В данной статье я хотел бы поделиться своим личным опытом использования эвристических механизмов для извлечения ″НЕ-факторов″ из экспертных данных в автоматизированном режиме. Для определения этих факторов я использовал несколько методов, которые помогли мне справиться с этой задачей; Один из таких методов — анализ неопределенности исходных данных. Это важная составляющая при работе с любой формальной системой. Неопределенность может возникать из-за нечетких или неполных данных, которые вводит эксперт. В таких случаях, я применял методы нечеткой логики и вероятностного анализа, чтобы определить степень неопределенности каждого фактора и его влияние на систему в целом. Кроме того, было важно учитывать некорректность исходных данных. Возможно, эксперт мог пропустить какую-то важную информацию или дать неправильные данные, которые могут повлиять на работу системы. Для этого я использовал механизмы проверки и валидации данных, чтобы исключить ошибки и обнаружить некорректность вводимых данных. Неполнота исходных данных также является одним из неприятных ″НЕ-факторов″, с которыми я сталкивался. Иногда эксперт не предоставлял все необходимые данные, что могло привести к неполным или недостоверным результатам. Для решения этой проблемы я использовал стратегии заполнения пробелов и аппроксимации данных, чтобы получить полные и надежные значения для каждого фактора. Наконец, ненормированность исходных данных также является важным аспектом, который следует учитывать при анализе экспертных данных. Эксперты могут использовать разные шкалы измерения или оценки, что может привести к ненадежным результатам. Чтобы решить эту проблему, я использовал методы нормализации данных, чтобы привести их к общей шкале и сделать их сравнимыми.
В результате применения этих эвристических механизмов я смог успешно извлечь ″НЕ-факторы″ из экспертных данных. Однако, стоит отметить, что каждый случай уникален и требует индивидуального подхода. Важно иметь опыт и глубокие знания в области, а также использовать различные методы и техники для достижения наилучших результатов.