Алгоритмы проверки корректности интервальных экспертных оценок
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-2-5-19
Аннотация
Экспертная вероятность используется для принятия решений, позволяет оценить риски, особенно полезна в условиях ограниченности и недоступности получения объективных данных. При этом возможны противоречия между оценками, что может затруднить анализ и принятие решений. В статье описан алгоритм, который проверяет соответствие экспертных оценок с использованием вероятностных интервалов. Один из разделов посвящен разработке метода оценки новой формулы, основанной на исходной системе оценок. Описан пользовательский интерфейс, обеспечивающий взаимодействие с разработанными алгоритмами.
Ключевые слова
Об авторах
Н. А. Дымонт
Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Дымонт Надежда Андреевна, студент
Новосибирск
Е. Д. Малаева
Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Малаева Елена Дмитриевна, студент
Новосибирск
Г. Э. Яхъяева
Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Яхъяева Гульнара Эркиновна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры общей информатики
Новосибирск
Список литературы
1. Ramsey F. P. Truth and probability // Gärdenfors P., Sahlin N.-E., eds. Decision, Probability and Utility: Selected Readings. Cambridge University Press, 1988. P. 19–47. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511609220.003
2. Palchunov D. E., Yakhyaeva G. E. Integration of Fuzzy Model Theory and FCA for Big Data Mining // SIBIRCON 2019 – International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, Proceedings. 2019. Р. 961–966. DOI: 10.1109/SIBIRCON48586.2019.8958216
3. Карасев О. И., Китаев А. Е., Миронова И. И., Шинкаренко Т. В. Экспертные процедуры в форсайте: особенности взаимодействия с экспертами в проектах по долгосрочному прогнозированию // Вестник Санкт-Петерб. ун-та. Серия: Социология. 2017. № 2. С. 169– 184. DOI: 10.21638/11701/spbu12.2017.203
4. Yakhyaeva G., Skokova V. Subjective Expert Evaluations in the Model-Theoretic Representation of Object Domain Knowledge // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2021. 12948 LNAI. Р. 152– 165. DOI: 10.1007/978-3-030-86855-0_11.
5. Малаева Е. Д., Яхъяева Г. Э. Программная система визуализации и проверки согласованности оценочных знаний экспертов // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2023. Т. 21, № 1. С. 32–45.
6. Yakhyaeva G. E., Palchunova O. D. Fuzzy Models as a Formalization of Expert’s Evaluative Knowledge // Pattern Recognition and Image Analysis, 2023. Vol. 33, no. 3. Р. 529–535. DOI https://doi.org/10.1134/S105466182303046X
7. Palchunov D., Yakhyaeva G. Representation of Knowledge Using Different Structures of Concepts // CEUR Workshop Proceedings. 2020. Vol. 2729. Р. 69–74.
8. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие алгебраические системы // Вестник НГУ. Серия: Математика, механика, информатика. 2010. Т. 10, вып. 3. C. 76–93.
9. Yakhyaeva G. Method for Verifying the Logical Correctness of Experts’ Evaluative Knowledge // 2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON). Yekaterinburg, Russian Federation, 2022. Р. 850–854. DOI: 10.1109/SIBIRCON56155.2022.10016972
10. Yakhyaeva G. E. Separable Fuzzy Models // 2023 IEEE 16th Iternational conference of actual problems of electronic instrument engineering (APEIE). Р. 1480–1483. DOI: 10.1109/APEIE59731.2023.10347792
11. Yakhyaeva G. E. On the Local Coordination of Fuzzy Valuations // The Bulletin of Irkutsk State University. Series Mathematics. 2023. Vol. 46. Р. 130–144. DOI: 10.26516/1997-7670.2023.46.130
12. Шарый С. П. Конечномерный интервальный анализ. Новосибирск: XYZ, 2022. 654 с.
13. Шарый С. П., Шарая И. А. Распознавание разрешимости интервальных уравнений и его приложения к анализу данных // Вычислительные технологии. 2013. Т. 18, № 3. С. 80–109.
Рецензия
Для цитирования:
Дымонт Н.А., Малаева Е.Д., Яхъяева Г.Э. Алгоритмы проверки корректности интервальных экспертных оценок. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2024;22(2):5-19. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-2-5-19
For citation:
Dymont N.A., Malaeva E.D., Yakhyaeva G.E. Algorithms for Verifying the Correctness of Interval Expert Evaluations. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2024;22(2):5-19. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-2-5-19
Просмотров:
101
Послать статью по эл. почте 