Алгоритм анализа согласованности экспертных оценок параметров аппаратно-программного комплекса автоматизированного рабочего места

Системный анализ, управление и обработка информации


Авторы

Филатов В. И. *, Борукаева А. О. **, Бердиков П. Г. ***

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, 2-я Бауманская ул., 5, стр. 1, Москва, 105005, Россия

*e-mail: vfil10@mail.ru
**e-mail: alexbmstu.b@yandex.ru
***e-mail: palber96@gmail.com

Аннотация

В данной статье затрагивается проблема расхождения мнений экспертов и предлагается способ оценки степени согласия. Рассмотрена задача, в которой существует множество аппаратно-программных комплексов автоматизированного рабочего места (АПК АРМ), для летательных аппаратов, обладающее набором одинаковых свойств, и в отношении каждого свойства соответствуют количественные оценки группы экспертов. Результаты оценок представлены в виде матрицы. Описан математический аппарат вычисления коэффициента конкордации – коэффициента согласия. Выполнена проверка работы алгоритма в рамках экспертного опроса, результатом которого были получены экспертные оценки для всех характеристик АПК АРМ. Данные экспертных оценок (количество экспертов 13 человек) были сведены в таблицу. Создана структурная блок-схема алгоритма согласованности экспертных оценок параметров АПК АРМ соединения для летательных аппаратов. Вычислены оценка дисперсии и коэффициент конкордации (степень согласованности оценок параметров АПК АРМ).

В итоге выполнена оценка значимости коэффициента конкордации и сделан вывод в результате полученных расчетов.

Ключевые слова:

автоматизированное рабочее место, аппаратно-программный комплекс, согласованность мнений экспертов, конкордация, математическое ожидание, дисперсия, случайная величина, дисперсионный коэффициент конкордации (коэффициент согласия), мера согласованности

Библиографический список

  1. Липова Т.М. Современные достижения в организации программного обеспечения беспилотных летательных аппаратов // LXIX студенческая международная научно-практическая конференция «Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки». Сборник статей № 9 (68). (Новосибирск, сентябрь 2018) – Новосибирск: СибАК, 2018. С. 33 – 39. URL: https://sibac.info/archive/technic/9(68).pdf

  2. Торшин Д.В., Королев В.С. Создание аппаратно-программного комплекса беспилотного летательного аппарата в целях проведения безопасных испытаний различного оборудования и алгоритмов управления в условиях полёта // XLIV Международная молодёжная научная конференция «Гагаринские чтения – 2018». Тезисы докладов. (Москва, 17-20 апреля 2018) – М: Изд-во МАИ, 2018. С. 25 – 26.

  3. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Введение в математическую статистику. – М.: Изд-во ЛКИ, 2010. – 600 с.

  4. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. – 472 с.

  5. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 816 с.

  6. Гураков М.А., Кривоносов Е.О., Костюченко Е.Ю. Показатели качества систем распознавания пользователей по динамике подписи на основе наивного классификатора Байеса и нейронной сети // Труды МАИ. 2016. № 86. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=67851

  7. Орлов А.И. Теория принятия решений – М.: Изд-во Экзамен, 2005. – 656.

  8. Печинкин А.В., Тескин О.И., Цветкова Г.М. и др. Теория вероятностей. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 456 с.

  9. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2003. – 479 с.

  10. Кордовер К.А., Жданов А.А., Данилов А.М. Универсальный блок управления массивом запоминающих устройств наземного отладочного комплекса // Труды МАИ. 2013. № 65. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=35985

  11. Горяинов В.Б., Павлов И.В., Цветкова Г.М., Тескин О.И. Математическая статистика – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 424 с.

  12. Волков И.К., Загоруйко Е.А. Исследование операций. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. – 436 с.

  13. Вентцель Е.С. Исследование операций. – М.: Советское радио, 1972. – 552 с.

  14. Короткова Т.И. Многокритериальный алгоритм принятия решения в системе обеспечения информационной безопасности объектов гражданской авиации // Труды МАИ. 2015. № 84. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=63279

  15. Волков И.К., Зуев СМ., Цветкова Г.М. Случайные процессы. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. – 448 с.

  16. Панин С.Д. Теория принятия решений и распознавания образов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. – 239 с.

  17. Грешилов А.А. Математические методы принятия решений. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. – 584 с.

  18. Вентцель Е.С. Теория вероятностей и её инженерные приложения. – М.: Высшая школа, 2000. – 480 с.

  19. Шапорев С.Д. Прикладная статистика. – Спб.: Балтийский государственный технический университет «Военмех», 2003. – 254 с.

  20. Акимов Е.В., Кузнецов М.Н. Вероятностные математические модели для оценки надежности беспроводных сенсорных сетей // Труды МАИ. 2010. № 40. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=22873


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2021

Вход