- Интуитивно-понятный интерфейс формирования информационно-аналитического пространства принятия управленческо-профилактических решений.
Информационно-аналитическое пространство на этапе обучения системы (синтеза решающих правил и математических моделей) и на этапе экспертной работы имеет разные формы. На этапе принятия решения оно представляет собой вектор значений, используемых в полученных на этапе обучения величин факторов.
В качестве факторов, влияющих на заболеваемость, предлагается использовать:
- экологические: выбросы в окружающую среду;
- социально-экономические: уровни доходов населения;
- медицинское обеспечение;
- характер питания: уровни потребления продуктов определенной группы;
- сопутствующая заболеваемость.
Кроме формирования информационноаналитического пространства интерфейсная часть служит для управления работы системы анализа в целом (вызов и управление работой отдельных модулей).
- Разведочный статистический анализ.
Осуществляется оценка среднего значения и доверительного интервала и закона распределения. Проводится синтез структур и параметров функций принадлежности.
- База данных
База данных представляет собой массивы качественных и количественных факторов, характеризующих заболеваемость.
- База знаний
База знаний представляет собой структуры и параметры прогностических моделей, а именно:
- алгебраические модели, отражающие взаимосвязь уровней стоматологической заболеваемостей в отдельных административных единицах и в регионе в целом;
- модели временных трендов, отражающих тенденции развития заболеваемости в отдельных административных единицах и в регионе в целом;
- искусственные нейронные сети, позволяющие прогнозировать развитие заболеваемости;
- Модуль формирования протокола анализа.
В данном модуле осуществляется формализация полученных результатов анализа и прогноза и формируется протокол отчета в форме:
«Согласно...., предполагается, что ....».
- Модуль формирования базы знаний.
База знаний формируется под управлением интерфейса путем использования базы данных, а именно:
- алгебраические модели идентифицируются посредством применения линейного и нелинейного, парного и множественного регрессионного анализов;
- дифференциальные модели идентифицируются методами численного дифференцирования и регрессионного анализов;
- искусственные нейронные сети идентифицируются после получения латентных значений;
Интерфейс параметров прогноза по параметрам.
В данном модуле осуществляется диалог с Лицом Принимающем Решение (ЛПР) на предмет задания им таких параметров прогноза как:
- время прогноза;
- характер прогноза (абсолютные или относительные единицы):
- Модуль формирования вариантов прогноза.
Здесь, на основании заданной информации в интерфейсе параметров прогноза, формируются наиболее и наименее вероятные варианты прогноза динамики уровней определенной заболеваемости с вычислением значений коэффициентов уверенности на определенный промежуток времени.
- Модуль формирования протокола анализа.
Данный модуль предназначен для формирования результатов в определенные форматы протокольной информации итогов анализа под управлением дружественного интерфейса и передачи информации: на печать, в файл или на экран монитора.