Труды КНЦ вып. 11 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) вып. 8/2020 (11)

1 H h 2 3 - 4 - 5 6 7 - 8 - 9 - 10­ 11 12­ 13­ 14- 1 2 3 4 5 —1 _ 6 1-4,8, 7 10-14 8 9 5,6,7,9 10 11 12 13 14 Di 5,6 1-4, 7-14 b Рис. 1. Результаты кластеризации для различных вариантов представления исходных данных в виде совокупности мультимножеств: a - соответствует блоку (b) таблицы 1; b - соответствует блоку (с) таблицы 1. 2. Задача групповой многокритериальной сортировки многопризнаковых объектов при наличии нескольких учителей Найти обобщенное решающее правило для отбора объектов для их многокритериальных оценок можно с помощью разных методов [3-7]. Методов решения задачи групповой классификации объектов существенно меньше [8]. Кроме того, все они ориентированы на количественные данные. При данных качественного характера их агрегирование тем или иным способом представляет самостоятельную, сложную задачу, так как вырабатывая классифицирующее решение необходимо учесть все, в том числе не совпадающие заключения экспертов. Необходимо сформулировать объединенное правило для отнесения объекта к классу, которое базировалось бы на характеристиках объектов и соответствовало бы индивидуальным экспертным правилам сортировки. В самом общем смысле правила классификации представляют собой совокупность требований, которые состоят из логических утверждений следующего вида: ^{условия}, ТНЕЩрешение}. Здесь терм {условия} определяет требования, которым должны удовлетворять выбираемые объекты. Это могут быть имена объектов; значения или комбинации значений признаков, описывающих объекты; ограничения на значения признаков; отношения между объектами; правила сравнения объектов друг с другом или с некоторыми выделенными элементами классов. Терм {решение} обозначает имя формируемого класса и/или принадлежность объекта к заранее определенному классу при выполнении требуемых условий [9]. Для решения задачи групповой многокритериальной сортировки сейсмособытий при наличии нескольких учителей объект исследований представлен в виде 56 условных ячеек, на которые разбит один из участков Кукисвумчоррского месторождения. В предварительной оценке степени a 30