ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

208
наиболее близки по покрытию к модели {S * } Full .
Для моделей знаний из таблицы 5.4 рассчитаем долю покрытия λ:
λ (({S * } * Min) 2 ) = 30/36 = 5/6; λ (({S * } * Min) 3 ) = 27/36 = 3/4;
λ ({S * } Full ) = 32/36 = 8/9 = max.
Легко убедится, что модель
({S * } * Min) 4 = {S * (τ 2 /В1 12; z1); S * (τ 2 /В1 50; z1); S * (τ 2 /В1 32; z2);
S * (τ 2 /В1 87; z2)}
является несравнимой по доминированию ни с моделью ({S * } * Min) 2 , ни с
моделью ({S * } * Min) 3 . Действительно, при всей ограниченности модель
({S * } * Min) 4 позволяет классифицировать прецедент α 1 («Т3 – В1») = (τ 1 /T3
Ненорм.; τ 2 /В1 12; z1), а две другие модели нет.
В таблице 5.5 приведены области покрытия модели ({S * } * Min) 4 и модели
({S * } * Min) 5 следующего вида:
({S * } * Min) 5 = {S * (τ 1 /T1 36.0; z1); S * (τ 1 /T1 36,7; z1); S * ((τ 1 /T1 37,2; z2);
S * (τ 1 /T1 36.4; z2)}.
Таблица 5.5 – Покрытие прецедентов двумя минимальными моделями
({S * } * Min) 4 ({S * } * Min) 5
{τ/T}\ α α 1 α 2 α 3 α 4 α 1 α 2 α 3 α 4
«T1 – B1» + + + + + + + +
«T1 – B2» - - - - + + + +
«T1 – B3» - - - - + + + +
«T2 – B1» + + + + - - - -
«T2 – B2» - - - - - - - -
«T2 – B3» - - - - - - - -
«T3 – B1» + + + + - - - -
«T3 – B2» - - - - - - - -
«T3 – B3» - - - - - - - -
Как видно из таблицы модели ({S * } * Min) 4 и ({S * } * Min) 5 являются
несравнимыми по доминированию, хотя в процентном отношении они
покрывают одинаковые площади (доли покрытия одинаковы и равны 1/3).
Можно также убедиться в том, что в примере «Диагностика» ни одна из
моделей {{S * } * Min} не эквивалентна по доминированию модели {S * } Full .
Можно говорить лишь о минимальном обогащении моделей {S * } * Min до
полной эквивалентности с моделью {S * } Full . Так, если к модели ({S * } * Min) 2
добавить два синдрома S * (τ 2 /В1 12; z1) и S * (τ 2 /В1 32; z2), то
результирующая обогащенная модель будет эквивалентна {S * } Full .
Таким образом, одной из центральных задач в рамках метода