Sequential Application of the Hierarchy Analysis Method and Associative Training of a Neural Network in Examination Problems

Предлагается развитие методики экспертизы, основанной на последовательном применении метода МАИ и ассоциативном обучении нейронных сетей и являющейся альтернативой обычным методам решения прямой задачи экспертизы.
Представлен методологический подход к задаче экспертизы, при котором сохраняется информация о всех объектах, что позволяет рассмотреть их показатели в совокупности - принцип мягкого максимума (softmax), основанный на модели смешения оценок экспертов. Такой подход представляет различные возможности интерпретации результатов экспертизы с сохранением качественно неизменной общей картины соотношения показателей объектов экспертизы и позволяет получать более достоверные результаты экспертизы, особенно в случаях, когда характеристики объектов сильно различаются.

Ключевые слова

метод анализа иерархий; самоорганизующиеся нейронные сети; смешение оценок экспертов.

Литература

1. Саати, Т. Принятие решений: Метод анализа иерархий / Т. Саати. - М.: Радио и связь, 1993. - 278 с.
2. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. - М.; СПб.; Киев: Вильямс, 2006. - 1104 с.
3. Бухарин, С.В. Кластерно-иерархические методы экспертизы экономических объектов / С.В. Бухарин, А.В. Мельников. - Воронеж: Научная книга, 2012. - 276 с.
4. Бухарин, С.В. Методы нейронных сетей в экспертизе технических средств охраны / С.В. Бухарин, С.А. Мальцев, А.В. Мельников. - Воронеж: Научная книга, 2016. - 177 с.
5. Медведев, В.С. Нейронные сети. Matlab 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с.