Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов

Работа посвящена решению задачи построения решающих правил в адаптивных системах распознавания при наличии классификации каждого объекта группой независимых экспертов. Для оценки степени согласованности экспертов в классификации объектов предлагается использовать показатель уверенности классификации...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2011
1. Verfasser: Волченко, Е.В.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58821
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов / Е.В. Волченко // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 147-153. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58821
record_format dspace
spelling Волченко, Е.В.
2014-03-31T11:34:50Z
2014-03-31T11:34:50Z
2011
Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов / Е.В. Волченко // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 147-153. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58821
004.931’1
Работа посвящена решению задачи построения решающих правил в адаптивных системах распознавания при наличии классификации каждого объекта группой независимых экспертов. Для оценки степени согласованности экспертов в классификации объектов предлагается использовать показатель уверенности классификации. Для учета степени согласованности экспертов осуществляется переход к взвешенным выборкам w-объектов. Предлагается единый подход к формированию взвешенной выборки w-объектов по исходной выборке и добавляемым в процессе работы системы объектам. Анализ результатов тестовых исследований показал существенное снижение ошибок классификации при использовании выборки w-объектов для построения решающих правил классификации.
Роботу присвячено дослідженню задачі побудови вирішуючих правил в адаптивних системах розпізнавання за наявності класифікації кожного об’єкту групою незалежних експертів. Для оцінки міри узгодженості експертів в класифікації об’єктів пропонується використовувати показник упевненості класифікації. Для врахування міри узгодженості експертів здійснюється перехід до зважених вибірок w-об’єктів. Пропонується єдиний підхід до формування зваженої вибірки w-об’єктів по вихідній вибірці і об’єктам, що додаються в процесі роботи системи. Аналіз результатів тестових досліджень показав істотне зниження помилок класифікації при використанні вибірки w-об’єктів для побудови вирішуючих правил класифікації.
A work is devoted to solving the problem of constructing decision rules in adaptive recognitions systems in the presence of classification of each object by the group of independent experts. To estimate consistency of experts in the objects classification it is proposed to use the index of classification’s confidence. Transitions to the weighted samples of w-objects are made to take into account consistency of experts in the classification of objects. The unified approach to the formation of the weighted sample of w-objects from the original sample and adding of the objects are proposed. Significant reductions in classification errors when using the sample of w-objects in the construction of decision rules of classification are shown.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Моделирование объектов и процессов
Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
Побудова навчальної вибірки w-об’єктів на основі колективного рішення групи експертів
Construction of the W-Objects Training Sample on Basic of Set of Experts’ Solution
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
spellingShingle Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
Волченко, Е.В.
Моделирование объектов и процессов
title_short Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
title_full Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
title_fullStr Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
title_full_unstemmed Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
title_sort построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
author Волченко, Е.В.
author_facet Волченко, Е.В.
topic Моделирование объектов и процессов
topic_facet Моделирование объектов и процессов
publishDate 2011
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Побудова навчальної вибірки w-об’єктів на основі колективного рішення групи експертів
Construction of the W-Objects Training Sample on Basic of Set of Experts’ Solution
description Работа посвящена решению задачи построения решающих правил в адаптивных системах распознавания при наличии классификации каждого объекта группой независимых экспертов. Для оценки степени согласованности экспертов в классификации объектов предлагается использовать показатель уверенности классификации. Для учета степени согласованности экспертов осуществляется переход к взвешенным выборкам w-объектов. Предлагается единый подход к формированию взвешенной выборки w-объектов по исходной выборке и добавляемым в процессе работы системы объектам. Анализ результатов тестовых исследований показал существенное снижение ошибок классификации при использовании выборки w-объектов для построения решающих правил классификации. Роботу присвячено дослідженню задачі побудови вирішуючих правил в адаптивних системах розпізнавання за наявності класифікації кожного об’єкту групою незалежних експертів. Для оцінки міри узгодженості експертів в класифікації об’єктів пропонується використовувати показник упевненості класифікації. Для врахування міри узгодженості експертів здійснюється перехід до зважених вибірок w-об’єктів. Пропонується єдиний підхід до формування зваженої вибірки w-об’єктів по вихідній вибірці і об’єктам, що додаються в процесі роботи системи. Аналіз результатів тестових досліджень показав істотне зниження помилок класифікації при використанні вибірки w-об’єктів для побудови вирішуючих правил класифікації. A work is devoted to solving the problem of constructing decision rules in adaptive recognitions systems in the presence of classification of each object by the group of independent experts. To estimate consistency of experts in the objects classification it is proposed to use the index of classification’s confidence. Transitions to the weighted samples of w-objects are made to take into account consistency of experts in the classification of objects. The unified approach to the formation of the weighted sample of w-objects from the original sample and adding of the objects are proposed. Significant reductions in classification errors when using the sample of w-objects in the construction of decision rules of classification are shown.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58821
citation_txt Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов / Е.В. Волченко // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 147-153. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT volčenkoev postroenieobučaûŝeivyborkiwobʺektovnaosnovekollektivnogorešeniâgruppyékspertov
AT volčenkoev pobudovanavčalʹnoívibírkiwobêktívnaosnovíkolektivnogoríšennâgrupiekspertív
AT volčenkoev constructionofthewobjectstrainingsampleonbasicofsetofexpertssolution
first_indexed 2025-12-07T18:46:35Z
last_indexed 2025-12-07T18:46:35Z
_version_ 1850876305229217792