ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

195
Описание «T1 – B3» Описание «T3 – B1»
τ 1 /T1 τ 2 /B3 z τ 1 /T3 τ 2 /B1 z
36.0 Допенс. Ненорм. 12
1
36.7 Допенс.
Нормальная 50
1
37.2 Допенс. Ненорм. 32
2
36.4 Пенсион.
Ненорм. 87
2
Описание «T2 – B2» Описание «T3 – B2»
τ 1 /T2 τ 2 /B2 z τ 1 /T3 τ 2 /B2 z
Пониженная Молодой Ненорм. Молодой
1
Нормальная Сред. лет
Нормальная Сред. лет
1
Повышенная Молодой Ненорм. Молодой
2
Пониженная Старческ.
Ненорм. Старческ.
2
Описание «T2 – B3» Описание «T3 – B3»
τ 1 /T2 τ 2 /B3 z τ 1 /T3 τ 2 /B3 z
Пониженная Допенс. Ненорм. Допенс.
1
Нормальная Допенс.
Нормальная Допенс.
1
Повышенная Допенс. Ненорм. Допенс.
2
Пониженная Пенсион.
Ненорм. Пенсион.
2
Приведем примеры множеств {S * } S .
S = (τ 1 /T1 37.2 → (z=2));
S = (τ 1 /T1 36.7 → (z=1));
S = (τ 2 /В1 87 → (z=2));
{S * } S = {S * = (τ 1 /T2 Повышенная → (z=2))}.
{S * } S = {S * = (τ 1 /T3 Нормальная → (z=1))}.
{S * } S = {S * = (τ 2 /В3 Пенсионный → (z=2))}.
S = (τ 2 /В1 12 → (z=1)); {S * } S = {S * = (τ 2 /В1 12 → ( =1))}, т.е. S = S * .
S = (τ 2 /В2 Сред. лет → (z=1));
{S * } S = {S * = (τ 2 /В2 Сред. лет → (z=1))}, т.е. S = S * .
S = (τ 1 /T2 Пониженная, τ 2 /В2 Молодой → (z=1));
{S * } S = {S * = (τ 1 /T2 Пониженная, τ 2 /В3 Допенсионный → (z=1))}.
Совокупность синдромов образует синдромную модель знаний, если она
позволяет определить заключение, как минимум, для любого прецедента из
Ω({τ/T 0 }). Модель знаний является полной в рамках фиксированного
описания базы прецедентов Ω({τ/T}), если она содержит все возможные
синдромы в рамках данного описания. Для полной синдромной модели
знаний будем использовать нотацию: {S} Full на Ω({τ/T}) или {S} Full,{τ/T} .
Для оценки применимости той или иной модели знаний к прецедентам