Байесова схема принятия коллективных решений в условиях противоречий
    Леонид Соломонович Файнзильберг
    Развивается подход к построению схемы принятия коллективного решения в условиях противоречивой информации, полученной от независимых экспертов. Показано, что только при равновероятных классах групповое решение должно совпадать с частным решением более квалифицированного эксперта. Предложены правила, обеспечивающие минимизацию средней вероятности ошибки коллективного решения. Введение.
    Различные сферы профессиональной деятельности человека связаны с принятием решений, которые сводятся к выбору оптимального варианта поведения из множества альтернатив [1,2]. Довольно часто такой выбор опирается на информацию, которую лицо, принимающее решение, получает в виде рекомендаций от коллектива экспертов [3-7].
    Целый ряд прикладных задач, например, задач медицинской и технической диагностики, также сводится к принятию решения: необходимо определить принадлежность состояния объекта исследования к одному из нескольких заранее определенных классов (диагнозов) [8]. В простейших случаях достаточно сделать выбор между двумя возможными состояниями, например "болен" - "здоров", "исправен - неисправен". В других случаях число возможных диагнозов больше двух.
    При решении таких задач используются методы распознавания образов, позволяющие автоматизировать процесс диагностики. С этой целью состояние объекта описывается совокупностью некоторых параметров (признаков) и строится алгоритм распознавания, который после соответствующей настройки (обучения) обеспечивает классификацию текущего состояния объекта. Обычно эффективность таких систем оценивается вероятностью ошибочной классификации.
    Для повышения эффективности систем распознавания в последнее время внимание специалистов привлекают так называемые коллективные (комбинированные) классификаторы [9,10]. Их суть состоит в том, что окончательное решение принимается на основе "интеграции" частных решений, которые принимают отдельные классификаторы.
    Существуют различные подходы к интеграции частных решений. В одних случаях предлагается использовать метод голосования (majority vote method) [11,12] или ранжирования (label ranking method) [13, 14]. В других - использовать схемы, основанные на усреднении или линейной комбинации апостериорных вероятностей, которые оцениваются отдельными классификаторами [15,16], либо использовать алгоритмы нечетких правил (fuzzy rules) [17]. Предлагается также проводить независимое обучение комбинированного классификатора, рассматривая частные решения как новые комплексные признаки [18,19]. Развиваются также подходы, основанные на выделении в пространстве наблюдений локальных областей, в каждой из которых только один из частных классификаторов "компетентен" принимать решение [20].
    Все эти работы имеют несомненный теоретический интерес и, как показано в [21], позволяют обосновать выбор той или иной схемы интеграции, если известны алгоритмы принятия частных решений и характеристики признаков, которые используют отдельные классификаторы.
    В то же время на практике, как отмечено в [1], приходится принимать решения и в тех случаях, когда рассматриваемая проблема слабо структурирована, а формализации поддаются лишь отдельные фрагменты общей постановки. ............