|
106 потребление кислорода на один кг веса тела больного (10.5-40.9 млитр/мин кг),*,,прирост ДП в ответ на субмаксимальную нагрузку ( 46-312 у. е.),х2коэффициент отношения содержания молочной и пировиноградной кислот (3.9-22.8 у.е.). Перечисленные параметры (кроме возраста)измеряются в лабораторных условиях после работы больного на велоэргометре. Задача диагностики состоит в том, чтобы каждому сочетанию значений параметров поставить в соответствие одно из решений: с/,(у = 1,6). Параметры х, ч-х2, определенные выше, будем рассматривать как лингвистические переменные. Кроме того, введем следующие лингвистические переменные (рис. 4.2.1.): уопасность ИБС, которая измеряется уровнями ¿,+¿4* инструментальная опасность, которая зависит от параметров{х2,х 3,х4,х 5,х 0,х и }; г биохимическаяопасность, которая зависит от параметров {х6,х 7,х8,х9,х 2}. Структура модели для дифференциальной диагностики ИБС показана на рис. 4.2.1. в виде дерева логического вывода, отвечающего соотношениям: ¿ =1ЛХ1’У’2)> (4.2.1) У= /,(*2»*»»*«**5»*10.*)» (4.2.2) ^ = »Х7»Х8<Х9>*12) (4.2.3) Для оценки значений лингвистических переменных Л1 *12, а также у и г , будем использовать единую шкалу качественных термов: Н низкий, нС ниже среднего, С средний, вС выше среднего, В высокий. Каждый из этих термов представляет нечеткое множество, заданное с помощью соответствующей функции принадлежности. |
стенокардия первого функционального класса; стенокардия второго функционального класса; стенокардия третьего функционального класса. Перечисленные уровни будем считать типами диагнозов, которые подлежат распознаванию. При установлении диагноза ИБС для конкретного больного будем принимать во внимание следующие основные параметры, которые измеряются в лабораторных условиях (возможные диапазоны изменения указаны в скобках): возраст больного (31-57 лет), двойное произведение (ДП) пульса на артериальное давление (147-405 условных единиц у.е.), толерантность к физической нагрузке (90-1200 кгм/мин), прирост ДП на один кг веса тела больного (0.6-3.9 у.е.), прирост ДП на один кГм нагрузки (0.1-0.4 у.е.), аденозинтрифосфорная кислота АТФ (34.5-66.2 ммоль/л), аденозиндифосфорная кислота АДФ (11.9-29.2 ммоль/л), аденозинмонофосфорная кислота АМФ (3.6-27.1 ммоль/л), коэффициент фосфорилирования (1-5.7 у.е.), максимальное потребление кислорода на один кг веса тела больного (10.5-40.9 млитр/мин кг), прирост ДП в ответ на субмаксимальную нагрузку ( 46-312 у. е.), коэффициент отношения содержания молочной и пировиноградной кислот (3.9-22.8 у.е.) . Перечисленные параметры (кроме возраста) измеряются в лабораторных условиях после работы больного на велоэргометре. Задача диагностики состоит в том, чтобы каждому сочетанию значений параметров поставить в соответствие одно из решений: . 8.2.2. Нечеткая база знаний Параметры , определенные выше, будем рассматривать как лингвистические переменные. Кроме того, введем следующие лингвистические переменные (рис. 8.6): опасность ИБС, которая измеряется уровнями ; инструментальная опасность, которая зависит от параметров ; биохимическая опасность, которая зависит от параметров . Структура модели для дифференциальной диагностики ИБС показана на рис. 8.6. в виде дерева логического вывода, отвечающего соотношениям: (8.1) (8.2) (8.3) Для оценки значений лингвистических переменных , а также и , будем использовать единую шкалу качественных термов: Н низкий, нС ниже среднего, С средний, вС выше среднего, В высокий. Каждый из этих термов представляет нечеткое множество, заданное с помощью соответствующей функции принадлежности. Пользуясь введенными качественными термами и знаниями эксперта (врачтерапевт В.М. Шеверда) представим соотношения 8.1-8.3 в виде табл. 8.1-8.3. 8.2.3. Нечеткие логические уравнения Используя табл. 8.1-8.3 и операции (И min ) и (ИЛИ max), легко записать систему нечетких логических уравнений, связывающих функции принадлежности диагнозов и входных переменных: Взаимосвязь принятых показателей качества инновационного проекта изображена на рис. 8.25 в виде дерева логического вывода, которому соответствует система соотношений: , (8.21) , (8.22) , (8.23) , (8.24) . (8.25) Рассматриваемые частные показатели , , , , и , а также укрупненные показатели , , рассматриваются как лингвистические переменные с единой шкалой качественных термов: оН очень низкий, Н низкий, нС ниже среднего, С средний, вС выше среднего, В высокий, оВ очень высокий. Каждый из этих термов представляет нечеткое множество, заданное с помощью соответствующей функции принадлежности. Знания, соответствующие соотношениям (8.21) (8.25), представлены в табл. 8.29-8.33. Таблица 8.29 Знания о соотношении (8.21) В В В В вС В В В В В В вС вС вС вС вС вС В В вС вС вС В С В В С С В С С С В С вС С Н Н Н Н С Н Н Н |