"В.Н.Щеглов. Интерпретация некоторых основных терминов психиатрии " - читать интересную книгу автора

входными переменными. По мере накопления новой информации (в крупных
масштабах времени) будем уточнять нашу интерпретацию этих переменных.
Приведем краткое описание алгоритма построения АМКЛ. Более детальное
ознакомление можно получить из [1], где также желательно просмотреть все
примеры исследования сложных объектов и, главное, комментарии в конце этих
примеров.
В исходном массиве информации Х (n+1, m), где n - число переменных
(столбцов в таблице Х) и m - число состояний объекта (строк в Х),
выделяется один (или несколько) столбцов Y, для которых Y = f(X).,
Значения Y разбиваются на k частей (обычно на 2 по медиане), и эти
значения Z кодируются, например, Z = 0, 1,... Далее каждое состояние, где
задано определенное целевое значение Z, сравнивается со всей его
окрестностью не целевых состояний, начиная с ближайших (вводится понятие
локального времени, отсчитываемого по модулю, начиная со времени
регистрирования данной целевого состояния). Далее строятся конъюнкции К
небольшого, но достаточного числа интервалов переменных. Эти К являются
простыми импликациями (истинными формулами) для функции Z = f((X(n, m)).
Аналогичные операции совершаются и в отношении не целевых состояний. Далее
вычисляются оценки SГS для каждой К(число состояний, удовлетворяющих К),
затем строятся тупиковые дизъюнктивные формы ( т. е. модели для каждой из
Z = 0, 1,... в отдельности): начиная с наибольшей SГS, отбираются К и
объединяются связкой "или"; предварительно отбрасываются те из них,
множества состояний Г которых ("покрытия") уже входят в ранее выбранные К.
Обратим внимание читателей, что интерпретация нижеприведенных терминов
также позволяет в какой-то мере уточнить знание алгоритма построения
моделей.
Теперь приведем список терминов (характерный для большинства
стандартных учебников по психиатрии) и их интерпретации на языке
интуиционистских моделей.

Ощущение: значение определенной переменной в определенное время
(клетка в массиве исходной информации).
Восприятие: состояние объекта в определенное время (строка массива).
Представление: исходный массив данных, поток многомерной информации.
Анестезия: маскирование, временное удаление некоторых переменных
(столбцов в массиве).
Гипостезия: наличие порога, возможно, лишь для некоторых переменных,
запоминание тех значений, которые превышают этот порог.
Гиперэстезия, раздражительность: понижение порога.
Рефлексия: интерпретация иных значений, вычисленных для других
исходных объектов; вычисление ошибки модели.
Иллюзия: неправильная (выявляющаяся в дальнейшем) интерпретация
модели.
Галлюцинация: модель шума на входе.
Псевдогаллюцинация, автоматизм Кандинского - Клерамбо: интерпретация
модели шума.
Эмоция, аффект: оценки отдельных выводов из модели.
Инстинкт (пищевой): обновление входной информации, слежение за
объектом.
Половое влечение: разбиение цели на булевы значения, сопоставление