Поиск по этому блогу

среда, 6 июля 2016 г.

Метод фильтрации разведданных

Боевая подготовкаСама основа фильтрации разведданных заключается в том, что решение принимается на основании сопоставления входящих данных с комплексом заранее сформулированных независимых признаков, каждый из которых имеет свою важность. Данный комплекс и является фильтром. Фильтр представляет собой систему смысловых и логических между свойствами ситуации, объекта, события и их внешними проявлениями, признаками, которые обоснованы теорией и опытом. Так, если информация «удовлетворяет» фильтр, она считается достоверной, если не удовлетворяет — недостоверной.



Фильтр включает в себя признаки, которые 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. В случае поступления сообщения о том, что оружие не заряжено, в таком случае данное сообщение не подходит и считается ложным.

Из полученного сообщения выделяют те данные, которые имеют отношение к признакам фильтрации. При поступлении эти данные классифицируются, оцениваются на достоверность, и после этого принимается отдельное решение по каждому из параметров фильтра (имеется 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 заключается в том, что в методе фильтрации содержание возможных решений формулируется заранее и анализ входящей информации осуществляется по готовым признакам, а в методе сопоставления данных признаки, которые предстоит оценивать, выявляются в процессе анализа информации. Явным преимуществом метода фильтрации является относительная простота. В этом методе отсутствует сложная и неоднозначная процедура определения сопоставимых признаков в разных сообщениях. К недостаткам метода можно отнести то, что сведения, которые не относятся к параметрам данного фильтра, не могут быть в нем использованы. Также нужно учесть, что независимость самих признаков ситуации не означает независимость данных об этих признаках. Результаты, полученные во результате разведки, часто бывают взаимозависимыми, а этот факт представляет собой существенную 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 уделить косвенным данным, которые нежелательно отбрасывать в сторону.

В этом случае составляется таблица для наглядности, в которой имеются параметры фильтра (в строках), а в колонках данные формируются следующим образом: колонки прямого подтверждения, которые включают данные непосредственно подтверждающие признак, затем колонки косвенного подтверждения, далее колонки прямого и косвенного отклонения. В данном случае прямое подтверждение мы обозначаем единицей, прямое отклонение — нулем, косвенное — цифрой характеризующей подтверждение (отклонение). В ячейки где информация отсутствует мы вписываем «-». Затем начинается объединение информации, получение весовых признаков, сравнение с порогом и принятие решения. Эти действия являются аналогичным процессом, как и в методе сопоставления данных.

Метод фильтрации предполагает обоснованный отбор параметров и точное определение их веса в решении. Эта процедура должна быть проведена заранее.

Пример фильтрации разведданных


Пришло 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».

Тебе необходимо принять решение о наличие в данном районе крупного командного пункта противника. Для этого составляется фильтр, который включает в себя признаки крупного командного пункта:

Признаки крупного командного пункта
1 Наличие специальных машин фургонного типа 0.22
2 Подход линий проводной и кабельной связи 0.20
3 Наличие радио- и топосферных станций с характерными антеннами 0.20
4 Направление движения в сторону объекта штабных и легковых автомобилей, мотоциклов 0.21
5 Усиленная охрана района, шлагбаумы, охрана въездов 0.19
6 Расположение в районе средств ПВО на огневых и стартовых позициях 0.19
7 Наличие посадочной площадки для вертолетов (3-5 км от КП) 0.14

В результате мы имеем возможность вывести пороговое значение вероятности наличия крупного командного пункта:


  • 0.90 — верхнее пороговое значение, решение о наличие принимается безусловно;
  • 0.73 — нижнее пороговое значение, ситуация требует доразведки.


Полученные из сообщения данные объединяются в таблицу:

Прямого подтверждения Косвенного подтверждения Прямого отклонения Косвенного отклонения
1 1 - - -
2 - 0.81 - -
3 - 0.81 - -
4 - 0.73 - -
5 1 - - -
6 1 - - -
7 - - - 0

Информация объединяется, в результате чего получаем значение вероятности наличия крупного командного пункта в А — 0,92. Сравнив полученное значение с пороговыми значениями 0.90–0.73 получаем информационное решение: «В пункте А находится или в скором времени будет находится крупный командный пункт».

Комментариев нет:

Отправить комментарий