Обучаемая система поддержки коллективного решения группы независимых экспертов
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Предложено решающее правило, позволяющее оценивать состояние объекта в условиях противоречивой информации, полученной от группы независимых экспертов (алгоритмов). Для использования правила достаточно иметь информацию об априорных вероятностях классов и условных вероятностях ошибок экспертов. Описана архитектура системы, в которой наряду с формированием коллективного решения обеспечивается уточнение вероятностных характеристик, фигурирующих в решающем правиле.
Введение.
В различных областях приложения (техника, экономика, медицина и т.п.) профессиональная деятельность человека связана с принятием решений, которые сводятся к выбору оптимального варианта из множества альтернатив [1,2]. Для повышения эффективности принимаемых решений часто используется информация, полученная от группы экспертов [3-5]. В этом случае возникает необходимость формирования коллективного решения на основе “интеграции” частных решений членов группы. Типичным примером подобного коллектива является медицинский консилиум, принимающий окончательное решение на основании учета частных решений отдельных специалистов [6]. Идея коллективного решения получила также известность не только для группы людей, но и для совокупности формальных алгоритмов [7-19].
Известны различные подходы к интеграции частных решений. В одних случаях предлагается использовать метод голосования (majority vote method) [9,10] или ранжирования (label ranking method) [11, 12]. В других – использовать схемы, основанные на усреднении или линейной комбинации апостериорных вероятностей, которые оцениваются отдельными классификаторами [13,14], либо использовать алгоритмы нечетких правил (fuzzy rules) [15]. Развиваются также подходы, основанные на выделении в пространстве наблюдений локальных областей, в каждой из которых только один из частных классификаторов “компетентен” принимать решение [16,17].
Все эти работы имеют несомненный теоретический интерес и позволяют обосновать выбор той или иной схемы интеграции, если частные решения принимаются на основе формальных правил. В то же время довольно часто на практике эксперты принимают свои решения неформально, полагаясь на свой предшествующий опыт и интуицию.
Разумеется, в этих практически важных случаях также требуется обоснованный подход к интеграции частных решений экспертов. Например, какое окончательное решение должно быть принято, если в результате независимого обследования часть специалистов (экспертов) признала пациента здоровым, а другая часть – больным?
Введение.
В различных областях приложения (техника, экономика, медицина и т.п.) профессиональная деятельность человека связана с принятием решений, которые сводятся к выбору оптимального варианта из множества альтернатив [1,2]. Для повышения эффективности принимаемых решений часто используется информация, полученная от группы экспертов [3-5]. В этом случае возникает необходимость формирования коллективного решения на основе “интеграции” частных решений членов группы. Типичным примером подобного коллектива является медицинский консилиум, принимающий окончательное решение на основании учета частных решений отдельных специалистов [6]. Идея коллективного решения получила также известность не только для группы людей, но и для совокупности формальных алгоритмов [7-19].
Известны различные подходы к интеграции частных решений. В одних случаях предлагается использовать метод голосования (majority vote method) [9,10] или ранжирования (label ranking method) [11, 12]. В других – использовать схемы, основанные на усреднении или линейной комбинации апостериорных вероятностей, которые оцениваются отдельными классификаторами [13,14], либо использовать алгоритмы нечетких правил (fuzzy rules) [15]. Развиваются также подходы, основанные на выделении в пространстве наблюдений локальных областей, в каждой из которых только один из частных классификаторов “компетентен” принимать решение [16,17].
Все эти работы имеют несомненный теоретический интерес и позволяют обосновать выбор той или иной схемы интеграции, если частные решения принимаются на основе формальных правил. В то же время довольно часто на практике эксперты принимают свои решения неформально, полагаясь на свой предшествующий опыт и интуицию.
Разумеется, в этих практически важных случаях также требуется обоснованный подход к интеграции частных решений экспертов. Например, какое окончательное решение должно быть принято, если в результате независимого обследования часть специалистов (экспертов) признала пациента здоровым, а другая часть – больным?
Другие работы
Проблема определения нормы и патологии. Критерии психического здоровья
Slolka
: 10 октября 2013
Содержание
1. Понятие нормы и патологии в современной психологии. Основные подходы к дихотомии «норма – патология»
2. Критерии психического здоровья. Психическая норма
3. Нормоцентристский и нозологический подходы в психологии акцентуаций личности
Заключение
Список источников
Введение
Приспособление людей к окружающей природной и социальной среде сугубо индивидуально. Большинство людей справляется с этой задачей. Но некоторые индивиды, слишком «хрупкие» или плохо подготовленные к жизни, н
5 руб.
Создание справочного пособия с помощью системы управления контентом "Joomla" для обучения информатике в школе
Lokard
: 9 октября 2013
Современный уровень развития электронных устройств и в частности компьютерной техники позволяет создавать новые технологии в различных сферах научной и практической деятельности. Одной из таких сфер стало образование – процесс и результат усвоения систематизированных знаний, умений и навыков.
Образование является мощной информационной сферой, в которой используется опыт различных классических (не компьютерных) информационных систем. Это позволило образованию быстро откликнуться на возможности с
5 руб.
Оценка финансового состояния предприятия/ Анализ платежеспособности
evelin
: 25 октября 2013
Проведите оценку финансового состояния предприятия по следующим направлениям:
1) анализ платежеспособности и ликвидности;
2) анализ финансовой устойчивости;
3) оценка капитала, вложенного в имущество предприятия;
4) анализ рентабельности;
5) анализ обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами;
Проведите диагностику вероятности банкротства.
Сформулируйте выводы по результатам анализа и разработайте рекомендации по финансовому оздоровлению.
5 руб.
Функциональное и логическое программирование. Контрольная работа. Вариант №2.
nik200511
: 16 мая 2016
Контрольная работа
Вариант задачи выбирается по последней цифре пароля. Программы должны быть написаны на языке двух языках: Лисп и Пролог. В программе на Прологе исходные данные должны вводиться с клавиатуры, цель - внутренняя
Вариант 2
Удалите из списка перед каждым вхождением X один элемент, если такой имеется и отличен от X.
Например: На Лиспе при x=1 и списке (1 2 1 1 3) результатом будет список (1 1 1 3).
49 руб.