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 145
- Downloads 0
Technology of multiple-criteria synthesis and choice of distributed organizational management structure of distribution logistics system
<span>Technology of the creation of distributed organizational management structure of logistics distribution system is proposed in this study and consists of the following stages: synthesis of logistics system configura...
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...
Стохастический анализ измерений пятишарового спектрометра Боннера
<span>Проанализированы данные, полученные при испытании шарового нейтронного спектрометра Боннера активационного типа, состоящего из пяти полиэтиленовых шаров диметром от 90 мм до 245 мм. В качестве активируемого материа...
Підхід до виявлення аномальної поведінки процесів в системах процесного управління на основі аналізу логів
<span>В роботі запропоновано підхід до виявлення аномалій поведінки знання-ємних бізнес-процесів на основі порівняльного аналізу трас у складі журналів реєстрації подій. Підхід враховує темпоральному і об’єктний аспекти...
Forecasting the results of football matches on the Internet based information
<span>The purpose of the article is making a model of results forecasting for football matches, which works better than bookmakers organizations. Lately the popularity of football forecasting has been increased. The exis...