Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ icon

Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ




Скачати 23.19 Kb.
НазваРедукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ
Дата11.09.2012
Розмір23.19 Kb.
ТипДокументи

УДК 681.518:004.93.1


РЕДУКЦІЯ ПРОСТОРУ ОЗНАК РОЗПІЗНАВАННЯ

ПРИ НАВЧАННІ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ

ДИСТАНЦІЙНИМ НАВЧАННЯ


Шелехов І.В., асистент каф. інформатики СумДУ


Розвиток інформаційно-екстремальної інтелектуаль­ної (ІЕІ) технології дозволяє знаходити нові застосування методам та алгоритмам навчання систем керування в соці­альних, економічних та інших не технічних сферах. Крім класичних задач навчання та екзамену нову інтерпретацію отримали і проблеми, що тісно з ними пов’язані. Розгля­немо задачу оптимізації словника ознак розпізнавання (ОР) в системах керування дистанційним навчанням (СКДН) в рамках методу функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Зважаючи на те, що словник ОР в СКДН пред­ставляє собою набір множин еквівалентних (взаємозамін­них) тестів, які використовуються для перевірки рівня знань студентів після вивчення окремих модулів або мате­ріалу в цілому, реалізацією кожної ОР є певна відповідь, а алфавіт класів розпізнавання, відповідно до загальноприй­нятої системи оцінювання, складається з чотирьох елемен­тів („відмінно”, „добре”, „задовільно”, „незадовільно”), то задача синтезу СКДН в рамках ІЕІ технології буде зводи­тися до побудови деяким оптимальним в інформаційному розумінні способом розбиття простору ОР на класи еквіва­лентності. При цьому актуальність задачі оптимізації сло­вника ОР пов’язується не тільки з проблемами багатовимі­рності, надлишковості даних, втрати інформації, але й релевантності тестів, оптимізації їх кількості з точки зору навчального процесу, формування класів взаємозамінних тестів, корекції матеріалів дистанційного курсу тощо.

Існують дві основні категорії методів, що використо­вуються для редукції простору ОР: зниження розмірності – спрощення гіперпростору шляхом трансформування його осей; селекція ОР – вибір підмножини інформативних ОР з початкового словника без зміни осей. Головна відмінність між ними полягає у відношенні до структурних зв’язків образів – семантики (semantics). Селекція ОР, на відміну від методів зниження розмірності не змінює семантику безповоротно, що є прийнятним для підвищення ефектив­ності СКДН, що навчаються. За способами оцінки оптима­льності словника методи селекції ОР поділяють на фільтри (Filters) – методи попередньої обробки та вкладені методи (Wrappers). Фільтри, використовуючи елементи теорії інформації, є найбільш універсальними методами оцінки, але вони безпосередньо не аналізують класифікаційні осо­бливості ОР. Вкладені методи навпаки базуються на оцінці ефективності навчання, що вказує на наявність певних симбіотичних відносин між ними та алгоритмами навчання системи. Завдяки цьому вкладені методи характеризуються більш якісними, ніж фільтри, результатами, але втрачають в оперативності та універсальності. ІЕІ-технологія дозво­ляє поєднати переваги даних груп методів селекції ОР при розв’язані задач аналізу і синтезу СКДН, що навчаються.

Практична реалізація алгоритму редукції простору ОР використовувала метод послідовної спадної селекції, який полягає в послідовному видаленні ОР з найменшою інформативністю. Оцінка інформативності проводилася безпосередньо в процесі навчання СКДН в рамках ІЕІ тех­нології за МФСВ, де як критерій функціональної ефектив­ності використовувалась інформаційна міра Кульбака. Результати оптимізації словника з 28 тестів по дисципліні „Інтелектуальні системи”, виявили 4 малоінформативні тести, видалення яких підвищує ефективність навчання.

Схожі:

Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconС. О. Петров, асистент СумДУ
При синтезі адаптивних систем керування дистанційним навчанням (скдн), на етапі формування початкової конфігурації розбиття простору...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconІ. В. Шелехов Сумський державний університет
Задача селекції ознак розпізнавання (ОР) полягає в формуванні із вихідного надлишкового словника оптимального в інформаційному розумінні...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconОбґрунтування рішень, що приймаються в магістерській роботі з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів»
При цьому на кожному кроці навчання відбувається відновлення в дискретному просторі ознак оптимальних контейнерів класів розпізнавання...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconЕлектропривід ● Мікропроцесорні засоби та системи
Принципи побудови систем автоматичного керування. Керування за збуренням, за відхиленням і комбіноване керування. Класифікація систем...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconЕлектропривід ● Мікропроцесорні засоби та системи
Принципи побудови систем автоматичного керування. Керування за збуренням, за відхиленням і комбіноване керування. Класифікація систем...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconДля вступу на освітньо-кваліфікаційний рівень спеціаліста, магістра зі спеціальності «Електромеханічні системи автоматизації та електропривод»
Принципи побудови систем автоматичного керування. Керування за збуренням, за відхиленням і комбіноване керування. Класифікація систем...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconСумський державний університет Кафедра «Інформатики» Завдання для комплексної контрольної роботи з курсу «Теорія розпізнавання образів» Варіант №
Сформувати лінійне вирішальне правило для розпізнавання двох образів за допомогою одношарового персептрону. При оптимізації параметрів...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconСумський державний університет Кафедра «Інформатики» Завдання для комплексної контрольної роботи з курсу «Теорія розпізнавання образів» Варіант №
Сформувати лінійне вирішальне правило для розпізнавання двох образів за допомогою одношарового персептрону. При оптимізації параметрів...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconНазва модуля: Теорія керування Код модуля: пм 6111 С01
Задачі теорії оптимальних систем керування, метод фазових траєкторій, метод гармонічної лінеаризації, спостережуваність та керованість...
Редукція простору ознак розпізнавання при навчанні систем керування дистанційним навчання шелехов І. В., асистент каф. інформатики СумДУ iconІнститут інформатики пропонує вступ у 2014 році на державну і контрактну форми навчання
Спеціаліст інформатики, вчитель інформатики, адміністратор навчальних комп’ютерних систем, вчитель математики, економіки, фізики,...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи