ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ЗНАНЬ
Journal Title: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї - Year 2018, Vol 1320, Issue 44
Abstract
Розглядається алгоритм машинного навчання комп’ютеризованої системи контролю знань за тестовими завданнями. При цьому машинне навчання здійснюється в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, яка ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання. Як ознаки розпізнавання розглядалися результати відповідей студентів на тестові завдання, які оцінювалися за стобальною шкалою. Запропоновано алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчання з паралельно-послідовною оптимізацією системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання. Як параметр машинного навчання, що оптимізується, розглядався нижній контрольний допуск на ознаки розпізнавання при фіксованому верхньому допуску. При цьому отримані в процесі паралельної оптимізації квазіоптимальні контрольні допуски на ознаки розпізнавання використовувалися як стартові при реалізації алгоритму машинного навчання з послідовною оптимізацією. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання розглядалася модифікована інформаційна міра Кульбака, яка є функціоналом від точнісних характеристик класифікаційних рішень. Оскільки, специфіка контролю знань полягає в тому, що алфавіт класів є структурованим, то розглядалася вкладена структура контейнерів класів розпізнавання, які характеризують відповідні рівні знать. При цьому вкладена структура характеризувалася загальним центром розсіювання векторів-реалізацій класів розпізнавання. Така структура на відміну від полімодальних контейнерів класів розпізнавання дозволила підвищити оперативність машинного навчання та достовірність вирішальних правил. Перевірка працездатності запропонованого алгоритму машинного навчання здійснювалася за репрезентативною вхідною навчальною матрицею, яка була сформованою за результатами тестування студентів за навчальною дисципліною.
Authors and Affiliations
Ihor Shelehov, Svitlana Pylypenko, Oleksiy Stolyarchuk, Tymofiy Romanenko
Keywords
Related Articles
- EP ID EP465221
- DOI 10.20998/2079-0023.2018.44.09
- Views 108
- Downloads 0
Прогнозирование результатов финансовых инвестиций
<span>Предлагаются методы определения ценовых уровней фиксации прибыли и прогнозирования результатов инвестиций на мировых финансовых рынках. Данные методы позволяют выполнять адекватную оценку ряда показателей силы и ка...
Development of software for effective enterprice product policy creation
<span>The problem of developing a software tool for an effective enterprise product policy creation is considered. Existing methods for an enterprise product policy creation require the execution of a large number of com...
INFORMATION SUPPORT FOR THE ANALYSIS OF SKILLS AND ABILITIES OF UNIVERSITY STUDENTS
In the below article, the application of the fuzzy logical conclusion method is considered as decision-maker in the process of analyzing the students skills and abilities based on the requirements of potential employers,...
ASSESSMENT OF THE COMPLEX SYSTEM CONDITION (ON THE EXAMPLE OF AN IT COMPANY)
The paper considers the problem of estimating the state of the enterprise (on example of the IT company). The problem is presented in the form of two problems. The first problem is the aggregation of the initial informat...
Вибір раціонального режиму періодичної експлуатації газових та газоконденсатних свердловин
<p class="104"><span lang="UK">В статті розглянуто періодичну експлуатацію газових та газоконденсатних свердловин на завершальній стадії розробки родовищ. Експлуатація таких свердловин характеризується ускладненнями при...