ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

146
представлен на рис. 4.12.
Рис. 4.12 – Предельный структурно-завершенный орграф Схемы 4
Схема 4 показывает, как разные схемы могут быть объединены в один
конфигуратор. В разделе 4.3 будет рассмотрена принципиально иная схема
построения конфигуратора, названная «Штрихкодом». Она также может
быть интегрирована в единый конфигуратор. Построение структурнозавершенных
орграфов значительно расширяет возможности обобщения,
т.е. построения синдромной модели знаний, которая собственно и является
математической моделью технологического процесса.
Математическая модель технологического процесса в виде предельной
синдромной и вероятностной модели знаний строится в рамках контекста
, где Z ={1,…, N}; {τ} − тесты, с
помощью которых описываются прецеденты (реализации процесса).
Синдромы моделей знаний имеют вид
S = ({τ/T} → z/Z), υ = υ(S),
где {τ/T} − значения тестов; z/Z – заключение; υ − вес синдрома; υ(S) −
функция вычисления веса. Вес синдрома S пропорционален количеству
опытов (прецедентов) с заключением z/Z, содержащих синдром S.
Синдромы описывают неизбыточные зависимости комплексного
выходного параметра z от взаимного влияния входных параметров.
Синдромы могут быть предельными по уровню общности (см. главу 5).
На основе полного перечня синдромов для каждого заключения могут
быть сформированы минимальные (предельные) модели знаний,
содержащие синдромы с максимальным весом {S}.
Помимо синдромов речь также может идти о вероятностных
закономерностях {R} и сопряженных предельных вероятностных
закономерностях, которые являются ранними предвестниками событий,
например, неблагоприятного течения процесса [136].
Контекст задачи должен быть таким, чтобы
некоторые из предельных синдромов можно было отнести к параметрам