多專家知識表格擷取

多專家知識表格擷取（MERGE）是一種以知識表格（Repertory Grid）為基 礎的方法[9]，用以擷取並整合多專家的知識，執行這種辦法分為五個步驟：

（1） 表格結構擷取：從專家群中利用知識表格來收集每一位專家的元素集以及 屬性集，我們假設收集兩位專家的知識範例，如表 2.8 及表 2.9 所示。

表 2. 8 知識表格（專家一）

平衡指數不佳 產品週期過長 超過材料時效 一天運作

時間偏長

一天運作 時間偏短 維修保養

時間偏長

維修保養 時間偏短

表 2. 9 知識表格（專家二）

平衡指數不佳 產品週期過長 超過材料時效 維修保養

時間偏長

維修保養 時間偏短 保養週期

次數偏多

當機週期 次數偏少

（2） 表格結構協調：我們將表2.8及表2.9為兩位專家所擷取的知識表格加以整 合，使其成為一個共同元素集與屬性集，再將這個共同的結果提供給每一 個專家進行討論更改，這個步驟要一直重覆，直到共同的知識表格產生為 止，如表2.10所示。

表 2. 10 二位專家協調後產生共同的知識表格 平衡指數不佳 產品週期過長 超過材料時效 一天運作

時間偏長

一天運作 時間偏短 維修保養

時間偏長

維修保養 時間偏短 保養週期

次數偏多

當機週期 次數偏少

（3） 共同表格評等：繼二位專家經過協調而產生共同的知識表格，專家被要求 對共同的表格進行評等的動作。評等的範例如表 2.11 及表 2.12 所示。

表 2. 11 專家一評等共同表格

平衡指數不佳 產品週期過長 超過材料時效 一天運作

時間偏長 5 3 5 一天運作

時間偏短 維修保養

時間偏長 4 3 4 維修保養

時間偏短 保養週期

次數偏多 2 5 2 當機週期

次數偏少

表 2. 12 專家二評等共同表格

平衡指數不佳 產品週期過長 超過材料時效 一天運作

時間偏長 4 3 4 一天運作

時間偏短 維修保養

時間偏長 5 3 4 維修保養

時間偏短 保養週期

次數偏多 2 4 1 當機週期

次數偏少

（4） 知識整合：將屬性依照對目標的強度進行評等，如果較弱的強度則用【2，

4】兩種評等，如果較強的強度則用【1，5】兩種評等。假設比較的過程 中兩個值之間不相同時，則判斷越靠極端值擁有越多的確定度，1 和 5 的 評等一定分別比 2 和 4 的評等比得更為確定，如表 2.13 所示。

表 2. 13 專家二評等共同表格

平衡指數不佳 產品週期過長 超過材料時效 一天運作

時間偏長 5 3 5 一天運作

時間偏短 維修保養

時間偏長 5 3 4 維修保養

時間偏短 保養週期

次數偏多 2 5 1 當機週期

次數偏少

（5） 規則產生：最後產生規則給專家系統使用。以平衡指數不佳為例：

IF 一天運作時間非常長，且 維修保養時間非常長，且 保養週期次數偏少

THEN “平衡指數不佳”成立

就無法進行知識的整合工作，為了解決這種問題，另一種方法被提出，那就是多 專家知識整合法（FINE）它可以處理專家對談中語意強度的問題，本論文將會 在下一節中解釋這種演進後的方法。