Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование», 2017, том 10, выпуск 3, страницы 142–147
DOI: https://doi.org/10.14529/mmp170312
(Mi vyuru393)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Краткие сообщения

Sequential application of the hierarchy analysis method and associative training of a neural network in examination problems
[Последовательное применение метода анализа иерархий и ассоциативного обучения нейронной сети в задачах экспертизы]

O. S. Avsentieva, T. V. Meshcheryakovaa, V. V. Navoevb

a Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Voronezh, Russian Federation
b Federal Service of National Guard Troops of the Russian Federation for the Sverdlovsk Region, Ekaterinburg, Russian Federation
Список литературы:
Аннотация: 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.
Поступила в редакцию: 25.01.2017
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.816
MSC: 03D55
Язык публикации: английский
Образец цитирования: O. S. Avsentiev, T. V. Meshcheryakova, V. V. Navoev, “Sequential application of the hierarchy analysis method and associative training of a neural network in examination problems”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 10:3 (2017), 142–147
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{AvsMesNav17}
\by O.~S.~Avsentiev, T.~V.~Meshcheryakova, V.~V.~Navoev
\paper Sequential application of the hierarchy analysis method and associative training of a neural network in examination problems
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование
\yr 2017
\vol 10
\issue 3
\pages 142--147
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyuru393}
\crossref{https://doi.org/10.14529/mmp170312}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000418233500012}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=29930364}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru393
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyuru/v10/i3/p142
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:114
    PDF полного текста:51
    Список литературы:36
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024