ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

196
из Ω({τ/T 0 }) активно используется механизм построения замыканий
множества априорных данных {τ/T} + (см. главу 2).
Пример {S} Full на Ω({τ 1 /T2, τ 2 /В3}):
S 1 = (τ 1 /T2 Пониженная, τ 2 /В3 Допенсионный → (z=1));
S 2 = (τ 1 /T2 Нормальная → (z=1)); S 3 = (τ 1 /T2 Повышенная → (z=2));
S 4 = (τ 2 /В3 Пенсионный → (z=2)).
Пример {S} Full на Ω({τ 1 /T3, τ 2 /В1}):
S 1 = (τ 1 /T3 Нормальная → (z=1)); S 2 = (τ 2 /В1 12 → (z=1));
S 3 = (τ 2 /В1 50 → (z=1)); S 4 = (τ 2 /В1 32 → (z=2)); S 5 = (τ 2 /В1 87 → (z=2)).
Легко убедиться, что в рамках описания Ω({τ 1 /T1, τ 2 /В1}) модель {S} Full
включает восемь синдромов. В рамках описания «T3 – B3» моделей знаний
нет (из-за конфликтности данных), однако имеются два синдрома:
S 1 = (τ 1 /T3 Нормальная → (z=1));
S 2 = (τ 2 /В3 Пенсионный → (z=2)).
Приведем общий алгоритм построения полной синдромной модели
знаний в рамках фиксированного описания базы прецедентов Ω({τ/T}), в
которой отсутствуют артефакты.
Алгоритм 5.2
Вход: База прецедентов Ω({τ/T}).
Выход: {S} Full на Ω({τ/T}).
KB (Ω({τ/T})
begin
{S} Full := ∅;
for α({τ/T}, z/Z) ∈ Ω do
for {τ/T}’ ⊆ {τ/T} do
if Sindrom({τ/T}’ α , z α )) = true
then {S} Ful := {S} Ful ∪ S({τ/T}’ α , z α );
return ({S} Full )
end.
Функция Sindrom выполняет одно единственное действие: она
проверяет существование синдрома S({τ/T}’ α , z α ), данные для которого
берутся из прецедента α({τ/T}, z/Z). Отсутствие артефактов в базе
прецедентов Ω({τ/T}) гарантирует, что алгоритм 5.2 формирует непустое
множество {S} Full .
Предложение 5.5. Если база прецедентов Ω({τ/T 0 }, Z) не содержит
конфликтов, то синдромные модели знаний на существуют.
Так как по условию Ω({τ/T 0 }) не содержит конфликтов, то в рамках