Сравнительный анализ эффективности методов нечеткого моделирования (на примере решения задачи оценки профессиональных склонностей студентов)

  • М.В. Гунер Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова (Барнаул, Россия)
  • О.И. Пятковский Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова (Барнаул, Россия)
Ключевые слова: оценка компетентности студентов, web-сервисы, гибридные экспертные системы, методы нечеткого моделирования, нечеткие нейронные сети

Аннотация

Исследовано построение гибридной модели оценки компетентности и профессиональных склонностей студентов, разработки информационно-аналитической системы оценки рейтинга студентов и выпускников, ее интеграции посредством web-сервисов с программноинструментальным комплексом «Бизнес-Аналитик». На основе данных, занесенных в систему, были проведены вычислительные эксперименты по сравнению эффективности применения различных методов нечеткого моделирования: экспертных систем, многослойных персептронов и нечетких нейронных сетей Такаги – Сугено – Канга. Показаны основные преимущества нечетких сетей и их конкретной программной реализации в аналитической платформе «Бизнес-Аналитик». Возможности гибридных систем и сетей, которые не только используют априорную информацию о предметной области, но и могут приобретать новые знания и при этом являться для пользователя логически прозрачными, позволяют широко применять такие методы нечеткого моделирования при решении сложных неформализованных задач управления.

DOI 10.14258/izvasu(2015)1.1-26

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.
DOI:https://doi.org/10.14258/izvasu(2015)1.1-26

Биографии авторов

М.В. Гунер, Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова (Барнаул, Россия)
аспирант, старший преподаватель кафедры информационных систем в экономике
О.И. Пятковский, Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова (Барнаул, Россия)
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных систем в экономике 

Литература

Байденко В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения: методическое пособие. -М., 2006.

Мушенок Н.И., Бородина Н.В. Компетентностный подход в оценивании качества результатов учебной деятельности в зарубежных ВУЗах // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2013. -№ 8 (103).

Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб., 2000.

Пятковский О.И., Авдеев А.С., Тишков О.И. Интеллектуальные автоматизированные системы управления организацией. - Барнаул, 2013.

Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. - М., 1990.

Матвеев М.Г., Свиридов А.С., Алейникова Н.А. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике. - М., 2008.

Пятковский О.И., Гунер М.В. Разработка гибридной интеллектуальной системы с нечетко-нейросетевыми компонентами для оценки профессиональной компетентности студентов // Известия Алтайского гос. ун-та. - 2013. -№ 1/1(77).

ФГОС ВПО по направлению подготовки 230700 «Прикладная информатика» (квалификация (степень) «бакалавр») / Министерство образования и науки Российской Федерации [Электронный ресурс]. - URL: http://www.edu. ru/db-mon/mo/Data/d_09/prm783-1.pdf.

Климов Е.А. Образ мира в разнотипных профессиях. - М., 1995.

Как цитировать
Гунер, М., & Пятковский, О. (1). Сравнительный анализ эффективности методов нечеткого моделирования (на примере решения задачи оценки профессиональных склонностей студентов). Известия Алтайского государственного университета, (1/1(85). https://doi.org/10.14258/izvasu(2015)1.1-26