3-3. МЕТОД ФИЛЬТРАЦИИ

Перейдем к методу фильтрации, схема которого показана на рис. 8. Сущность фильтрации состоит в том, что решение принимается на основании сопоставления сообщений с комплексом заранее (априори) сформулированных независимых признаков, каждому из которых приписывается вес (важность). Этот комплекс и является фильтром. Фильтр есть обоснованная опытом и теорией система смысловых и логических связей между свойствами ситуации, объекта, события, явления и их внешними проявлениями, признаками. Если информация удовлетворяет этой системе, она считается достоверной, если не удовлетворяет — недостоверной; в сомнительном случае решение не может быть принято.

Признаки, включенные в фильтр, называются параметрами фильтра. Например, фильтр может состоять из двух сопутствующих подготовке к наступлению признаков: сосредоточение сил и сосредоточение средств. Если поступает сообщение о намерении противника начать наступление одновременно с сообщением об отводе или рассредоточении войск, то эти сообщения не проходят через фильтр и по ним решение не принимается. Выделяются только те данные, которые имеют отношение к признакам фильтрации. Эти данные классифицируются, оценивается их достоверность. После этого принимается отдельное решение по каждому из параметров фильтра: есть соответствующий признак или нет.

Рис. 8. Схема метода фильтрации:
А — входные данные; 1 — группирование данных;
2 — расчленение на элементы; 3 — фильтр;
3₁ — 3_n — сопоставление элементов сообщений с параметрами фильтра;
4₁ — 4_n — оценка достоверности;
5 — объединение данных; R — информационное решение

Информационное решение принимается на основании подтвержденных признаков путем сравнения их суммарного веса с порогом.

Принципиальным отличием метода фильтрации от метода сопоставления является то, что содержание возможных решений формулируется заранее, а анализ входной информации производится по готовым признакам. В ранее рассмотренном методе сопоставления признаки, подлежащие оценке, выявлялись в процессе анализа информации. Основное преимущество метода фильтрации состоит в его относительной простоте (отпадает сложная и неоднозначная процедура определения сопоставимых признаков в разных сообщениях) . Недостатком является то, что сведения, не относящиеся к параметрам фильтра, не используются. Это порождает определенный консерватизм, пренебрежение непривычной информацией, но такова цена достигнутого упрощения. Заметим, что независимость самих признаков ситуации не означает независимости данных об этих признаках. Сами результаты разведки могут быть взаимозависимыми, это определяет основную сложность процедуры.

Метод фильтрации содержит следующие этапы:
— анализ данных по параметрам фильтра;
— выявление подтверждений;
— определение весовых коэффициентов;
— объединение данных;
— сравнение с порогом;
— принятие решения.

Новыми являются этапы анализа и выявления подтверждений. Анализ заключается в отборе сведений, имеющих отношение к параметрам фильтра. Трудность здесь состоит в том, чтобы не отбросить косвенные данные. Результаты этого этапа оформляются таблицей.

Следующий этап связан с обработкой таблицы. Составляется новая таблица, в которой в строки по-прежнему заносятся признаки, а данные в колонках переставляются следующим образом: сначала идут колонки прямого подтверждения, в которые вносятся данные, непосредственно подтверждающие признак, далее колонки косвенного подтверждения, затем колонки прямого и косвенного отклонения. Прямое подтверждение обозначается знаком « +», неподтверждение — знаком «—», косвенное подтверждение (отклонение) обозначается цифрой, характеризующей подтверждение. В пустые места таблицы вписываются нули (по какому-то параметру фильтрации нет данных) . Полученную таблицу будем называть «фильтровой матрицей». Далее следует объединение информации, составление весовой матрицы признаков, сравнение с порогом и принятие решения по плану, аналогичному предыдущему. Фильтрацию можно осуществлять методом амальгамации, при этом параметры фильтра (с равными или неравными весами) будут выступать в качестве «экспертов».

Из приведенного краткого описания ясно, что метод фильтрации предполагает очень обоснованный отбор параметров и точное определение их веса в решении. Это должно быть сделано заранее. Вместе с тем метод проще других формализуется для реализации на ЭВМ.

Рассмотрим пример применения метода фильтрации.

Пусть требуется принять одно из следующих решений относительно уровня подготовки группы офицеров:
1) группа полностью усвоила курс;
2) группа овладела теоретической частью курса, но ей требуется лабораторная практика;
3) группа нуждается в усилении теоретической подготовки, хотя практически подготовлена хорошо;
4) группа не овладела некоторыми разделами курса в теоретическом и практическом отношении;
5) основная часть группы курс знает, но небольшая ее часть отстала по теории и практике.

На основании многолетнего опыта работы могут быть установлены следующие признаки усвоения курса (табл. 6).

Таблица 6

№ признака	Параметры фильтра
1	Знание формул и умение ими пользоваться
2	Знание ограничений, допущений, условий и доказательств
3	Ясное понимание физического смысла явлений
4	Знание принципиальных схем
5	Знание органов управления приборами и умение ими пользоваться
6	Знание монтажной схемы, расположения приборов и их взаимодействия
7	Умение устранять неисправности
8	Овладение боевым применением

Разумеется, этот список может быть продолжен. Допустим, что все признаки непосредственно относятся к решению и их веса равны единице, признаков косвенного подтверждения не предусматривается. [ Косвенными признаками могут, например, быть, знание математики (п. 2) и физическая выносливость (п. 8). ]

Входная информация представлена оценками по разделам курса; разумно эти разделы выбрать в соответствии с априорными признаками. Заметим, что у нас имеется единственный источник информации — экзамен. Установим пороги принятия решения: если средняя оценка больше или равна 4,5 — положительное решение; если средняя оценка меньше 4 — отрицательное решение; если средняя оценка больше 4 и меньше 4,5 — область неопределенности.

Условно разобьем группу на следующие четыре подгруппы;
1) подгруппа с наиболее высокими оценками по всем разделам курса;
2) подгруппа с наиболее высокими оценками только по теоретическим разделам;
3) подгруппа с наиболее высокими оценками только по практическим разделам;
4) подгруппа с наиболее низкими оценками по всем разделам.

Форма записи результатов будет иметь следующий вид (табл. 7).

Таблица 7. Средние значения оценок

№ признака	1-я подгруппа	2-я подгруппа	3-я подгруппа	4-я подгруппа
1	4,7	4,8	4,6	3,6
2	4,8	4,9	4,3	3,2
3	4,7	4,7	4,6	3,6
4	4,8	4,7	4,4	3,8
5	4,9	4,4	4,7	4,4
6	4 7	3,8	4,9	3,2
7	4,6	4,2	4,6	3,9
8	4,7	4,6	4,7	3,4
По всем признакам	4,7	4,5	4,5	3,4

Сравнение с пороговыми значениями дает результаты, приведенные в табл. 8, где знаком «+» показано подтверждение, знаком «—» — неподтверждение, знаком «?» — неопределенность.

Таблица 8

№ признака	1-я подгруппа	2-я подгруппа	3-я подгруппа	4-я подгруппа
1	+	+	+
2	+	+	?
3	+	+	+	-
4	+	+	?	-
5	+	?	+	?
6	+	-	+	-
7	+	?	+	-
8	+	+	+	-

Из таблицы ясно, что для 1, 2 и 3-й подгрупп подтверждается 1-е решение, для 4-й подгруппы — 4-е решение; для всей группы в целом подтверждается 5-е решение, в соответствии с которым основная часть группы курс знает, но небольшая часть отстала по теории и практике. Поскольку для 2-й и 1-й подгрупп имеется только по два неопределенных признака, можно считать, что они укладываются в принятое решение. Пример прост, полученный результат только иллюстрирует формальность действий.

В.В.Дружинин, Д.С.Конторов

Следующая страница: 3-4. Метод распознавания ситуации