|
51 Подробнее вопросы унифицированного представления разнотипных данных можно найти в [2, с. 330]. В блоке автоматической диагностики с использованием выбранного конкретного набора признаков, характеризующих данную диагностическую задачу, производится анализ структуры данных и построение решающего правила. При этом используется информация, полученная на основе анализа имеющегося вектора измерений (система обучена). Для того, чтобы система была достаточно гибкой, в схеме предусмотрено взаимодействие человека с устройством автоматической диагностики. Уровень взаимодействия (степень гибкости системы) зависит от задач, решаемых с использованием данной системы. Он может иметь различные значения: от минимального, когда решается задача обнаружения четко описанного и формализованного симптома (участие человека сводится к простому контролированию работы системы), до максимального, когда система используется в процессе научных исследований, и алгоритмы ее функционирования могут корректироваться на любом этапе работы. В качестве промежуточного значения уровня взаимодействия может рассматриваться случай решения задачи диагностики с использованием визуализации данных и задействованием образного мышления человекаоператора для построения разделяющих поверхностей между диагностическими классами, имеющими сложную форму. Классификатор реализует функцию порогового устройства, относящего входной вектор-признак к одному из известных классов на основе сравнения положения этого вектора с разделяющей поверхностью в пространстве признаков. В этом же блоке полученное решение формализуется в виде диагностического заключения, которое должен подтвердить или не подтвердить исследователь. Вид исполнительного устройства может быть различен. В качестве примеров можно привести следующие: устройство индикации (печати) заключительного диагноза, на основании которого исследователь может прекратить эксперимент или продолжить его в скорректированном виде, устройство накопления или передачи информации, устройство автоматической коррекции параметров датчиков и т.д. |
20 наблюдения, снятого с исследуемого объекта. Подробнее вопросы унифицированного представления разнотипных данных можно найти в [2, с. 330]. В блоке автоматической диагностики с использованием выбранного конкретного набора признаков, характеризующих данную диагностическую задачу, производится анализ структуры данных и построение решающего правила. При этом используется информация, полученная на основе анализа имеющегося вектора измерений (система обучена). Для того, чтобы система была достаточно гибкой, в схеме предусмотрено взаимодействие человека с устройством автоматической диагностики. Уровень взаимодействия (степень гибкости системы) зависит от задач, решаемых с использованием данной системы. Он может иметь различные значения: от минимального, когда решается задача обнаружения четко описанного и формализованного симптома (участие человека сводится к простому контролированию работы системы), до максимального, когда система используется в процессе научных исследований, и алгоритмы ее функционирования могут корректироваться на любом этапе работы. В качестве промежуточного значения уровня взаимодействия может рассматриваться случай решения задачи диагностики с использованием визуализации данных и задействованием образного мышления человека-оператора для построения разделяющих поверхностей между диагностическими классами, имеющими сложную форму [68]. Классификатор реализует функцию порогового устройства, относящего входной вектор-признак к одному из известных классов на основе сравнения положения этого вектора с разделяющей поверхностью в пространстве признаков. В этом же блоке полученное решение формализуется в виде диагностического заключения, которое должен подтвердить или не подтвердить исследователь. Вид исполнительного устройства может быть различен. В качестве примеров можно привести следующие: устройство индикации (печати) заключительного диагноза, на основании которого исследователь может прекратить эксперимент или продолжить его в скорректированном виде, устройство накопления или передачи информации, устройство автоматической коррекции параметров датчиков и т.д. 1.3. Постановка задачи выбора модели сигналов, получаемых при функци нально-диагностических исследованиях 1.3.1. Для того, чтобы сформулировать задачу выбора моделей исследу мых сигналов, прежде всего необходимо рассмотреть виды сигналов, получаемых при функционально-диагностических исследованиях, определить их качественные и количественные характеристики. А также необходимо ограничить область рассмотрения медико-биологических сигналов кругом определенных методов функционально-диагностических исследований. Всю совокупность различного рода сигналов, характерных для тех или иных методов функциональных клинических исследований, можно разделить на две большие группы: детерминированные и стохастические (рис. 1.5) [39]. |