Проверка информации эксперта и гипотезы о характерности

Как отмечалось, не ошибающихся экспертов не бывает. Поэтому информацию эксперта следует подвергать проверке, основанной на использовании условий доминирования по характерности.

Формально такую проверку можно представить следующим образом. Пусть на каком-то этапе диалога «компьютер—эксперт» состояние было отнесено к классу Pj : R1 е P,, После каждого ответа эксперта осуществлялось распространение по доминированию. Построенные конусы доминирования по характерности в общем случае пересекаются. Это означает, что некоторые состояния могут быть классифицированы несколько раз. Предположим, что при этом классификации какого-то состояния av различаются. Тогда, например, (av, aj) EDp1, но av е Pj, т. е. av более характерно для класса P1, чем ар однако оно оказалось отнесенным (при другом ответе эксперта) к классу Pj . Этот факт может быть как ошибкой эксперта, так и проявлением зависимости диагностических признаков.

При выявлении противоречия в классификации компьютер предъявляет эксперту на экране описания двух состояний и просит еще раз их проанализировать. Если эксперт обнаруживает свою ошибку, он ее устраняет и опрос продолжается. Если эксперт подтверждает обе противоречивые классификации, то: с помощью эксперта выделяется подмножество зависимых диагностических признаков; эти признаки объединяются в один агрегированный признак, не зависящий от остальных.

Аналитические оценки показывают, что в среднем около 25% ответов экспертов проверяются, что позволяет считать построенную базу знаний непротиворечивой и надежно отражающей экспертные знания.