ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
D1 {Подобны; Не подобны}.<br />
130<br />
Предложенный подход к определению сходства, подобия<br />
(эквивалентности) вводит в процесс познания действительности<br />
необозримое множество корреляций. Эквивалентность α и β может в одном<br />
случае иметь характер сходства, а в другом, когда акцентирован другой<br />
признак (аспект), характер оппозиции. Эта множественная соотносимость<br />
ситуаций образует основу для чрезвычайно сложной смысловой регуляции<br />
действительности.<br />
Рассмотрим простой пример определения сходства ситуаций на разных<br />
уровнях общности. Пусть заданы орграфы доменов трех тестов<br />
«Температура тела», «Возраст» и «Диагноз».<br />
τ 1 – Температура тела:<br />
T1 = [34,40] градусов;<br />
T2 = {[34, 35], (35, 36.5), [36.5, 36.8], (36.8, 37.5), [37.5, 40]};<br />
T3 = {пониженная; нормальная; повышенная; высокая};<br />
T4 = {нормальная, ненормальная}.<br />
G(τ 1 )={T1 → T2 → T3 → T4}.<br />
Правила преобразования:<br />
T2.{[34, 35], (35, 36.5)} → T3.”пониженная”;<br />
T2.{[36.5, 36.8]} → T3.”нормальная”;<br />
T2.{(36.8, 37.5)} → T3.”повышенная”; T2.{[37.5, 40]} → T3.”высокая ”;<br />
T3.”нормальная” → T4.”нормальная”;<br />
T3.{пониженная; повышенная; высокая} → T4. ”ненормальная”;<br />
τ 2 – Возраст:<br />
В1 = [0…100];<br />
В2 = {молодой, средних лет, пожилой, старческий}.<br />
G(τ 2 )={В1 → В2}.<br />
Правила преобразования:<br />
В1.[0…33] → В2.”молодой”;<br />
В1.[60…69] → В2.”пожилой”;<br />
d – Диагноз:<br />
D = {DS 1 ; DS 2 }.<br />
В1.[34…59] → В2.”средних лет”;<br />
В1.[70…100] → В2.” старческий”.<br />
Приведем фрагмент базы данных медицинских карт (DS − диагноз).<br />
Исходные данные (фрагменты карт) зададим в виде формы «T1-B1».<br />
Каждая строка – это конкретный клинический случай. С помощью<br />
орграфов G(τ 1 ) и G(τ 2 ) сформируем обобщенные описания и сохраним их в<br />
формах «T3 - B1», «T3 – B2», «T4 – B2», «T2 – B2», «T4 – B1».