Tuning Expert Systems for Cost-Sensitive Decisions
المؤلفون المشاركون
المصدر
Advances in Artificial Intelligence
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-06-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
علوم
الملخص EN
There is currently a growing body of research examining the effects of the fusion of domain knowledge and data mining.
This paper examines the impact of such fusion in a novel way by applying validation techniques and training data to enhance the performance of knowledge-based expert systems.
We present an algorithm for tuning an expert system to minimize the expected misclassification cost.
The algorithm employs data reserved for training data mining models to determine the decision cutoff of the expert system, in terms of the certainty factor of a prediction, for optimal performance.
We evaluate the proposed algorithm and find that tuning the expert system results in significantly lower costs.
Our approach could be extended to enhance the performance of any intelligent or knowledge system that makes cost-sensitive business decisions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sinha, Atish P.& Zhao, Huimin. 2011. Tuning Expert Systems for Cost-Sensitive Decisions. Advances in Artificial Intelligence،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-483021
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sinha, Atish P.& Zhao, Huimin. Tuning Expert Systems for Cost-Sensitive Decisions. Advances in Artificial Intelligence No. 2011 (2011), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-483021
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sinha, Atish P.& Zhao, Huimin. Tuning Expert Systems for Cost-Sensitive Decisions. Advances in Artificial Intelligence. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-483021
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-483021
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر