовать невыводимое заключение с целью сделать его следствием исходных посылок.

2. Метод минимизации заключения для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, позволяющий удалить литералы, не участвующие в процессе вывода, тем самым повышая эффективность работы системы логического вывода.

3. Параллельный алгоритм оценки и отбора вариантов модификации дизъюнктов заключения, позволяющий из всего множества вариантов модификации исходных дизъюнктов выбрать наилучшие в соответствие с выбранным правилом поиска оптимальных решений.

4. Критерии и способы оценки эффективности работы системы и машины логического вывода модифицируемых заключений, учитывающие особенности логического вывода делением дизъюнктов, выбранную степень параллелизма, архитектуру ЭВМ, виды модификации заключения.

5. Параллельная система логического вывода модифицируемых заключений на основе машины параллельного логического вывода, способная выполнять основные виды логического вывода, а также логический вывод модифицируемых заключений. Внедрение результатов исследования. Полученные теоретические и практические результаты использованы в НИР «Теория и применение логического вывода с модификацией заключений» (грант Министерства Образования РФ Е02-2.0-93), в НИР «Разработка среды декларативного логического программирования для кластерной вычислительной системы» (ВятГУ, НИР №412). Учебная программа логического вывода внедрена в учебный процесс в Вятском государственном и Вятском государственном гуманитарном университетах.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования докладывались и обсуждались на 5-й международной конференции «Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction» («Интерактивные системы: Проблемы взаимодействия человек - компьютер»), Ульяновск, УлГТУ, 2003; 9-й «Национальной конференции по Искусственному Интеллекту КИИ-2004», Тверь, 2004; Всероссийской ежегодной научно-технической конференции ВятГУ «Наука-производство-технологии-экология», Киров (2004,2007,2008 гг.)