基于规则加权专家系统的高校合格教师遴选

几乎每所大学的院系主任都必须在每个学期为受重视的课程遴选若干合格教授。在此意义上，需考虑教学经验、学术培养、竞争等因素。这项工作通常由专家（如院系主任）完成，颇为耗时。迄今已提出若干半自动系统以协助负责人。本文开发了一个完全自动化的基于规则的专家系统。所提专家系统包含三个主要阶段。首先，将人类专家的知识输入并设计为决策树。第二步，基于所生成决策树的给定规则设计专家系统。第三步，提出一种算法，依据专家质量对树的结果进行加权。为提升专家系统性能，开发了多数投票算法作为后处理步骤，以遴选满足每门课程最多专家决策树的合格教师。利用来自伊朗大学的真实数据对所提专家系统的质量进行了评估。计算所得准确率为 85.55，表明了该系统的鲁棒性与准确性。与相关高效工作相比，所提系统计算复杂度低。此外，实现简单与透明盒也是该系统的其他特点。