ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

176
Правый штрихкод отличается от левого направлением обработки
кортежей множества W”, а именно: справа налево (на Шаге 2 полагаем:
A 1 = (, x k ]).
Срединный штрихкод отличается от левого правилом определения
границы интервала, а именно, на шаге 2.2 полагаем: A 1 = [x 1 , (x j-1 + x j )/2) и
A 2 = [(x j-1 + x j )/2, ). Срединный штрихкод не применяется для
целочисленных интервалов.
Смысл разбиения непрерывного или конструктивно-непрерывного
интервала по методу штрихкода заключается в стремлении гарантировать
отсутствие конфликтов в базе прецедентов хотя бы на одном дискретном
уровне (при отсутствии конфликтов на непрерывном уровне).
Сформулируем соответствующее утверждение.
Пусть ∀τ, G(τ) = {Di → Dj}, причем D1 – базовый непрерывный или
конструктивно-непрерывный (целочисленный) домен, а D2 – первый
дискретный домен. Пусть A τ = { j=1,m } τ – некоторое штрихкодовое
разбиение домена D1 произвольного теста τ. Положим
D2 = {A 1 ^p 1 A 1 ;… ; A m ^p m A m }. (4.8)
Пример домена D2 показан в рамках конфигуратора G(Тест).
Пусть Ω({τ/T}, Z) = {α({τ/T}, z)} множество ситуаций действительности
с известными исходами z ∈ Z. Все ситуации описаны с помощью банка
тестов {G(τ) = {Di → Dj}}. Множество Ω не содержит конфликтов на
заданном уровне общности, если нет двух ситуаций с разными исходами,
но совпадающими значениями тестов.
Предложение 4.2. Если множество прецедентов Ω({τ/D1}, Z) не
содержит конфликтов, то его обобщение – набросок Ω({τ/D2}, Z) также не
содержит конфликтов.
Предложение 4.2 гарантирует существование моделей знаний, в
синдромы которых не входят значения {τ/D1}.
4.3.2 Пример «Ураганы»
Пусть имеются данные о координатах − Долготе − Longitude и Широте
− Latitude - для 37 циклонов, достигающих силы урагана, по двум
классификациям циклонов − Baro и Trop. Модельный набор данных
(фрагмент приведен в таблице 4.14) использовался для целей иллюстрации
в работе Elsner, Lehmiller и Kimberlain (1996), авторы которой исследовали
различия между бароклинными и тропическими циклонами в Северной
Атлантике. Данный пример широко используется для демонстрации
методов распознавания и принятия решений.