Спосіб прогнозування виникнення міоми матки у робітниць в умовах впливу електронного приладобудування

Спосіб прогнозування виникнення міоми матки у робітниць в умовах впливу електронного приладобудування на основі нечіткої логіки базується на створенні експертної системи знань, що враховує дані клінічного обстеження, який відрізняється тим, що визначають фактори ризику виникнення міоми, які враховують шкідливі фактори виробництва, дані анамнезу, гінекологічного та лабораторного обстеження з подальшим формулюванням висновку (ступеня ризику) таким чином: для кожної конкретної жінки визначають значення кожного з окремих факторів ризику, а саме: х1 - професійний ризик (0-3 бали); х2 - термін роботи на виробництві (1-30 р.); х3 - температура повітря в цехах (1830°C); х4 - рівень загального штучного освітлення (90-500 люкс); х5 - кількість легких негативних аеройонів в повітряному середовищі цеху (0-1000 в м 3); х6 - рівень вуглекислоти в повітрі цехів (0,10,37%); х7 - строк контакту з додатковими шкідливостями (0-15 р.); х8 - вік жінки (20-58 p.); х9 - вік початку менструацій (11-16 р.); х10 - вік початку статевого життя (16-35 р.); х11 - кількість абортів в анамнезі (0-10); х12 - кількість патологічних родів (0-6); х13 - тривалість непліддя в анамнезі (010 років); х14 - тривалість запальних захворювань матки і додатків (0-10 р.); х15 - рівень соматичної небезпеки (0-5 балів); х16 - рівень менструальної небезпеки (0-5 балів); х17 - характер болю внизу живота (0-4 бали); х18 - наявність поліпів внутрішніх статевих органів (0-3 бали); х19 - рівень гемоглобіну (80-140 г/л); х20 - позитивна алергічна реакція негайного типу з аутоалергеном (ІТГ) (0-1); х21 - реакція бластної трансформації лімфоцитів з аутоалергеном (0-50%) (в дужках вказані діапазони змінюваності кожного з приведених факторів ризику); далі, для кожного конкретного значення х1-х21 знаходять коефіцієнт перетворення u: x - x -i uj = 4 ´ i (1) x i - x -i 29905 d1 - низький ступінь ризику виникнення міоми матки; d2 - нижче середнього ступеня ризику виникнення міоми матки; d3 - середній отупінь ризику виникнення міоми матки; d4 - вище середнього ступеня ризику виникнення міоми матки; d5 - високий ступінь ризику виникнення міоми матки; р - виробнича небезпека, яка залежить від факторів (х1, x2, х3 , х4 , х5 , х6, х7); а - анамнестична небезпека, яка залежить від факторів (х8 , х9, х10 , х11, х12 , х13, х14, х15); g - гінекологічна небезпека, яка залежить від факторів (х16, х17, х18); l - лабораторна небезпека, яка залежить від факторів (х19, х20, x21); спочатку знаходять значення функцій належності для кожного з видів небезпек; за формулами 12-31: m H (p ) = m H (x1 ) I m H ( x2 ) I m C (x 3 ) I m B (x 4 ) I де mj(хі) - значення функцій належності конкретного І-го фактору; mj(р) - -"- за виробничою небезпекою, mj(а) - -"- за анамнестичною -"-, mj(g) - -"- за гінекологічною -"-, mj(l) - -"- за лабораторною -"-, а j Î(Н, нС, С, вС, В), U - знак операції АБО, ∩ - логічної операції ТА; аналогічно знаходять значення функцій належності ступенів ризику: md1(p, a, g, l), md2(p, a, g, l), md3(p, a, g, l), m d4(p, a, g, l), m d5(p, a, g, l) де md1(p, a, g, l) - функція належності розв'язку d=d1, залежна від значень змінних (p, a, g, l); md2(p, a, g, l) - функція належності розв'язку d=d2, залежна від значень змінних (p, a, g, l); md3(p, a, g, l) - функція належності розв'язку d=d3, залежна від значень змінних (p, a, g, l); md4(p, a, g, l) - функція належності розв'язку d=d4, залежна від значень змінних (p, a, g, l); md5(p, a, g, l) - функція належності розв'язку d=d5, залежна від значень змінних (p, a, g, l); mj(p, a, g, l) - функції належності якісних термів за кожною конкретною небезпекою, а j Î(Н, нС, С, вС, В); рівні d1-d5 вважають типами діагнозів, які підлягають розпізнаванню, при чому d1 - низький ступінь ризику виникнення міоми матки; d2 - нижче середнього ступеня ризику виникнення міоми матки; d3 - середній ступінь ризику виникнення міоми матки; d4 - вище середнього ступеня ризику виникнення міоми матки; d5 - високий ступінь ризику виникнення міоми матки, найбільше значення dі і є заключним висновком ступеня ризику міоми матки у конкретної робітниці (можливо однакове значення двох-трьох функцій належності, наприклад, md4(p, a, g, l)=m d5(p, a, g, l), в цьому випадку заключення формулюють d4-d5, тобто ступінь ризику "Вище середнього-Високий"). I mB (x 5 ) I mH ( x6 ) I mH( x7 ) U mнС (x1 ) I I m H ( x2 ) I m C (x 3 ) I m B (x 4 ) I m B (x 5 ) I I m H ( x6 ) I m H ( x7 ) U m H ( x1 ) I m H ( x 2 ) I I m C( x 3 ) I mB ( x 4 ) I mB (x 5 ) I mнС ( x 6 ) I I mH ( x7 ) U m H( x1) I mнС (x 2 ) I mнС ( x 3 ) I (12) I m B (x 4 ) I m B ( x5 ) I m H ( x 6 ) I m H ( x 7 ) U U mB (x 1) I m H( x2 ) I mC (x 3 ) I mB (x 4 ) I I mB (x 5 ) I mH ( x6 ) I mH( x7 ) U mB ( x1) I I m нС( x 2 ) I mC ( x3 ) I mв С( x 4 ) I mB (x 5 ) I I mH ( x6 ) I mH( x7 ), (тобто, з кожного із значень функцій належності в рядку вибираємо найменше значення, із стовбчика з шести найменших значень вибираємо найбільше - воно і буде дорівнювати функції належності mН(р): низький рівень ризику за виробничою небезпекою), аналогічно знаходять: mнС(р); mС(р); mВС(р); mВ(р); mН(а); mнС(а); mС(а); mвС(а); mВ(а); mH(g); mнC(g); mС(g); mвС(g); mВ(g); mН(l); mнС(l); mC(l), m вC(l), mВ(l), Винахід відноситься до медицини, а саме до способу прогнозування ризику виникнення гінеко-логічного захворювання - міоми матки. Відомо, що кожна патологія глибоко причинно детермінована. У її виникненні приймають участь багато факторів, які пов'язані з впливом зовніш-нього середовища, а також анамнестичні, імуноло-гічні, гормональні і багато інших факторів, взаємо-зв'язок між якими є неповторним (Е.Г. Михайленко с соавт., 1939; С.І. Жук, 1995). Міома матки являється однією з найрозповсю-джених гінекологічних патологій у жінок після 35 років. Поодинокі публікації (К.И. Журавлева, В.С. Лучкевич, 1980; Т.Я. Спицина, Р.Я. Чепурно-ва, 1980, Г.Я. Клименко, 1981) вказують на те, що міома матки займає ІІІ-IV місце в структурі гінеко-логічної захворюваності робітниць радіоелектрон-ного приладобудування. Вивчаючи частоту та стр уктуру гінекологічної захворюваності робітниць "гермозони" радіоелектронного виробництва (ВО "Жовтень" м. Вінниця) ми встановили, що пе-рвинна захворюваність на міому становить 3,0±0,5% і кожна четверта гінекологічна хвора цьо-го підприємства - це робітниця з міомою матки, Саме це спонукало нас до необхідності розробки способу прогнозування міоми, що в подальшому дасть можливість надати своєчасні лікувально-профілактичні рекомендації та знизити гінекологіч-ну захворюваність. Для розв'язку задач медичної діагностики найбільше розповсюдження отримали математичні методи основані на байєсовському підході (Глуш-ков В.М. та ін., 1981), теорії планування експери-менту (Лисенков А.Н., 1979, Адлер Ю.П. та ін., 1984), методу фазового інтервалу (Растригин Л.А., 1982) та ін. Основні складності використання цих методів при створенні та практичному застосуван-ні автоматизованих систем меди 2 29905 чної діагностики зв'язані з необхідністю збирання великих масивів експериментальної інформації, складністю її ста-тистичної обробки та інтерпретації в термінах при-йняття рішення про конкретний діагноз. Крім того, відомі методи не дозволяють описувати причинно-наслідкові зв'язки між параметрами стану хворого (факторами ризику) та його діагнозом (ступенем ризику) на природній мові. В зв'язку з цим ми пропонуємо принципово но-вий підхід оцінки ступеню ризику виникнення однієї з найбільш поширених гінекологічних захворю-вань, міоми матки, в умовах впливу на організм робітниць радіоелектронного виробництва, на базі проведених комплексних досліджень. Метод базується на теорії нечітких множин, що дозволяє описувати причинно-наслідкові зв'язки між діагнозом хворого і параметрами його стану, або між факторами ризику, причинами, які впли-вають та обумовлюють виникнення захворювання та конкретним наслідком (ступенем ризику) у ви-гляді висловлювань природною мовою. Ці зв'язки формалізуються за допомогою нечіткої логіки. Ви-користання теорії нечітких множин для розв'язання задач медичної діагностики здійснюється на основі принципів лінгвистичності діагнозу та параметрів стану хворого, а також лінгвистичності та ієрархіч-ності діагностичних знань (А.П. Ротштейн, 1996). Прототипом винаходу являється спосіб про-гнозування якості діяльності людини-оператора на основі нечіткої логіки (И.В. Сергета, Г.А. Чорново-лик. Экспертная система для прогнозирования ка-чества деятельности человека-оператора на ос-нове психофизиологических параметров // Конт-роль и управление в технических системах. - Вин-ница. - 1995. - 4.І. - С. 248-247). В зв'язку з тим, що даний метод використовується для прогнозування якості діяльності людини-оператора, тому він не дозволяв прогнозувати гінекологічну патологію, зокрема, міому матки. В основу винаходу поставлено завдання - про-гнозування ризику виникнення міоми матки у робі-тниць в умовах впливу комплексу шкідливих чин-ників радіоелектронного виробництва за рахунок визначення ймовірних факторів ризику. Об'єктом вивчення були хворі з міомою матки (83 жінки), які працювали тривалий час на зазна-ченому виробництві. Прогнозування базується на використанні ви-значених нами факторів, які опосередковано, або безпосередньо сприяють створенню певного пре-морбітного фону, на якому може виникнути міома матки. Ці фактори визначалися в результаті ви-вчення параметрів виробничого середовища, ана-мнестичних даних, клінічного перебігу захворю-вання, структури соматичної патології, імунологіч-ного стану та результатів лабораторних дослі-джень. Нижче перераховані параметри факторів, де в дужках вказані можливі діапазони змінювано-сті цих параметрів: хі - професійний ризик (0-3 ба-ли); інші спеціальності - 0 балів; контролери 1 бал; випробувальниці 2 бали; монтажниці 3 бали; х2 - термін роботи на виробництві (1-30 ро-ків); х3 - температура повітря в цеха х (18-30°С); х4 - рівень загального штучного освітлення (90500 люкс); х5 - кількість легких негативних аеройо-нів в повітряному середовищі цеху (0-1000 в м 3); х6 - рівень вуглекислоти в повітрі цехів (0,1-0,37%); х7 - строк контакту з додатковими шкідливостями (кислоти, луги, газ, окисли) (0-15 років); х8 - вік жінки (20-58 років); х9 - вік початку менструацій (1116 років); х10 вік початку статевого життя (1635 років); х11 - кількість абортів в анамнезі (0-10); х12 - кількість патологічних родів (0-6); х13 - три-валість непліддя в анамнезі (0-10 років); х14 – три-валість запальних захворювань матки і додатків (0-10 років); х15 - рівень соматичної небезпеки: (0 - 5 балів), відсутність соматичних захворювань 0 балів, - перенесені дитячі інфекції - 1 бал, - ожи-ріння - 2 бали, - захворювання шлунково-киш-кового тракту - 3 бали, - нейроциркуляторні дисто-нії - 4 бали, - гіпертонічна хвороба - 5 балів; х16 - рівень менструальної небезпеки: (0-5 балів): регу-лярний менструальний цикл - 0 балів; нерегулярні менструації - 1 бал; гіперполіменоррея - 2 бали; альгодіоменоррея - 3 бали; меноррагія - 4 бали;- метроррагія - 5 балів; х17 - характер болю внизу живота: (0-4 бали), - відсутність болю - 0 балів, - ниючий рідкий біль - 1 бал; - ниючий довготрива-лий біль - 2 бали;- переймоподібний біль - 3 бали;- відчуття важкості внизу живота - 4 бали; х18 - наявність поліпів внутрішніх статеви х органів: (0-3 ба-ли); - відсутність поліпів - 0 балів; - поліп шийки матки - 1 бал; - поліп цервікального каналу - 2 ба-ли; - рецидивуючі поліпи - 3 бали; х19 - рівень гемоглобіну (80-140 г/л); х20 - позитивна алергічна реа-кція негайного типу з аутоалергеном (ІТГ) (0-1); х21 - реакція бластної трансформації лімфоцитів з аутоалергеном (0-50%). Пропонуємо визначати ступені ризику виник-нення міоми матки на таких рівнях (від нижчого до вищого): d1 - низький отупінь ризику виникнення міоми матки; d2 - нижче середнього ступеню ризи-ку виникнення міоми матки; d3 - середній ступінь ризику виникнення міоми матки; d4 - вище серед-нього ступеню ризику виникнення міоми матки; d5 високий ступінь ризику виникнення міоми матки. Рівні d1-d5 ми вважали типами діагнозів, які підлягають розпізнаванню. Фактори х1-х21 , зазначені вище, ми розглядали як лінгвістичні змінні. Крім того, використовували також такі лінгвістичні змінні: р - виробнича небез-пека, яка залежить від факторів (х1, x2 , х3, х4, х5 , х6, х7); а - анамнестична небезпека, яка залежить від факторів (х8, х9 , х10, х11, х12, х13 , х14 , х15); g - гінеко-логічна небезпека, яка залежить від факторів (х16, х17 , х18); l - лабораторна небезпека, яка залежить від факторів (х19, х20, x21). Взаємозв'язок введених лінгвістичних змінних визначається системою співвідношень: (1) d = f d (p, a, g, l) p = f p ( x1, x 2 , x3 , x 4 , x5 , x 6 , x 7 ) (2) a = fa ( x8 , x9 , x10, x11, x12, x13, x14, x15) (3) 3 29905 g = f g ( x16 , x17 , x 18 ) (4) (5) l = fl (x 19, x 20 , x 21) . Для оцінки значень лінгвістичних змінних х1:х21, а також p, a, g, l, ми використовували єдин у систему якісних термів: Н - низький, нС - нижче се-реднього, С - середній, вС - вище середнього, В - високий. Кожний з цих термів подає нечітку множину, задану за допомогою відповідної функції належності. В подальшому користуючись введеними якіс-ними термами та нашою базою знань, подаємо співвідношення (1) (5) у вигляді слідуючих формул: m d1(p, a, g, l) = = m H(p) I mH (a) I mH( g) I mH (l) U U mH (p) I m нС (a) I mH( g) I mH (l) U (6) U mнС (p) I mН (a) I mН( g) I mН (l) m d2 (p, a, g, l) = = mнС (p) I mнС (a) I m H(g) I m H(l) U U mС (p) I mнС ( a) I mH (g) I mH (l) U (7) U mнС (p) I m С( a) I mН (g) I mН (l) m d3 (p, a, g, l) = = m С(p) I mнС (a) I m нС (g) I mH (l) U U mС (p) I m С( a) I mH (g) I mH (l) U (8) U mв С(p) I mН (a) I mН (g) I mН (l) d4 (p, a, g, l ) m= = m С(p) I mС (a) I m нС( g) I mH(l) U U mв С(p) I mнС (a) I mH(g) I m H(l) U U mС (p) I mв С(a) I mН( g) I mН(l) U U mС (p) I m С(a) (9) I mнС (g) I m в С(l) U U mС (p) I mВ (a) I mв С(g) I m В (l) U U mС (p) I mв С(a) I mв С(g) I mнС (l) m d5 (p, a, g, l) = = mв С(p) I m Н(a) I mС (g) I mв С(l) U U mв С(p) I mв С(a) I m H(g) I m нС(l) U U mв С(p) I mв С(a) I m в С( g) I mН(l) U U mВ (p) I m нС (a) I mнС (g) I m нС (l) U U mВ (p) I m С (a) I mН (g) I mН (l) U U mВ (p) I m в С( a) I mС (g) I m нС (l) U U mВ (p) I m в С( a) I mв С(g) I mнС (l) U (10) U mВ (p) I m С (a) I m С( g) I mС (l) U U mв С(p) I mН (a) I mнС (g) I m С (l) U U mВ (p) I m Н(a) I mнС (g) I mнС (l) U U mВ (p) I m В (a) I m В (g) I mВ (l) U U mВ (p) I m в С( a) I mв С(g) I mв С(l) U U mв С(p) I mВ ( a) I mнС (g) I m в С(l) d1-5 де m (p, a, g, l) - функція належності розв'язку d=d1-5, залежна від значень змінних (p, a, g, l); mН,нС,С,вС,В(p, a, g, l) - функції належності термін по кожній з небезпеки; р - професійній, а – анамнез-тичній, g - гінекологічній, l - лабораторній; кожний стовпчик рядків відповідає нечіткому логічному ви-словлюванню типу ЯКЩОТОДІ, яке використовує операції ТА-АБО (U - знак операції АБО, ∩ - логіч-ної операції ТА). Наприклад, як видно з формули 6, низький ступень ризику виникнення міоми матки у робіт-ниць електронного приладобудування (d=d1) ви-значається такими нечіткими висловлюваннями: ЯКЩО р=Н, ТА а=Н, ТА g=Н, ТА l=Н; АБО р=Н, ТА а=нС, ТА g=Н, ТА l=Н; АБО р=нС, ТА а=Н, ТА g=Н, ТА l=Н; ТОДІ d=d1 . Функції належності нечітких термів знаходять аналогічно за допомогою таблиць експертних оці-нок 1-4. 4 29905 Для того, щоб використати в наших розрахун-ках логічні рівняння, подані вище, необхідно ви-значити функції належності mj(хj) нечітких термів (Н, нС, С, вС, В) для всіх факторів хі, де і=1,21. В загальному випадку кожному факторові хі повинна відповідати своя п'ятірка функцій належностей. Перехід від функцій mj(u) до функцій mj(хі), що визначаються, здійснюється таким чином: x - x-i uj = 4 ´ i , m(ui ) = m(x i ) (11) xi - x-i ì 1- 0,5u mH (u) = í î( 4 - u) / 6 ì0,5 + 0,5u ï mнС(u) = í1,5 - 0,5u ï 1 - 0,25u î u Î [0, 1) u Î [1 4] , (12) u Î [0, 1) u Î [1 2) , u Î [2, 4] (13) ì0,5u u Î [0, 2) m C(u) = í 2 - 0,5u u Î [ 2,4] î ì0,25u u Î [ 0, 2) ï mBС(u) = í0,5u - 0,5 u Î [2, 3) ï2,5 - 0,25u u Î [ 3, 4] î (14) (15) ì1/ 6u u Î [ 0, 3) (16) mB (u) = í 0,5u - 1 u Î [3, 4], î де: хі - значення конкретного і-го фактора ризику конкретної жінки, х-і - нижня границя зазначеного фактору, x -i верхня межа цього ж фактора, u - проекція (коефіцієнт перетворення) значення хі на інтервалі uÎ[0; 4] (знаходять за формулою 11). Приклад розрахунку: робітниця К., таб. номер 06214, цех 07 (х1=3; х2=17; х3=29; х4=100; х5=60; х6=0,36; х7=0; х8=35; х9=13; х10=20; х11=2; х12=0; х13=0; х14=5; х15=2; х16=0; х17=1; х18=0; х19=122; х20=0; х21=6); знаходимо u: u1=4х(3-0)/(3-0)=4; тепер визначаємо функції належності: mН(u1)=0; mнС(u1)=0; mС(u1)=0,5; mвС(u1)=0,5; mВ(u1)=1. Аналогічно знаходимо функції належності для ко-жного з факторів х1:х21 . Далі, за допомогою таб-лиць 1-4 знаходимо: mH (p) = = 0 I 0,298 I 0,165 I 0,017 I 0,04 I 0,025 I 1 U U 0 I 0,298 I 0,165 I 0,017 I 0,04 I 0,025 I 1 U U 0 I 0,298 I 0,165 I 0,017 I 0,04 I 0,038 I 1 U U 0 I 0,448 I 0,082 I 0,017 I 0,04 I 0,025 I 1U U 1I 0,298 I 0,165 I 0,017 I 0,04 I 0,025 I 1U U 1I 0,448 I 0,165 I 0,017 I 0,04 I 0,025 I 1 = = 0,017 тобто, з кожного з рядків визначаємо найменше значення, з цих значень вибираємо найбільше, аналогічно обчислюємо: mнС(р)=0,036; mС(р)=0,5; mвС(р)=0,5; mВ(р)=0,5; mН(а)=0,333; mнС(а)=0,333; mС(а)=0,21; mвС(а)=0,395; mВ(а)=0,4; mH(g)=0,5; mнC(g)=1; mС(g)=0,5; mвС(g)=0,5; mВ(g)=0; mН(l)=0,76; mнС(l)=0,74; mC(l)=0,6; mвC(l)=0,3; mВ(u1)=0,2. Тепер, за формулами 6-10 аналогічно проводимо розра-хунки значень функцій належності діагнозів: md1(p, a, g, l)=0,333; md2(p, a, g, l)=0,333; md3(p, a, g, l)=0,333; md4(p, a, g, l)=0,395; md5(p, a, g, l)=0,5; най-більше 5 цих чисел - 0,5 і відповідає заключному ступеню ризику виникнення міоми (d5), тобто – ви-сокому рівню. Всі математичні розрахунки проводились за допомогою спеціально розробленої програми на персональній ЕОМ. Враховуючи високу виробничу та анамнестич-ну небезпеку виникнення міоми (mВ(р)=0,5 і mВ(а)=0,4) робітниці було рекомендовано не пра-цювати в умовах "гермозони" та пройти курс про-тизапальної та вітамінної терапії (хр. аднекоіт). Від наданих рекомендацій робітниця відмовилась. Че-рез 6 років (1996 р.) в неї була виявлена міома 13-14 тижнів, прооперована. 5 29905 Використання способу достовірно у 92% хво-рих на міому, в зв'язку з тим, що з такою вірогідніс-тю були проведені всі розрахунки при математич-ному моделюванні. Для підтвердження достовір-ності експертної системи спосіб прогнозування був використаний у 83 хворих на міому матки, при чо-му співпадання лікарського та комп'ютерного діаг-нозу було у 93,9% хворих. Пропонований спосіб прогнозування ризику виникнення міоми матки дав змогу створити групи здорових робітниць не тільки з різними ступенями ризику виникнення міоми, але й з визначенням найбільш вагомих факторів ризику: виробничих, анамнестичних, гінекологічних, лабораторних. Са-ме це дає можливість надати індивідуальні лікува-льно-профілактичні рекомендації. Таблиця 1 Знання про співвідношення (2) p=fp(x1, x2 , x3 , x4, x5, x6, x7) x1 Н нС Н Н В В Н Н нС В С С Н С С С В В Н Н В С С В Н С С Н В В В В В х2 Н Н Н нС Н нС нС нС нС нС нС нС С нС вС С нС С вС С вС вС С С вС С вС В вС С вС В вС х3 С С С нС С С нС С нС нС нС С вС вС вС вС вС вС вС вС вС вС вС вС В В вС В В В В вС В х4 В В В В В вС вС вС С С С вС нС нС нС нС С нС С Н С С С нС Н нС Н Н Н Н Н Н Н х5 В В В В В В вС вС вС вС вС вС нС нС С нС С нС нС Н нС нС нС нС Н Н Н Н Н Н Н Н Н х6 Н Н нС Н Н Н нС нС нС нС нС Н вС С С вС С вС вС вС вС вС С вС вС С С вС вС вС вС В вС x7 Н Н Н Н Н Н Н Н Н нС нС Н нС нС нС нС нС нС нС С нС нС С нС нС нС С С нС нС нС нС С р Н нС С вС В Таблиця 2 Знання про співвідношення (4) g=fg (x16 , x17, x18) x16 Н х17 Н х18 Н 6 g Н 29905 Н Н Н Н нС нС нС нС Н нС нС С С С вС вС вС С вС вС В Н нС нС нС Н нС нС нС С С Н Н нС С Н С В вС вС вС С нС Н нС вС Н нС С Н НС С В Н нС Н нС Н В Н Н вС Н нС С вС В Таблиця 3 Знання про співвідношення (3) а=fа(x8, x9, x10, x11 , x12, x13 , x14, x15) x8 Н Н Н нС нС нС С С С нС вС вС вС нС С вС вС вС С С вС вС нС нС вС С х9 С нС нС С нС нС нС С С Н С вС нС Н С Н В Н С С С С С нС нС вС х10 С С нС нС нС С С нС Н вС вС вС С С С вС Н С С С С С вС вС С С х11 Н Н Н Н нС Н нС нС С нС нС С С С вС вС вС нС нС нС Н Н Н вС С С х12 Н Н Н Н Н Н Н Н нС Н нС нС Н нС Н нС В Н Н Н Н Н Н нС Н Н х13 Н Н Н Н Н Н Н Н Н нС Н нС Н Н нС Н Н Н Н Н Н Н Н Н вС С x14 Н Н Н Н Н Н Н Н Н нС Н нС нС нС С Н вС В нС нС Н Н Н нС В В x15 Н Н Н нС нС нС Н Н Н Н нС Н нС С вС вС вС С В вС В вС вС вС В В а Н нС С вС В Таблиця 4 Знання про співвідношення (5) l=fl(x19, x20 , x21) x19 В х20 Н х21 Н 7 l Н 29905 В вС вС вС С С С С нС С нС Н Н нС нС нС Н нС С С Н Н Н нС Н нС Н вС В С Н Н нС вС В В В В В вС нС Н нС нС Н нС нС нС Н нС нС нС вС вС В вС С В вС вС __________________________________________________________ ДП "Український інститут промислової власності" (Укрпатент) Україна, 01133, Київ-133, бульв. Лесі Українки, 26 (044) 295-81-42, 295-61-97 __________________________________________________________ Підписано до друку ________ 2002 р. Формат 60х84 1/8. Обсяг ______ обл.-вид. арк. Тираж 35 прим. Зам._______ ____________________________________________________________ УкрІНТЕІ, 03680, Київ-39 МСП, вул. Горького, 180. (044) 268-25-22 ___________________________________________________________ 8 нС С вС В