3. Метод фильтрации данных

Сущность фильтрации состоит в том, что решение принимается на основании сопоставления входящих данных с комплексом заранее сформулированных независимых признаков, каждому из которых приписывается вес (важность). Этот комплекс и является фильтром. Фильтр есть обоснованная опытом и теорией система смысловых и логических между свойствами ситуации, объекта, события и их внешними проявлениями, признаками. Т. е. если информация удовлетворяет фильтру, она считается достоверной, если не удовлетворяет - недостоверной.
Признаки, включенные в фильтр, называются параметрами фильтра. Например: фильтр оценки возможности поражения чего-либо из оружия состоит из следующих признаков: оружие должно быть функционально готово к выстрелу, заряжено, наведено на цель и т. д. Если поступает сообщение о готовящемся поражении из данного оружия одновременно с сообщением о том, что оно не заряжено, то такое сообщение фильтр не походит и считается ложным.
Из поступающего сообщения выделяются только те данные, которые имеют отношение к признакам фильтрации. Эти данные классифицируются. Оценивается их достоверность. Затем принимается отдельное решение по каждому из параметров фильтра: есть соответствующий признак или нет. Информационное решение принимается на основании подтвержденных признаков путем сравнения их суммарного веса с порогом.
Принципиальное отличие метода фильтрации от метода сопоставления данных состоит в том, что в методе фильтрации содержание возможных решений формулируется заранее, анализ входной информации происходит по готовым признакам, а в методе сопоставления данных признаки, подлежащие оценке, выявляются в процессе анализа информации. Основное преимущество метода фильтрации в его относительной простоте (нет сложной и неоднозначной процедуры определения сопоставимых признаков в разных сообщениях). Недостатком является то, что сведения, не относящиеся к параметрам фильтра, просто не используются. Это порождает пренебрежение новой, непривычной информацией и это необходимо учитывать.
Необходимо также учитывать то, что независимость самих признаков ситуации не означает независимость данных об этих признаках. Сами результаты разведки могут быть взаимозависимыми, и это представляет собой серьезную проблему.

Метода фильтрации состоит из следующих этапов:

- расчленение входных данных в соответствии с параметрами фильтра;
- сопоставление с параметрами фильтра;
- оценка достоверности и определение весовых коэффициентов;
- объединение данных;
- сравнение с порогом;
- принятие решения по ситуации.

Особое внимание необходимо в том, чтобы не отбросить косвенные данные.
Для наглядности составляется таблица, где в строки заносятся параметры фильтра, а данные в колонках формируются следующим образом: сначала идут колонки прямого подтверждения, в которые вносятся данные, непосредственно подтверждающие признак, затем колонки косвенного подтверждения, далее колонки прямого и косвенного отклонения. Прямое подтверждение обозначается единицей, прямое отклонение - нулем, косвенное - цифрой характеризующей подтверждение (отклонение) В пустые места вписывается " -".
Далее следует объединение информации, получение весовых признаков, сравнение с порогом и принятие решения. Действия аналогичные действиям в методе сопоставления данных.
Метод фильтрации предполагает обоснованный отбор параметров и точное определение их веса в решении. Это должно быть сделано заранее.

Например:
Поступило сообщение: " В квадрате 23-85 обнаружено сосредоточение в пункте А специальных машин фургонного типа, активная работа в районе А частей связи, развертывание в районе частей ПВО, строительные работы по ремонту старых и прокладке новых дорог вокруг А, усиление охраны района. "
Требуется решение о наличие в этом районе крупного командного пункта противника.

Составляется фильтр с признаками крупного командного пункта:

* - Естественно, как и в предыдущем примере, описанные выше признаки призваны лишь описать метод работы с информацией, и не имеют никакого практического значения.

Вводим пороговые значения вероятности наличия крупного командного пункта:

0. 90 - верхнее пороговое значение, решение о наличие принимается безусловно;
0. 73 - нижнее пороговое значение, ситуация требует доразведки.

Данные, полученные из сообщения, объединяются в таблицу:

Объединяем информацию и получаем числовое значение вероятности наличия крупного командного пункта в А - 0. 92.
Сравниваем с пороговыми значениями 0. 90 - 0. 73 и получаем информационное решение:

" В пункте А находится или в скором времени будет находиться крупный командный пункт".