Алгоритмы выявления и устранения ошибок в базах знаний экспертных диагностических систем

В данной работе рассматриваются диагностические системы, которые по своим функциям предназначены для помощи пользователю в разрешении следующей проблемной ситуации: по набору значений частных признаков, описывающих состояние объекта исследования, требуется определить, какими свойствами этот объект обладает. Такие задачи могут возникать, например, в медицинской диагностике (по набору симптомов, описывающих состояние больного, врач должен вынести заключение о характере заболевания), в технической диагностике (по ряду показателей работы системы определяется причина сбоя или поломки), в геологии (на основе данных геологоразведки сделать вывод о наличии месторождений полезных ископаемых) и т. д. К сожалению, для решения подобных задач не всегда возможно применение методов машинного обучения или глубокого машинного обучения, поэтому единственным выходом является использование экспертных механизмов. Цель исследования заключается в формировании базы знаний для решения задач диагностики, которые должны содержать в себе решающие правила опытных экспертов, позволяющих строить классификацию всех возможных состояний объекта в предварительно структурированной проблемной области, классами которой являются подмножества состояний, обладающих одним и тем же свойством.