Оқулық Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі бекіткен Алматы, 2011

78 
жазылады, әйтпесе, ӛліп қалады. Ӛкпе қабынғанда температуралық қисық 
ӛзгеше жүреді – пациенттің күйі тұрақты, температура кӛтерілмеген немесе 
тіпті тӛмендеген. Диагнозды екінші күні қою керек. Әрине, бірінші күнді 
еске алмай мұны істеуге болмайды. Егер бірінші күні аурудың 
температурасы аса қатты кӛтерілмесе, онда тыныс жолдары, әйтпесе – ӛкпе 
қабынғаны. Бірақ, ақырғы шешімге екі нүкте жеткілікті ме? Ал нешеу 
жеткілікті? Егер нүктелер «дәл модельді қисыққа жатпаса» не істеу керек? 
Берілген мысалда тек бір параметр ғана еске алынады, ал нақты диагностика 
үшін ең азы 7-8 параметр қажетті. 
Қойылған сұрақтарға бірмәнді жауаптарды табу оңай емес. Кездесетін 
әдістер негізінде шешімді бір рет қабылдауға тиіседі. Қазіргі заманда 
медициналық диагностика есептері критериалды әдістер кӛмегімен сирек 
қарастырылады. Жиі нейрон желілерді пайдаланады, себебі олар анағұрлым 
тиімділеу (мысалы, салмақтарды есептеу үшін). Бірақ, жоғарыда айтылған 
проблемалар нейрон желісіне де қатысты. Мысалы, біз салмақтарды есептеп, 
пациент пен модельдік қисықтар арасындаға 14 күн аралығында ӛлшенген 
айырманы анықтадық. Баламаның ешбіреуі басым болатындай шықпау 
мүмкін, ӛйткені аурудың бастауы бір модельге ұқсайды, ал аяқтауы басқа 
модельге ұқсас болады. Онда салмақтарды әрбір күн үшін енгізіп, 
графиктерді «сатыларға» (бастауы, барысы, жазылуы) бӛлеміз. Нәтижесінде 
түсініксіз құру логикасы бар тым үлкен суперкритерий алыну мүмкін.
Тәжірибеден шығады тиімді диагностика жасау үшін 7-8 маңызды 
параметр жеткілікті. Егер параметрлер санын кӛбейтсек, диагностиканың 
дәлдігі аса ӛзгермейді. Сондықтан, тек маңызды параметрлерді таңдау қажет. 
Сонымен, критериалды есеп – бұл салмақтарды негізді таңдау есебі, мұнда 
маңызды параметрлер «үлкен» салмақты алады. 
Критериалды әдістердің даму салдарының бірі «бӛлетін кеңістік / 
гипержазықтық / функция» деген ұғым. Бӛлетін гипержазықтық (шешуші 
ереже) – бұл кейбір геометриялық интерпретациясы. Яғни осы функция 
зерттелетін нүкте 
A
(
a
1
, 
a
2
, 
a
3
,…, 
a
n
) кейбір салаға жатама жатпай ма деген 
сұраққа бірмәнді жауап бере алады (
8.3-сурет
). Осы функцияның түрі 
бӛлінетін салалардың конфигурациясына және ӛзара орналасуына қатты 
тәуелді. Егер салалар арасында кейбір түзуді жүргізе алсақ және барлық 
нүктелер оның екі жағында қалатындай болса, онда «сызықтық бӛліну» 
туралы айтады. Алғашқы перцептрондар (нейрон желінің болашақ үлгісі) 
осы принципке негізделген болатын. 
Егер салалардың біреуі дӛңес, ал екіншісі басыңқы болса, онда есеп 
күрделі болып шығады (
8.5-сурет
). Одан әрі күрделіледі, егер салалар 
қиылысатын болса, мысалы екі бұлт. Бір бұлт – орманның ӛртенуі, екіншісі - 
ӛзең бетінен булану. Арасындағы шекарасын табу керек. Әрине, осындай 
есепті бір ғана бӛлетін түзу кӛмегімен шешу мүмкін емес. Ол үшін кейбір 
қисық қажетті, не жанамалар негізінде оның кесектік аппроксимациясы 
қажетті. Берілген жағдайда бӛлетін функцияның түрі екінші, үшінші (4- 
дейін) ретті сызықтық емес функция болып шығады. Осындай 

79 
гипержазықтық негізінде айырып тану туралы негізгі математикалық 
теоремалар нейрон желілер теориясында М. Мински және С. Пейрепт 
дәлелдеген.
Енді, қарастырылған сұрақтарға жататын, бір қатар маңызды 
кезендерді қайталайық, келтірлген жолға сүйеніп келесіні еске алайық: 
- баламалар кӛптігі шектеулі, есептеулі және континуалды болу керек; 
- баламаны бағалау бірден бірнеше критерий (әрбіреуі кӛп ӛлшемді 
бола алады, мысалы, активті және реактивті бӛліктен тұратың толық электр 
кедергісі, ӛлшеммен және түсімен сипатталатын медициналық симптом 
«бӛртпе» және т.б.) бойынша жүзеге асырылу мүмкін. Критерийлерде сандық 
және сапалық сипаты бар және олар түрлі типті шкалада ӛлшенеді; 
- таңдау тәртібі бір реттік немесе қайталанатын (мысалы, тәжірибе 
арқылы үйретуді жүргізу, яғни салмақтарды қайта есептеу) болу мүмкін; 
- таңдаудың салдары алдын ала белгілі болу мүмкін (айқындылық 
жағдайдағы таңдау) немесе ықтималдық сипатты болу мүмкін (тәуекел 
кезіндегі таңдау) немесе бір мәнді емес шығысы болу мүмкін (белгісіздік 
жағдайдағы таңдау). 
Атап 
айтылған 
варианттардың 
әртүрлі 
тіркестері 
әртүрлі 
математикалық таңдау есептерге әкеледі. Осындай сұрақтарға арналған 
математиканың арнайы бӛлімдері бар, мысалы «ойын теориясы», 
«операцияларды зерттеу», және т.б. 

жүктеу/скачать 2,02 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: