Search academic texts

Information × Registration Number 2123U001455, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title EVALUATION OF THE SENSITIVITY OF EXPLANATIONS IN THE INTELLIGENT INFORMATION SYSTEM popup.author Chalyi S.Leshchynskyi V.Chalyi S.Leshchynskyi V. popup.publication 09-06-2023 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2977 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Предметом вивчення в статті є процеси побудови пояснень щодо отриманих рішень в інтелектуальній інформаційній системі. Метою є оцінка чутливості пояснень на основі аналізу властивостей вхідних даних та відповідних рішень в інтелектуальній інформаційній системі для підтримки вибору найкращого пояснення з позицій задоволення інтересів користувача. Завдання: структуризація критеріїв кількісної оцінки пояснень при представленні інтелектуальної системи у вигляді чорного ящику; розробка методу оцінки чутливості пояснень в інтелектуальній інформаційній системі. Використовуваними підходами є: підходи до побудови пояснень, підходи оцінки пояснень в інтелектуальних інформаційних системах. Отримані наступні результати. Структуровано критерії оцінки пояснень для інтелектуальних систем, представлених згідно принципу чорного ящику. Вказані критерії враховують вплив на пояснення вхідних та вихідних даних інтелектуальної системи, відповідність пояснення процесу прийняття рішення в інтелектуальній системі, а також відповідність пояснення і розуміння результатів інтелектуальної системи користувачем. На базі виконаної структуризації запропоновано метод оцінки чутливості пояснень для інтелектуальної системи, представленої згідно принципу чорного ящика. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано метод оцінки чутливості пояснень для інтелектуальної системи, представленої згідно принципу чорного ящика. Метод містить етапи, пов'язані із перевіркою та визначенням схожості вхідних даних і результатів для альтернативних моделей інтелектуальних систем за кількісними та якісними показниками, а також кількісної оцінки вхідних даних та визначення чутливості пояснення. Запропонований метод дає можливість порівняти та вибрати пояснення з урахуванням властивостей та важливості вхідних даних з тим, щоб визначити можливості застосування альтернативних підходів до побудови пояснень щодо результатів інтелектуальної інформаційної системи. Подальший розвиток запропонованого підходу орієнтований на визначення і реалізацію метрик оцінки точності і прозорості пояснень. popup.nrat_date 2026-04-19 Close