Файл: Модуль і. Основи інформаційних технологій в системі охорони здоров'Я. Обробка та аналіз медикобюлогічних даних.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 19.03.2024
Просмотров: 177
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
даних (таблиця даних розвитку епідемії містить інформацію про 7 днів розвитку епідемії). Порівняйте отримані результати з результатами розрахунків за повною таблицею 25.
2s. Завдання 3-С. Побудуйте графік росту числа захворілих на грип населених пунктів Володарки та Ставища протягом 5 тижнів за даними завдання 4.
2s. Завдання 4-С. Побудуйте графік росту числа захворілих на грип населених пунктів Володарки та Ставища протягом 5 тижнів за даними завдання 4.
114
Редагування діаграм
В иділити діаграму. Кліком виділити необхідну частину (область побудови; осі, ряди даних; легенду) діаграми.
_ L
Виконати команду Формат/Выделенный фрагмент
\
Я ку частину діаграми редагувати?
о бласть
п обудови
Бри необхідності виконати наступне:
о с:
При необхідності змінити параметри на закладках
р яди даних
При необхідності змінити параметри на закладках:
л егенду
При необхідності змінити параметри на закладках:
С хема 3. Редагування Ошграм в табличному процесорі
115
Апроксимація
т
В ведіть початкові дані
П обудуйте діаграму
В иділіть ряд даних діаграми (лінію графіка)
В иконайте команду Диагралша Добавить линию тренда
В иберіть: на вкладці Тип - тип
апроксимуючої функції, на вкладці
Параметры — способи індикації
рівняння і виділіть Показывать
уравнение на
і
Натисніть ОК
ш
Влаштовує вас апроксимуюча функція?
так
А проксимацію завершено
С хема 4. Апроксимація даних в сереОоеищі табличного процесора
116
Представлення систем підтримки прийняття рішень. Експертні системи. Побудова бази знань та структурування. Сучасна архітектура системи
прийняття рішень.
Конкретні цілі заняття: інтерпретувати основні молелі предстанлення медичних знань; аніїлщ-вати принципи лобулови і функціонування систем інлтримки прийнятій рішень; демонструвати вміння використовувати шшшакхивні експертні системи для підтримки прийняті* рішень.
Основні поняття теми
С истема знань, експертна система (ЕС), база знань, штучний інтелект, система штучного інтелекту, інтелектуальні інформаційні технології, інженер зі знань, експерт, діагностика, класифікація, прогнозування, планування, керування, типи EC (інтерпретації даних, діагностики, моніторингу, прогнозування, навчання, планування, проектування, автономні, гібридні, формальні моделі зображення знань
К ороткі теоретичні відомості
Принципово нові досягнення в технології обробки інформації пов'язані зі створенням особливих л юдино-машинних систем, призначених для накопичення й обробки у комп'ютері знань, необхідних для вирішення складних практичних задач. Подібні системи одержали назву систем знань (knowledge based system). Серед систем знань найбільш бурхливо останнім часом розвивалися експертні системи (EC). У медицині EC широко застосовуються для підтримки прийняття рішень при розв'язанні різноманітних проблем діагностики, прогнозування, лікування, управління, навчання тощо.
Продемонструємо особливості архітектури, характеристик та принципів роботи з клінічними експертними системами на прикладі програми «Експертна система» v2.0 (rjttp://bukhnin chat.ru/)_
«Експертна система» є нап і в активною експертною системою, що використовує байесовскую систему логічного висновку. Програма (див. рис. 59) призначена для
2s. Завдання 3-С. Побудуйте графік росту числа захворілих на грип населених пунктів Володарки та Ставища протягом 5 тижнів за даними завдання 4.
2s. Завдання 4-С. Побудуйте графік росту числа захворілих на грип населених пунктів Володарки та Ставища протягом 5 тижнів за даними завдання 4.
114
Редагування діаграм
В иділити діаграму. Кліком виділити необхідну частину (область побудови; осі, ряди даних; легенду) діаграми.
_ L
Виконати команду Формат/Выделенный фрагмент
\
Я ку частину діаграми редагувати?
о бласть
п обудови
Бри необхідності виконати наступне:
-
в полі Рамкг: виберіть Невидимая рамка або
змінити тип, толщину и цвет линий, -
в полі Заливка: виберіть Прозрачная заливка
або змініть цвет або способ заливки,
о с:
При необхідності змінити параметри на закладках
-
Вид зміна типу, товщнни і кольору ліній h -
Шкала, зміна максимуму, мінімуму, основних
проміжних поділок, перетин з віссю; -
Шрифт: зміна параметрів шрифта; -
Чиспо: зміна числового формату, зміна
орієнтації, кутів нахилу
р яди даних
При необхідності змінити параметри на закладках:
-
Вид: зміна типу, товщини і кольору ліній,
заливки і маркерів, -
Оси основної і допоміжної осі; -
Параметры, лінії проекції, мінімум,
максимум; -
Порядокрядов: послідовність рядів даних; -
Y-гюзрешности: значення і способи подання
похибок, -
Подписи данных: подання значень функцій
л егенду
При необхідності змінити параметри на закладках:
-
Вид: наявність рамки, типу, товщини і кольору
ліній, наявність заливки, кольору і узорів, -
Шрифт, зміна параметрів шрифту; -
Размещение: п о л о ж є н ня л еге н д и н а діаграмі
С хема 3. Редагування Ошграм в табличному процесорі
115
Апроксимація
т
В ведіть початкові дані
П обудуйте діаграму
В иділіть ряд даних діаграми (лінію графіка)
В иконайте команду Диагралша Добавить линию тренда
В иберіть: на вкладці Тип - тип
апроксимуючої функції, на вкладці
Параметры — способи індикації
рівняння і виділіть Показывать
уравнение на
і
Натисніть ОК
ш
Влаштовує вас апроксимуюча функція?
так
А проксимацію завершено
С хема 4. Апроксимація даних в сереОоеищі табличного процесора
116
Представлення систем підтримки прийняття рішень. Експертні системи. Побудова бази знань та структурування. Сучасна архітектура системи
прийняття рішень.
Конкретні цілі заняття: інтерпретувати основні молелі предстанлення медичних знань; аніїлщ-вати принципи лобулови і функціонування систем інлтримки прийнятій рішень; демонструвати вміння використовувати шшшакхивні експертні системи для підтримки прийняті* рішень.
Основні поняття теми
С истема знань, експертна система (ЕС), база знань, штучний інтелект, система штучного інтелекту, інтелектуальні інформаційні технології, інженер зі знань, експерт, діагностика, класифікація, прогнозування, планування, керування, типи EC (інтерпретації даних, діагностики, моніторингу, прогнозування, навчання, планування, проектування, автономні, гібридні, формальні моделі зображення знань
К ороткі теоретичні відомості
Принципово нові досягнення в технології обробки інформації пов'язані зі створенням особливих л юдино-машинних систем, призначених для накопичення й обробки у комп'ютері знань, необхідних для вирішення складних практичних задач. Подібні системи одержали назву систем знань (knowledge based system). Серед систем знань найбільш бурхливо останнім часом розвивалися експертні системи (EC). У медицині EC широко застосовуються для підтримки прийняття рішень при розв'язанні різноманітних проблем діагностики, прогнозування, лікування, управління, навчання тощо.
Продемонструємо особливості архітектури, характеристик та принципів роботи з клінічними експертними системами на прикладі програми «Експертна система» v2.0 (rjttp://bukhnin chat.ru/)_
«Експертна система» є нап і в активною експертною системою, що використовує байесовскую систему логічного висновку. Програма (див. рис. 59) призначена для