Аспекты моделирования в системе Гомеопат

The questions of construction of fuzzy models for processes of diagnosing in Homeopath system and procedures of fuzzy inference are considered.

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2015
Hauptverfasser:	Provotar, О.О., Provotar, О.А.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	PROBLEMS IN PROGRAMMING 2015
Schlagworte:	fuzzy models
Online Zugang:	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/53
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Problems in programming
Завантажити файл:

Institution

Problems in programming

id	pp_isofts_kiev_ua-article-53
record_format	ojs
resource_txt_mv	ppisoftskievua/e8/1e7f568ff353b291d02ef6e96ef0a5e8.pdf
spelling	pp_isofts_kiev_ua-article-532018-07-30T10:57:39Z Аспекты моделирования в системе Гомеопат Provotar, О.О. Provotar, О.А. fuzzy models Нечеткие модели The questions of construction of fuzzy models for processes of diagnosing in Homeopath system and procedures of fuzzy inference are considered. Рассматриваются вопросы построения нечетких моделей процессов диагностирования в системе Гомеопат и процедур нечеткого логического вывода.The questions of construction of fuzzy models for processes of diagnosing in Homeopath system and procedures of fuzzy inference are considered. PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2015-09-10 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/53 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 2-3 (2012) ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 2-3 (2012) ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 2-3 (2012) 1727-4907 uk https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/53/54 Copyright (c) 2015 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ
institution	Problems in programming
baseUrl_str	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date	2018-07-30T10:57:39Z
collection	OJS
language	Ukrainian
topic	fuzzy models
spellingShingle	fuzzy models Provotar, О.О. Provotar, О.А. Аспекты моделирования в системе Гомеопат
topic_facet	fuzzy models Нечеткие модели
format	Article
author	Provotar, О.О. Provotar, О.А.
author_facet	Provotar, О.О. Provotar, О.А.
author_sort	Provotar, О.О.
title	Аспекты моделирования в системе Гомеопат
title_short	Аспекты моделирования в системе Гомеопат
title_full	Аспекты моделирования в системе Гомеопат
title_fullStr	Аспекты моделирования в системе Гомеопат
title_full_unstemmed	Аспекты моделирования в системе Гомеопат
title_sort	аспекты моделирования в системе гомеопат
description	The questions of construction of fuzzy models for processes of diagnosing in Homeopath system and procedures of fuzzy inference are considered.
publisher	PROBLEMS IN PROGRAMMING
publishDate	2015
url	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/53
work_keys_str_mv	AT provotaroo aspektymodelirovaniâvsistemegomeopat AT provotaroa aspektymodelirovaniâvsistemegomeopat
first_indexed	2025-07-17T09:57:02Z
last_indexed	2025-07-17T09:57:02Z
_version_	1850410679642619904
fulltext	Теоретичні та методологічні основи програмування УДК 681.3 АСПЕКТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ГОМЕОПАТ А.А. Провотар., О.А. Провотар Институт кибернетики имени В.М. Глушкова, 03680, МСП, Киев-187, пр. Глушкова,40 е-mail: aprowata@unicyb.kiev.ua Рассматриваются вопросы построения нечетких моделей процессов диагностирования в системе Гомеопат и процедур нечеткого логического вывода. The questions of construction of fuzzy models for processes of diagnosing in Homeopath system and procedures of fuzzy inference are considered. Введение Разработкой математических методов решения медицинских задач диагностики и лечения уче- ные занимаются уже много лет. Эффективность подобных математических методов можно проследить по ряду медицинских диагностических систем, которые были разработаны в последнее время [1]. Общей чертой подобных систем является зависимость от конкретных методов обработки групповых данных, а также особенностей медицинской информации. Удобным инструментом для представления информационных моделей в диагностических сис- темах являются нечеткие множества [2, 3, 5]. Теоретические предпосылки и гипотезы Суть влияния гомеопатических лекарств на организм следует из одной из доктрин данного ме- тода лечения: «подобное излечивается подобным». Принцип влияния низких потенций лекарственных препаратов определяется их волновыми свойствами [6]. Поэтому количество растворяемой субстанции (после разведения) уже не имеет значения, поскольку в силу вступают волновые характеристики. Потен- ция 30 является границей между обычными и волновыми характеристиками вещества. Поэтому до 30-й потенции свойства лекарств определяются наличием того или иного вещества в растворителе, выше 30-й – только волновыми характеристиками колебательных процессов наноструктур [7]. Любое вещество имеет свой волновой код, который и определяет его в волновых взаимодействиях. При этом волновые свойства проявляются обратно пропорционально уменьшению массы тела (вещества). Поле головного мозга поддерживается гомеостаз материальной части организма. Возможно так- же влияние материальной части организма на регулирующее поле. Например, при длительном взаимо- действии отдельных органов (или их совокупностей) с вредным агентом происходит их трансформация для увеличения сопротивляемости организма от воздействия негативного фактора. Такое изменение есть не чем иным, как приспособлением организма к новым условиям. Другими словами, реакция организма на вредный агент вызывает создание защитного механизма. Но даже самые низкие потенции гомеопати- ческих лекарств не вызывают угнетения нервных окончаний, которое происходит в случае аллопатичес- ких доз. То есть, анализаторы информационного влияния не теряют свои свойства (деградируют), а про- должают функционировать в обычном режиме. Органические изменения, которые возникают при дли- тельном влиянии болезнетворного агента, ведут, соответственно, к изменению амплитудно-частотных характеристик их излучений. При этом нарушается гармония поля организма, которую собственными силами он восстановить не может. Исходя из этого, можно сделать предположение о том, что острые болезни нарушают только органический гомеостаз, а хронические – взаимодействуют с материальным телом и поддерживаются за счет нарушения гармонии в поле организма. Гомеопатические лекарства, попав в организм, действуют на нервные центры. На этом этапе происходит считывание информации с информационной матрицы лекарственной субстанции. Так как гомеопатические лекарства высокой потенции имеют только волновые свойства, то анализаторы должны быть оснащены средствами для восприятия волновой информации. При этом лекарства с материальным носителем (до 30-й потенции), взаимодействуют с нервными центрами, вызывая реакцию-ответ на раздражитель, подобную по принципу действия. То есть, действие таких лекарств будет направлено на материальную субстанцию, что вызывает материальную дисгармонию. Наоборот, высокие потенции гомеопатических лекарств, которые характеризуются волновыми свойствами, при попадании в организм вызывают изменения полевых субстанций организма. Следовательно, нервной системой будет создана реакция-ответ, направлення на ликвидацию полевого начала и, собственно, причины хронической 63 © А.А. Провотар, О.А. Провотар, 2012 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2012. № 2-3. Спеціальний випуск mailto:aprowata@unicyb.kiev.ua Теоретичні та методологічні основи програмування болезни, т. е. нарушение гармонии поля. Соответствующая реакция создается вследствие анализа соб- ранной информации головным мозгом. Реакция-ответ, созданная организмом на гомеопатические лекар- ства, по силе превышает или соизмерима раздражителю, т. е.: Rв ≥ F, где R – интенсивность реакции ор- ганизма, F – интенсивность влияния раздражителя, обратная по своей сути. Непосредственно влияние гомеопатических лекарств можно описать следующим образом. На- рушения в организме, на физическом уровне, характеризуются изменением характеристик поля в окру- жностях биологически активных точек (БАТ), происходит гетерогенизация общего поля организма. В свою очередь БАТ через систему меридианов связаны с соответственными органами и системами орга- нов. Вследствие этого, изменение излучения поля является отражением нарушения в отдельных состав- ляющих целостной органической системы. Привнесение в организм гомеопатической субстанции, в соо- тветствии с законом подобия, на начальном этапе (первичное действие лекарства), вызывает резонанс колебаний, что служит причиной гомеопатического ухудшения. Вторичное действие лекарства (реакция организма на раздражитель) создает диссонанс колебаний, в результате чего осуществляется регуляция полевой структуры организма. Собственно, лекарственное вещество при взаимодействии с другим веществом или растворите- лем во время каждого этапа динамизации возбуждает колебательные процессы, которые за счет излуче- ния высокочастотных волн воздействуют на растворитель, изменяя его квантовую структуру. В свою очередь, эта измененная структура растворителя изменяет свои характеристики излучения, которые, по сути, подобны излучению растворяемой компоненты. Таким образом, динамизация или потенцирование гомеопатических лекарств ведет к стимуляции электромагнитной активности, которая стимулирует нер- вную систему тонкими воздействиями, не вызывая побочных эффектов. Большие дозы произвольного химического вещества, в данном случае лекарственного, при влия- нии на нервную систему мощным химическим и значительно более слабым волновым воздействием угнетают ее чувствительность и восприимчивость. Это – следствием того, что при чрезмерном воздейст- вии нервная система создает защитную функцию, которая для обеспечения гармонии, изменяет свойства чувствительных тканей. При длительном влиянии на ткани-мишени происходит их превращение, т. е. изменение структуры для обеспечения стабильности, что ведет к возникновению болезни. По схеме ал- лопатического метода лечения (даже при лечении низкими потенциями) достичь эффекта достаточно проблематично из-за несоответствия лекарств и болезни. В таком случае организм может создать проти- водействие раздражителю и, как следствие, только потеряет энергию (что может спровоцировать прогре- ссирование болезни). Отсюда следует, что закон подобия играет очень важную роль при лечении потен- цированными и динамизированными лекарствами. Постановка задачи Для решения задачи диагностирования и лечения в системе ГОМЕОПАТ [4] используется ней- ронная сеть (НС) следующей архитектуры (рисунок). Рисунок Обучение нейронной сети проходят на ограниченном количестве примеров, затем ей позволяют самостоятельно генерировать поведение в других ситуациях. Способность генерировать правильную реакцию на различные симптомы, не входящие в набор обучающих, является ключевым фактором при создании НС. Сеть работает в двух режимах: в режиме обучения и в режиме распознавания. В режиме обуче- ния производится в формировании так называемых логических цепочек. В режиме распознавания НС по конкретным входным сигналам с высокой степенью достоверности определяет, какие действия предпри- нять. Построенная нейронная сеть достаточно точно определяет диагноз пациента по представленной симптоматике. Однако такая сеть не рассчитана на работу с нечеткой информацией, с помощью которой в большинстве случаев можно описать реальную картину симптоматики. Поэтому, в данной работе 64 Теоретичні та методологічні основи програмування предлагаются и исследуются нечеткие модели диагностики, определяющие нечеткий логический вывод, а также соответствующие нейронные сети для его реализации. Нечеткие спецификации логического вывода Под нечеткой спецификацией логического вывода (алгоритмом) понимают упорядоченное мно- жество нечетких инструкций, которые при выполнении дают приближенное (нечеткое) решение пробле- мы. Пусть x и y – входная и выходная лингвистические переменные [2, 3]; A и B – некоторые нечет- кие множества, задающие значения элементов терм-множеств переменных x и y соответственно. Про- стейшим нечетким алгоритмом может быть такая конструкция: вход (x); если x есть A, то y есть B; выход (y). Инструкция “если x есть A, то y есть B“ интерпретируется как нечеткая импликация A → B и, следовательно, задается нечетким отношением на декартовом произведении областей опреде- ления (четких множествах) X входной переменной и Y выходной переменной. Выходное значение алго- ритма определяется с помощью композиционного правила. А именно, если на вход подается нечеткое множество А′, то на выходе получаем нечеткое множество В′, которое определяется по формуле B′(y) = min (A′(x), min{A(x), B(y)}), y∈ Y. Xx∈ max Более сложный нечеткий алгоритм образует конструкция вида: вход (x); если x есть A1, то y есть BB1; если x есть A2, то y есть BB2; . . . если x есть Am, то y есть BBm; выход (y), где Ai и BBi – нечеткие множества. Существует два основных способа определения выхода B′. В обоих используется так называемое понятие агрегации правил, т. е. учет сумарного эффекта от работы всех правил. Оператор агрегации Agg действует как s-норма [2], но разрешается использование произвольной t-нормы. Первый способ определения выхода состоит в предварительной агрегации нечетких отношений R = Agg(R1, R2,..., Rm). Результат B′ при заданном входе A′ определяется с помощью композиционного правила: B′ = A′ ◦ R. Если оператор агрегации является операцией нахождения максимума, то B′ опреде- ляется по формуле B′ = A′ ◦ R m i 1= ∪ i. Второй способ состоит в определении выходов для каждого правила с помощью использования композиции = A′ ◦ R′ iB i, i = 1,…, m. Дальше осуществляется агрегация полученных выходов по правилу B′ = Agg( , , …, ), т. е. ′ 1B ′ 2B ′ mB B′ = (A′ ◦ R m i 1= ∪ i) . Утверждение. При использовании max−min композиций совместно с операцией максимума в роли оператора агрегации результаты, полученные обоими механизмами логического вывода, будут эквивалентными, т. е. справедливо соотношение A′ ◦ R m i 1= ∪ i = (A′ ◦ R m i 1= ∪ i) . Более интересной представляется ситуация, когда алгоритм имеет не один, а несколько входов: вход (x1, x2, …, xn); если x1 есть A11 ∧ x2 есть A12 ∧ … ∧ xn есть A1n то y есть BB1; если x1 есть A21 ∧ x2 есть A22 ∧ … ∧ xn есть A2n то y есть BB2; 65 Теоретичні та методологічні основи програмування . . . если x1 есть Am1 ∧ x2 есть Am2 ∧ … ∧ xn есть Amn то y есть BBm; выход (y), где xj, j = 1,…, n – входные лингвистические переменные, y – выходная лингвистическая переменная; Aij и BBi – нечеткие множества. Логическая связка “∧” интерпретируется как t-норма нечетких множеств. В отличии от случая с одной входной переменной, представление импликации в виде отношения в алгори- тмах со многими входными параметрами невозможно. Учитывая это используется другая процедура нахождения выхода, которая использует так называемые уровни истинности правил типа если x1 есть Ai1 ∧ x2 есть Ai2 ∧… ∧ xn есть Ain то y есть BiB . В случае двух входов x1 и x2, процедура выполнения алгоритма будет состоять из следующих шагов: для каждого правила R, i = 1,…, m вычисляем уровень истинности правила ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ∧∧=α ′′ ))()((max)),()((maxmin 2222 2 1111 1 xAxAxAxA ii XX i ; для каждого правила вычисляем индивидуальные выходы ′ iB (y) = min (αi,Bi(y)) ; вычисляем агрегатный выход B′(y) = max ( ′ 1B , ′ 2B , …, ′ mB ). Эта процедура называется max−min процедурой или процедурой логического вывода Мамдани (импли- кация интерпретируется как операция минимум, агрегация выходов правил – как операция максимум). Утверждение. При использовании max−min композиций и логического вывода Мамдани ре- зультаты будут эквивалентными, т. е. справедливо соотношение B′(y) = (A′(x) ∧ (R(x,y)) = (α Xx∈ max m i 1 max = i ∧ BBi(y)). Нечеткие спецификации логического вывода в системе Гомеопат Рассмотрим пример построения нечетких спецификаций для диагностирования пациента в сис- теме Гомеопат. Пусть X1 = {5, 10, 15, 20}, X2 = {5, 10, 15, 20}, X3 = {35, 36, 37, 38, 39, 40} – пространства для определения значений элементов терм-множеств “Кашель” = {“слабый”, “умеренный”, “сильный”}, ”Насморк” = {“слабый”, “умеренный”, “сильный”}и “Температура” = {“нормальная”, “повышенная”, “высокая”, “очень высокая”} соответственно. Определим элементы этих терм-множеств следующим образом: “Кашель”: “слабый” = 1/5 + 0.5/10; “умеренный” = 0.5/5 + 0.7/10 + 1/15; “сильный” = 0.5/10 + 0.7/15 + 1/20. ”Насморк”: “слабый” = 1/5 + 0.5/10; “умеренный” = 0.5/10 + 1/15; “сильный” = 0.7/15 + 1/20. “Температура”: “нормальная” = 0.5/35 + 0.8/36 + 0.9/37 + 0.5/38; “повышенная” = 0.5/37 + 1/38; “высокая” = 0.5/38 + 1/39; “очень высокая” = 0.8/39 + 1/40. Пусть Y = {6, 12, 24, 30, 48, 96} – пространство для определения значений элементов терм-множества ”Антигриппин” = {“низкое”, “среднее”, “высокое”}. При этом ”Антигриппин”: “низкое” = 1/6 + 0.5/12; “среднее” = 1/24 + 1/30; “высокое” = 0.8/48 + 1/96. Тогда зависимость разведения препарата от симптомов пациента может быть описана следую- щей системой спецификаций: вход (x1, x2, x3 ); если x1 есть “слабый” ∧ x2 есть “слабый” ∧ x3 есть “повышенная” то y 66 Теоретичні та методологічні основи програмування есть “низкое”; если x1 есть “слабый” ∧ x2 есть “умеренный” ∧ x3 есть“ высокая” то y есть “среднее”; если x1 есть “слабый” ∧ x2 есть “умеренный” ∧ x3 есть“ очень высокая” то y есть “высокое”; выход (y), где x1, x2, x3 – входные лингвистические переменные, принимающие значения из терм-множеств “Ка- шель”, ”Насморк” и “Температура” соответственно, y – выходная лингвистическая переменная. Если на вход x1 этого алгоритма подать величину ′ 1A = 1/5 + + 0.7/10, на вход x2 – величину = 1/5 + 0.5/10, на вход x ′ 2A 3 – величину = 1/36 + + 0.9/37, то в соответствии с процедурой выполнения этого алго- ритма получаем: ′ 3A 1. Уровень истинности первого правила α1 = min[max (1 ∧ 1, 0.7 ∧ 0.5), max (1 ∧ 1, 0.5 ∧ 0.5), max (1 ∧ 0, 0.9 ∧ 0.5)] = = min [max (1, 0.5), max (1, 0.5), max (0, 0.5)] = min (1, 1, 0.5) = 0.5. 2. Уровень истинности второго правила α2 = min[max (1 ∧ 1, 0.7 ∧ 0.5), max (0.5 ∧ 0.5), max (1 ∧ 0, 0.9 ∧ 0)] = = min [max (1, 0.5), max (0.5, 0.5), max (0, 0)] = min (1, 0.5, 0) = 0. 3. Уровень истинности третьего правила α3 = min[max (1 ∧ 1, 0.7 ∧ 0.5), max (0.5 ∧ 0.5), max (1 ∧ 0, 0.9 ∧ 0)] = = min [max (1, 0.5), max (0.5, 0.5), max (0, 0)] = min (1, 0.5, 0) = 0. Вычисляем индивидуальные выходы BBi′ каждого правила: 1B′ = min (0.5, 1)/6 + min (0.5, 05)/12 = 0.5/6 + 0.5/12; 2B′ = 0, 3B′ = 0. Агрегация индивидуальных выходов приводит к следующему выходу алгоритма: B′ = 0.5/6 + 0.5/12. При дефазификации полученного нечеткого множества B′ получаем: y* = (0.5 ⋅ 6 + 0.5 ⋅ 12)/(0.5 + 0.5) = 9. Этот результат может быть интерпретирован как ”Антигриппин” девятого разведения. Выводы Таким образом, процесс диагностирования в системе обеспечивается как в случае четкой, так и нечеткой симптоматики. При этом, основываясь на фундаментальном результате Фунахаши о том, что с помощью нечетких систем можно аппроксимировать с любой заданной точностью любую непрерывную на компакте функцию, появляется возможность использования нечетких спецификаций для решения задач четкой диагностики. Открытым остается вопрос об эффективности такого использования. 1. Cholewa W., Czogala E. Podstawy systemow ekspertowych // Warszawa: Prace IBIB PAN, 1989. – N 28. 2. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Телеком, 2006. – 382 с. 3. Leski J. Systemy neuronowo-rozmyte. – Warszawa: Naukowo-Techniczne, 2008. – 690 c. 4. Катеринич Л, Провотар А. Диагностирование на нейронных сетях в системе Гомеопат // XIII-th International Conference: Knowledge Dialogue Solution. – Sofia, 2007. – V 1. – P. 64 – 68. 5. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. – 1978. – N 1. – Р. 3 – 28. 6. Довгуша В.В., Лехтлаан-Тынисон Н.П., Довгуша Л.В. Вода – привычная и парадоксальная. – Петербург: Пресс-Сервис, 2007. – 242 с. 7. Ратнер М., Ратнер Д. Нанотехнология: простое объяснение очередной гениальной идеи. – М.: Изд. дом ”Вильямс”, 2004. – 240 c. 67

Аспекты моделирования в системе Гомеопат

Institution

Ähnliche Einträge