Интеграция тесных кванторов в систему проверки согласованности экспертных оценок
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2025-23-2-18-28
Аннотация
В статье рассматривается интеграция тесных кванторов в систему проверки согласованности экспертных оценок, что позволяет значительно расширить возможности анализа различных ситуаций. Кванторы существования и всеобщности обеспечивают обработку более сложных логических выражений, увеличивая точность и гибкость системы. Такой подход позволяет учитывать как индивидуальные вероятности факторов, так и их комбинации, что особенно важно при решении комплексных задач, связанных с оценкой рисков и стратегическим управлением. В работе подробно описаны алгоритмы проверки согласованности, включая построение графов для визуализации взаимосвязей между экспертными оценками и методы исправления несогласованностей. Также обсуждается модульный подход к разработке программной системы, обеспечивающей автоматизацию анализа экспертных оценок. Предложенная система демонстрирует высокую универсальность и применимость в задачах управления рисками, прогнозирования и принятия решений, что делает ее важным инструментом для повышения точности прогнозов и разработки более эффективных стратегий управления.
Ключевые слова
Об авторе
Е. Д. Малаева
Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Малаева Елена Дмитриевна, студентка
Новосибирск
Список литературы
1. Куркина Е. П., Шувалова Д. Г. Оценка риска: экспертный метод // Проблемы науки. 2017. № 1 (14). С. 63–69.
2. Павленко А. В., Ковалева Е. Г., Радоуцкий В. Ю. Анализ подходов к оценке риска // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. 2015. №3. С. 106–109.
3. Жуков М. С., Орлов А. И., Фалько С. Г. Экспертные оценки в рисках // Контроллинг. 2017. № 66. С. 24–27.
4. Орлов А. И. Организационно-экономическое моделирование. Ч. 2. Экспертные оценки. М.: Моск. гос. техн. ун-т им. Н. Э. Баумана, 2011. 488 с.
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. Fuzzy model truth values // Proceedings of the 6-th International Conference Aplimat, February 6–9, 2007. Bratislava, Slovak Republic, 2007. P. 423–431.
7. Яхъяева Г. Э., Ясинская О. В. Методы согласования знаний по компьютерной безопасности, извлеченных из различных документов // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2013. Т. 11, № 3. С. 63–73.
8. 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. P. 152–165.
9. 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-Петербург. ун-та. Социология. 2017. № 2. С. 169–184.
10. Дымонт Н. А., Малаева Е. Д., Яхъяева Г. Э. Алгоритмы проверки корректности интервальных экспертных оценок. // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2024.Т. 22. № 2.
11. Ильин В. А., Ким Г. Д. Линейная алгебра и аналитическая геометрия. М.: Проспект, 2007. 400 с.
Рецензия
Для цитирования:
Малаева Е.Д. Интеграция тесных кванторов в систему проверки согласованности экспертных оценок. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2025;23(2):18-28. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2025-23-2-18-28
For citation:
Malaeva E.D. Integration of Tight Quantifi ers into the System for Checking Consistency of Expert Evaluations. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2025;23(2):18-28. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2025-23-2-18-28
Просмотров:
12
Послать статью по эл. почте 