@misc{Knauf_Rainer_Towards_2005,
 author={Knauf, Rainer and Gonzalez, Avelino, J. and Tsuruta, Setsuo},
 year={2005},
 rights={Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)},
 description={Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu; 2005; nr 1064, s. 108-120},
 publisher={Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu},
 language={eng},
 abstract={Eksperci zaangażowani w zadania obejmujące wartościowanie wiedzy w systemach z bazą wiedzy (eksperci wartościujący) często mają ograniczone możliwości czasowe i niezadowalająca jest ich dostępność. Co więcej, mają oni często rożne opinie czy zmieniają je z upływem czasu. Chcemy poprawić tę sytuację poprzez wartościowanie wiedzy stosując poprzednia wykonane zadania dotyczące wartościowania dla tego samego systemu. Prezentujemy Wartościującą Bazę Wiedzy (WBB), ktora zawiera zbior poprzednio wykonanych zadań związanych z wartościowaniem przez najlepszych ekspertow. Podstawowa korzyść polega na bardziej wiarygodnych wynikach wartościowania i obniżenia pracochłonności ekspertow. Prezentujemy także koncepcję agentow wartościujących systemy ekspertowe (AWSE), ktorzy reprezentują szczegołową wiedzę ekspertow. Po pewnym okresie uczenia, baza jest systematycznie wymieniana przez wiedzę ekspertow. Pomaga to w redukowaniu zaangażowania ekspertow lub utrzymania ich oczekiwanej aktywności w sytuacji, kiedy nie są dostępni. Opisujemy także eksperymenty z małym prototypem systemu oceniającego te koncepcje.},
 title={Towards Reducing Human Involvment in Validation of Knowledge-based System},
 type={artykuł},
}