"В.Н.Щеглов. Творческое сознание: интерпретация алгоритма построения " - читать интересную книгу автора

2. Качественная интерпретация модели
Очевидна более высокая значимость (и устойчивость) вывода К с
максимальной оценкой, однако на практике часто бывают случаи, когда
пользователь включает в X переменные заведомо сильно закоррелированные с Z.
Обычно информационная ценность подобных K мала, эти переменные следует
исключать из X, также как и переменные, например, линейно связанные между
собой или несущие явный шум. Здесь следует отметить, что АМКЛ является
хорошим тестом на качество генератора случая, для идеального генератора все
Г = 1 и r = n, т. е. исходную случайную таблицу X АМКЛ превращает в другой
вид случайной таблицы.
Обычно в начале рассматривается целевая модель, где все К упорядочены
по убыванию Г. Выбирается K|Г = max (где | означает "при условии") и
сравнивается с априорными (литературными) данными, итогом такого сравнения
является вывод (мажоранта [7]) о принадлежности этой ситуации к более общей
группе фактов или к некоторой теории. Эта теория уточняется при подобной
интерпретации последующих К вплоть до такого момента, когда содержательная
интерпретация очередного K оказывается противоречащей интерпретации
предыдущих K. Временно такой очередной К исключается из рассмотрения и
процесс интерпретации продолжается далее. Следует иметь в виду, что формулы
с единичными оценками также истины, однако принадлежат к редко встречающимся
ситуациям. В смысле соответствия их вышеприведенному "семантическому
соглашению" они могут быть шумом, но не исключается ситуация нахождения
"жемчужного зерна" в X, информационное значение которого после
дополнительных исследований окажется большим. Для исключенных Ki ищется иная
интерпретация (теория), чем первоначальная. Далее подобным образом
рассматривается не целевая (обратная в булевом случае) модель.
В более сложном положении оказывается исследователь, когда по
полученной модели отсутствует априорная информация. В этом случае полезные
указания, стимулирующие интуицию пользователя, можно получить следующим
образом. Пусть Z = (0, 1) и Z1 - цель исследования. Для вывода K1|Г1 = max ?
Z1 ищем соответствующей ей Ki |Z0, который или содержит тот же самый набор
xj, или по крайней мере часть этого набора. Во всех случаях желательно
использовать Ki |Z0 с наибольшей оценкой. Для наборов xj как из Ki|Z1 ,так и
Ki|Z0 далее вычисляются из соответствующего контекста взаимно недостающие
интервалы (min xj, max xj) по дополняющим переменным, которых недостает как
в прямых выводах по отношению к обратным, так и наоборот - в обратных по
отношению к прямым.
Если K являются формулами, необходимыми и достаточными для импликации
Z, то соответствующие контексты являются лишь необходимыми условиями.
Истинности новых сложных формул K с дополняющим контекстом сохраняются, т.к.
[min xj, max xj] вычисляется по тому же множеству Гi строк, которые
покрываются Ki. При этом ранг K увеличивается, каждый интервал из контекста
присоединяется к исходной формуле с помощью логической связки "и. Следует,
однако, помнить, что сам по себе контекст отображает лишь факт существования
[min xj, max xj] на множестве Гi строк. Только в конъюнкции с существенными
значениями переменных контекст приобретает черты условия, необходимого для
истинности также и новых сложных формул К. В итоге сопоставление таких
прямых и обратных выводов с одним и тем же набором переменных позволяет
исследователю выявить комплекс причин (некоторый "синдром"), в результате
действия которого выявляется существенное различие между целевыми и не