Выявление признаков объекта на основе неполных и противоречивых эмпирических данных

Abstract

В работе рассматривается проблема построения фундаментальной семантической модели исследуемого объекта, которая определяет его признаки, т.е. состав присущих объекту свойств. Набор этих признаков является подмножеством всех измерявшихся (в широком смысле) у исследуемого объекта свойств. Обработка результатов подобных многомерных измерений, наблюдений, регистрации экспертных мнений и т.п. дает исходный эмпирический материал в форме в общем случае логически многозначных оценок истинности суждений вида «объекту x присуще свойство y». С другой стороны, субъект может располагать априорным знанием о вариантах сосуществования различных признаков у исследуемого объекта. Для таких обстоятельств предлагается методика выявления всех допустимых наборов признаков объекта, включающая логико- комбинаторный метод выбора «лучшего» из этих наборов, который и принимается в качестве семантической модели объекта. В работе рассматриваются примеры приложений разработанных моделей и методов, указываются задачи дополнительных исследо