Details
| Title | Принятие коллективного экспертного решения на основе алгоритма Неймана – Пирсона // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2021. – Т. 14, № 1. — С. 155-163 |
|---|---|
| Creators | Антонов В. И. ; Гарбарук В. В. ; Фоменко В. Н. |
| Imprint | 2021 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | Математика ; Теория вероятностей ; алгоритм Неймана - Пирсона ; Неймана - Пирсона алгоритм ; экспертные решения ; коллективные экспертные решения ; коллективное решение консилиума ; результаты голосования (медицина) ; минимизации вероятности ошибок ; Neumann - Pearson algorithm ; algorithm Neumann - Pearson ; expert solutions ; collective expert solutions ; collective decision of council ; voting results (medicine) ; minimizing probability of errors |
| UDC | 519.21 |
| LBC | 22.171 |
| Document type | Article, report |
| File type | |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18721/JPM.14112 |
| Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\66447 |
| Record create date | 4/1/2021 |
В статье рассмотрена возможность обработки результатов голосования в случае коллектива экспертов с различной эффективностью оценки ситуации. Предполагалось, что эксперты должны решить вопрос о наличии или отсутствии у пациента конкретного заболевания. Требовалось наиболее разумно объединить голоса отдельных экспертов в коллективное решение консилиума. В основу построения такого алгоритма был положен метод минимизации вероятности ошибки второго рода при фиксированной вероятности ошибки первого рода (алгоритм Неймана – Пирсона). Показано, что совет, состоящий из экспертов с различной квалификацией, может с большой вероятностью приходить к правильному выводу.
In the article, the possibility of processing voting results in the case of a team of experts with different efficiency in assessing the situation has been considered. The experts were expected to decide whether or not a patient suffering from a specific disease. The most intelligent combination of the individual expert’s votes into a collective council’s decision was required. Our algorithm was based on the Neumann – Pearson principle of minimizing the type 2 error probability at the fixed type 1 error probability. The team of experts with different qualifications was shown to be able to draw a correct conclusion with a high probability.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | All |
|
Access count: 344
Last 30 days: 6
