ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

109
финитный набросок.
Количество набросков в экстремальном пограничном слое M X (α)
определяется количеством критических описаний, формируемых методом
предельных обобщений (глава 5).
Принципиально важным является тот факт, что отображения из {F τ }
относятся к автоматизмам вычислительной среды, поэтому орграф
набросков также формируется с помощью автоматизмов. К автоматизмам
из {F τ } следует добавить еще два автоматизма: первый автоматизм –
формирование синдромной модели знаний для любого наброска; второй
автоматизм – формирование предельной синдромной модели знаний на
основе орграфа набросков. Оба эти автоматизма являются неотъемлемой
частью метода предельных обобщений и будут рассмотрены в главе 5.
Приведем пример орграфа набросков. Объект − Компьютерная фирма.
Решается вопрос о приёме программиста на работу. Возможны три
заключения: Z = {1; 2; 3} и, соответственно, три производных множества
заключений:
Z1 = {1; ¬1} = {1, 4}; Z2 = {2 ; ¬2} = {2, 5}; Z3= {3 ; ¬3} = {3, 6}.
Вопрос о приёме на работу решается на основании трех тестов:
− образование;
− владение языками программирования;
− знание английского языка.
Тесты задаются орграфами доменов:
Образование ^t1{
2 { Высшее ^ с; Не высшее ^ a b}
1 { Среднее ^ a; Неполное высшее ^ b; Высшее ^ c }}
Владение языками программирования ^t2{
2 { ООП ^ a; Несколько видов ^ b c }
1 { ООП ^ a; ООП + WEB ^ b; ООП + WEB + низкоуровневый ^ c }}
Знание английского ^t3{
2 { Слабое ^ a; Среднее и выше ^ b c }
1 { Слабое ^ a; Чтение и перевод ^ b; Свободно ^ c }}.
Все орграфы доменов имеют одинаковую структуру: G = {1 → 2}. Схемы
обобщения в орграфах очевидны:
t1: 1.c → 2.c; 1.{a, b} → 2.a;
t2 и t3: 1.a → 2.a; 1.{b, c} → 2.b.
Пусть множество прецедентов Ω содержит 11 случаев, которые
представлены в таблице 3.1 в формате (t1/1, t2/1, t3/1), т.е. в базовых
доменах. В таблице 3.2 приведены сведения о прецедентах на всех уровнях
обобщения.