विशेषज्ञ प्रणाली एल्गोरिथ्म

Question

मैं एक एल्गोरिथम समस्या जो इस कार्य को करने के लिए कम किया जा सकता है:

मान लीजिए हम n रोगों और m लक्षण की एक सूची है।
प्रत्येक रोग d और लक्षण s के लिए, हम तीन विकल्पों में से एक है:

• लक्षण सकारात्मक रोग साथ जोड़ा जाता है: s => d
• लक्षण नकारात्मक रोग साथ जोड़ा जाता है: s => ~d
• लक्षण बीमारी के साथ असंबंधित है

एल्गोरिदम का लक्ष्य एस के बारे में हां/नहीं प्रश्नों की एक सूची बनाना है लक्षण (या इससे भी बेहतर - प्रश्नों का एक बाइनरी पेड़), जो लक्षणों के अनुसार सटीक बीमारी को कम कर सकता है।

विशिष्ट एल्गोरिदम, प्रासंगिक सॉफ़्टवेयर टूल और यहां तक ​​कि डोमेन-विशिष्ट शब्दकोष के किसी भी संदर्भ की बहुत सराहना की जाएगी।

Answer 1

आप मामले में एक निर्णय पेड़ का उपयोग करें: http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning

मूल रूप से इष्टतम पेड़ (यानी जो तुम से पहले पूछा desease पहचान कर सकते हैं सवाल की औसत संख्या को कम कर देंगे) खोजने एनपी कठिन है।

आप एक लालची एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं और फिर इसे अनुकूलित करने का प्रयास कर सकते हैं (यदि आपको इसकी आवश्यकता है)।

प्रत्येक चरण में आप जितना संभव हो सके मृतकों की संख्या को कम करना चाहते हैं जो अभी भी "संभव" हैं।

आप अपने पेड़ के शीर्ष पर हैं और इसलिए आप किसी दिए गए s के लिए तीन संभावित विकल्प हैं, प्रत्येक विकल्प में रोगों की संख्या की गिनती: pcncuc।

एक तरफ आप अन्य nc पर pc है और uc आप कुछ भी नहीं कह सकता (आप कुछ जानकारी के लिए, लेकिन अब के लिए हम ऐसा नहीं करते हैं कि अपने पेड़ के दो स्तर पर देख सकते हैं)।

तो सबसे खराब स्थिति है, तो आप pc/nc + uc या pc + uc/nc, s कि सबसे खराब स्थिति को कम चुनें है (यानी: एक तरफ का बहुत कुछ है, केवल एक दूसरे पर कुछ)।

आपको abs(pc - (nc + uc)) + abs ((pc+uc) - nc) को कम करने की आवश्यकता है।

अब आपके पास अपने पहले प्रश्न के लिए s है और आप इसे अपने पेड़ का निर्माण कर सकते हैं।

Answer 2

क्या आपका डोमेन वास्तव में यह 'बाइनरी' है या वास्तव में, क्या आप संभवतः प्रत्येक लक्षण/रोग जोड़ी के लिए एक संख्यात्मक मूल्य के रूप में सहसंबंध गुणांक का उपयोग करना चाहते हैं? यह मजबूत सहसंबंधों को कमजोर सहसंबंध से अधिक परिणाम को प्रभावित करने की अनुमति देगा।

यदि ऐसा है तो आप Support Vector Machines पर डेटा देखना और पैटर्न पहचानना चाहते हैं।

Answer 3

यदि आपको केवल एक संदर्भ की आवश्यकता है, तो Russel & Norvig पुस्तक पर एक नज़र डालें।मेरे पास अभी मेरी प्रतिलिपि नहीं है, लेकिन मैं कल इस जवाब को कुछ अध्याय सुझावों के साथ अपडेट कर सकता हूं।

Answer 4

यदि प्रत्येक बीमारी में केवल कुछ लक्षण हैं, तो आप संभावनाओं को मॉडल करने के लिए ग्राफिकल मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

http://en.wikipedia.org/wiki/Graphical_model

http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/bnsoft.html

लेकिन मैं अगर आप सवालों की एक पेड़ बनाने के लिए एक ग्राफिकल मॉडल का उपयोग कर सकते हैं पता नहीं है।

Answer 5

समस्या 1 9 80 के दशक की अधिक सामान्यीकृत नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणाली प्रौद्योगिकी के अग्रदूत माइकिन के बैक्टीरिया/एंटीबायोटिक प्रश्न के समान ही है। परिणामी औजारों के साथ विकसित अन्य चिकित्सा नैदानिक ​​कार्यक्रम थे।

http://en.wikipedia.org/wiki/Mycin