Лекция по "Экономической теории"

Еще большую надежность и безошибочность придает системе заложенная в нее возможность динамического изменения диагнозов в сложных случаях при повторных обследованиях больных: система подсказывает врачу тактику ведения больного, признаки, за которыми надо внимательно наблюдать, время повторного обращения к системе.

   Метод экспертной классификации  открывает пути к точной имитации суждений эксперта, является средством преодоления существенных трудностей, связанных с приобретением экспертных знаний.

 

 

 

 

Выводы

1.   Принято различать  два вида знаний: декларативное  и процеду-ральное. Второй вид  знаний принято называть умением, навыками. Навыки возникают.при постоянных и многолетних упражнениях по решению тех или иных повторяющихся задач в раз-

   личных областях  человеческой деятельности. Человека, в совершенстве владеющего процедуральным знанием, принято называть экспертом.

2.   Процесс достижения  экспертом высокого профессионального  мастерства занимает не менее  10 лет. За это время в памяти эксперта возникают структуры хранения специально организованной в иерархическом виде информации. Знания эксперта имеют в основном подсознательный характер и не могут быть вербализованы.

3.   Задача построения  компьютерных копий экспертных  знаний является одной из наиболее сложных а области искусственного интеллекта. Основными трудностями при извлечении экспертных знаний являются их подсознательный характер, большой объем и неизбежные ошибки эксперта.

4. Подход экспертной классификации предназначен для построения полных,

непротиворечивых и точных баз  экспертных знаний в задачах отнесения  объектов к различным классам  решений.

Основные черты подхода экспертной классификации:  

• структуризация проблемы;   
• предъявление эксперту описаний объектов в привычном для эксперта виде;
• распространение решений эксперта на другие состояния (объекты) при помощи отношения доминирования по характерности;
• проверка информации эксперта на непротиворечивость; 
• эффективная стратегия опроса эксперта.

5.   Построенная  полная классификация может быть  представлена граничными элементами  классов. Граничные элементы могут  быть достаточно точно описаны с помощью простых по структуре (двухуровневое дерево) решающих правил. Число таких решающих правил сравнительно невелико.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Библиографический список

1.   Simon H.A. The human mind: the symbolic level // Proc. of the American Philosophical Society. 1993. V. 137. № 4.

2.   Richman H., Staszewski J., Simon H.A. Simulation of Expert Memory Using EPAM IV /,/ Psychological Review. 1995. V. 102. № 2.

3._Ericsson K.A. The acquisition of expert performanceran introduction to some of the issues /7 K. A. Ericsson (Ed.). The Road to excellence: the acquisition of expert perfomance in the arts and sciences, sport and games. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates , 1996.

4.   Ericsson K.A. Expert and exceptional perfomance:" evidence of maximum adaptation to task constraints // Annual Review of Psychology. 1996. Л6 47.

5.   Kiidstrom J. The Cognitive Unconscious // Science. 1987. V. 237.

6.   Lewicki P., Hill Т., Czyzewska M. Nonconscious Acquisition of Information //American Psychologist. 1992, June.

7.   Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошковяч Е.М., Фуремс Е.М. Выявление  экспертных знаний. М.: Наука, 1989.

8.   Дмитриев А.Н., Журавлев  Ю.И., Креаделев Ф.П. Об одном  принципе классификации и прогноза  геологических объектов и явлений  // Известия СО АН СССР. Геология и геофизика. Новосибирск, 1968. № 5.

9.   Ларичев О.И., Моргоев В.К.  Проблемы, методы и системы извлечения  экспертных знаний /'/ Автоматика  и телемеханика. 1991. № 7.

10.  Моргоев В.К. Метод извлечения  и структуризации экспертных  знаний: моделирование консультаций: Сб. тр. ВНИИСИ 11 Человекомашинные процедуры принятия решений / Под ред. С. В. Емельянова, О. И. Ларичева. М., 1988.

11.   Гельфанд И.М., Розеяфелвд  Б.И., Шлфрин М.А. Структурная организация данных в задачах медицинской диагностики и прогнозирования. Пре-принт. (Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика»). М., 1982.

12.  Ларичев О.И. Структуры  экспертных знаний // Психологический  журнал. 1995. № 3.

13.  Ларичев О.И., Болотов А.А.  Система ДИФКЛАСС: построение полных  и непротиворечивых баз экспертных знаний в задачах дифференциальной классификации /7 Научно-техническая информация. Сер 2. 1996. № 9.

14.  Фуремс Е.М., Гнеденко Л.С.  STEPCLASS - система извлечения экспертных знаний и проведения экспертизы при решении диагностических задач // Научно-техническая информация. Сер. 2. 1996. № 9.

15.  Ларичев О.И., Нарыжвъш Е.В.  Компьютерное обучение экспертным  знаниям // ДАН. 1998. Т. 332.

16.  Денисов Г.Ф., Ларичев О.И., Фуремс Е.М. Автоматизированная  диагностическая система «Острого живота» и заболеваний, его симулирующих, на догоспитальном и госпитальном этапах оказания неотложной квалифицированной помощи // Военно-медицинский журнал. 1988. № 1.