Бележки относно дефиницията на групови оценки

Всички разгледани методи за получаване на групови оценки позволяват да се получат надеждни резултати в случай на добре подбрана група от експерти и последователност на техните мнения. Ако това не е така, тогава възниква проблемът с определянето на количествена оценка на степента на съгласие между експертите. Получаването на количествена мярка позволява по-разумно тълкуване на причините за разминаването на мненията.

За да се оцени степента на съгласуваност на мненията на експертната група, се използват по-специалнокоефициентите на съгласуване на дисперсията и ентропията[5]. Освен това при обработката на резултатите от класирането могат да възникнат следните задачи:

определяне на връзката между класациите на двама експерти;

връзки между постигането на две различни цели при решаването на една и съща група проблеми;

връзки между признаци (обекти).

В тези случаикоефициентът на рангова корелацияможе да служи като мярка за връзката. Характеристика на връзката на набор от класации ще бъде матрица на коефициентите на рангова корелация. Коефициентите на рангова корелация на Spearman [5] и Kendall [5] са известни.

2.4 Експертни системи с несигурни знания.

2.4.1 Несигурности в ES и породени от тях проблеми.

В живота често се налага да се оценяват хипотези, за които има непълна или недостатъчна информация. Понякога е трудно да се направят точни оценки, но въпреки несигурността, ние вземаме разумни решения. За да бъдат полезни ES, те също трябва да могат да правят това. Класически пример за този проблем е медицинската диагностика. Винаги има някои съмнения относно яснотата на проявата на симптомите на определено заболяване. Съмненията относно наличието на определено заболяване при пациента продължават дори когатовсичките му симптоми са ясно изразени.

Как се проявява и отчита несигурността в експертните системи? Нека разгледаме най-простата ситуация. Нека използваме правилото

и да предположим, че няма други правила и предпоставки, които да са от значение за разглежданата ситуация. Къде възниква несигурността? В ES може да бъде два вида:

несигурност вистинността на самата предпоставка(например, ако степента на увереност, чеAе вярно, е 90%, тогава какви стойности ще вземеB)

неопределеностна самото правило(например можем да кажем, че в повечето случаи, но винаги, ако имаA, значи има иB)

Още по-сложна ситуация възниква, ако правилото има формата:

ако (A и B), тогава C

където можем да сме сигурни до известна степен както в истинността на всяка от предпоставките (A,B), и още повече в съвместното им проявление, така и в истинността на самото заключение. Има четири важни проблема, които възникват при проектирането и създаването на ES с несигурни знания:

Как да се определи количествено степента на сигурност при установяване на истинността (или неистинността) на някои данни?

Как да изразим степента на подкрепа на заключението от определена предпоставка?

Как да използваме заедно две (или повече) предпоставки, които независимо влияят на заключението?

Как да бъдем в ситуация, когато е необходимо да обсъдим верига от изход за потвърждение на заключението в условията на несигурност?

Първо, нека разгледаме възможностите за използване на теорията на вероятността при влизане в условия на несигурност.

---