9.Заключение
В заключение отметим основные особенности предложенного эвристического алгоритма определения физических закономерностей по результатам наблюдений и основанной на нем технологии анализа информации:
1. Зависимости между параметрами, определяющими исследуемое физическое явление, могут быть определены с помощью приведенной выше процедуры только в том случае, когда все определяющие явление параметры измерены. Если же это условие не выполнено и часть параметров не наблюдается и даже не ясна их физическая сущность, закономерность тоже может быть установлена, но с применением уже другой, модифицированной прцедуры. Она потребует большего объёма наблюдений и значительно более сложных вычислений.
2. В случае, когда все определяющие явление параметры измерены, для определения зависимости между параметрами даже при отсутствии ошибок измерения требуется определенный объем наблюдений. Минимальное число экспериментов зависит от сложности исследуемой зависимости: числа параметров, определяющих класс явлений, и степени функциональной зависимости между ними.
3. Предложенный эвристический алгоритм позволяет организовать процедуру поиска решения, включающую проверку по предложенному критерию существования зависимости между параметрами и определение их числа, управление процессом наблюдения исследуемого явления (изменение состава вектора наблюдаемых параметров и числа экспериментов), оценку параметров функций, описывающих исследуемые физические закономерности. Процедура поиска реализует метод проб и ошибок и носит случайный характер.
4. Алгоритм определения параметров физических закономерностей по результатам наблюдений и основанная на нем технология анализа информации подвержены влиянию помех. Результаты моделирования показывают, что при уровне ошибок измерения 5% от значения измеряемых величин картина становится значительно менее выразительной, чем при уровне ошибок в 1,2 и 3%. Для повышения помехозащищенности процедуры необходимо принимать специальные меры: проводить исследования законов распределения участвующих в анализе величин и с учетом результатов такого анализа разрабатывать алгоритмы проверки гипотез и оценки параметров определяемых зависимостей, а также увеличивать число наблюдений, стараться снижать ошибки измерения и добиваться всеми возможными способами совпадения состава и структуры векторов наблюдаемых параметров и параметров, характеризующих изучаемое явление.