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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2011
Main Author: Волченко, Е.В.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58821
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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
_version_ 1862724317965451264
author Волченко, Е.В.
author_facet Волченко, Е.В.
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.
collection DSpace DC
container_title Штучний інтелект
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.
first_indexed 2025-12-07T18:46:35Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58821
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Russian
last_indexed 2025-12-07T18:46:35Z
publishDate 2011
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
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
spellingShingle Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
Волченко, Е.В.
Моделирование объектов и процессов
title Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
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
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_short Построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
title_sort построение обучающей выборки w-объектов на основе коллективного решения группы экспертов
topic Моделирование объектов и процессов
topic_facet Моделирование объектов и процессов
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58821
work_keys_str_mv AT volčenkoev postroenieobučaûŝeivyborkiwobʺektovnaosnovekollektivnogorešeniâgruppyékspertov
AT volčenkoev pobudovanavčalʹnoívibírkiwobêktívnaosnovíkolektivnogoríšennâgrupiekspertív
AT volčenkoev constructionofthewobjectstrainingsampleonbasicofsetofexpertssolution