Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635051)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Лесной вестник. Forestry Bulletin  / №1 2015

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ГРУППОВОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ (200,00 руб.)

0   0
Первый авторПолещук
АвторыКомаров Е.Г.
Страниц7
ID416647
АннотацияДля изучения структурного состава экспертной информации в статье разработана модель нечеткого кластерного анализа, которая позволяет кластеризовать мнения (критерии) экспертов при разных уровнях доверия. Поскольку при обработке экспертной информации достаточно часто приходится иметь дело с лингвистическими описаниями исследуемых объектов, то необходимо не только не игнорировать возникающую при этом нечеткую составляющую, но и использовать методы, позволяющие ее учитывать. Чтобы проанализировать экспертную информацию, недостаточно сравнить данные, полученные от одного эксперта, с данными, полученными от другого эксперта. Необходимо проанализировать структурный состав системы всех экспертных данных и определить место каждого индивидуального экспертного мнения в этой системе. Недостаточно определить количественные показатели сходства экспертных данных, необходима трактовка этих показателей на качественном уровне. Возможность предложенного в статье гибкого подхода к кластеризации экспертных мнений играет существенную роль, поскольку дает возможность принятия решений в зависимости от требований к надежности полученной экспертной информации. На практическом примере в статье показано, что разработанная модель нечеткого кластерного анализа может с успехом применяться для анализа групповой экспертной информации.
Полещук, О.М. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ГРУППОВОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ / О.М. Полещук, Е.Г. Комаров // Лесной вестник. Forestry Bulletin .— 2015 .— №1 .— С. 74-80 .— URL: https://rucont.ru/efd/416647 (дата обращения: 05.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

РАЦИОНАЛЬНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛЕСНЫХ РЕСУРСОВ И ДРЕВЕСНЫХ ПРОДУКТОВ КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ГРУППОВОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ О.М. <...> ПОЛЕЩУК, проф. каф. высшей математики МГУЛ, д-р техн. наук, Е.Г. КОМАРОВ, доц. каф. информационно-измерительных систем и технологии приборостроения МГУЛ, д-р техн. наук olga.m.pol@yandex.ru, komarov@mgul.ac.ru ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет леса» 141005, Московская обл., г. Мытищи-5, ул. <...> 1, МГУЛ Для изучения структурного состава экспертной информации в статье разработана модель нечеткого кластерного анализа, которая позволяет кластеризовать мнения (критерии) экспертов при разных уровнях доверия. <...> Поскольку при обработке экспертной информации достаточно часто приходится иметь дело с лингвистическими описаниями исследуемых объектов, то необходимо не только не игнорировать возникающую при этом нечеткую составляющую, но и использовать методы, позволяющие ее учитывать. <...> Необходимо проанализировать структурный состав системы всех экспертных данных и определить место каждого индивидуального экспертного мнения в этой системе. <...> Недостаточно определить количественные показатели сходства экспертных данных, необходима трактовка этих показателей на качественном уровне. <...> Возможность предложенного в статье гибкого подхода к кластеризации экспертных мнений играет существенную роль, поскольку дает возможность принятия решений в зависимости от требований к надежности полученной экспертной информации. <...> На практическом примере в статье показано, что разработанная модель нечеткого кластерного анализа может с успехом применяться для анализа групповой экспертной информации. <...> С равнительный анализ информации, поступающей от разных экспертов, будет неполным, если проводится только парное сравнение экспертных мнений, но при этом не рассматривается система мнений и не изучается ее структурный состав. <...> Имеется в виду рассмотрение информации, поступающей от разных экспертов, как единой <...>