РАЗРАБОТКА (НА ОСНОВЕ МЕЖДУНАРОДНЫХ СПЕЦИФИКАЦИЙ) АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ «ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ»

Разработанная АОС «Искусственный нейронные сети» состоит из следующих подсистем: "Регистрация", "Преподаватель", "Контроль знаний (блок тестирования)", "Статистика", "Лекции по нейросетям".
Подсистема "Регистрация" содержит набор средств по декларированию прав пользователей АОС и прав преподавателя; подсистема "Контроль знаний" содержит набор средств для проверки индивидуальных знаний обучаемого. Блок тестирования АОС содержит модули: сведения о пользователе, запрос помощи, изменение помощи, изменение наборов тестов, результаты тестирования; подсистема "Лекции по нейросетям" содержит комплект лекций по нейросетям, представленный в виде гипертекста в HTML; подсистема "Преподаватель" содержит набор средств по управлению, созданию, удалению, редактированию наборов тестов; подсистема "Статистика" содержит набор средств для хранения и статистической обработки количественных и качественных показателей уровня знаний обучаемого (номер теста, оценка, время ответа, количество попыток и т.д.) в течение периода обучения.
Разработана методика построения тестов в АОС «Искусственные нейронные сети» на основе пяти документов IMS Question - международных спецификаций взаимодействия вопросов и тестов в дистанционном образовании: краткий обзор взаимодействия вопросов и тестов; информационная модель взаимодействия вопросов и тестов; методы и руководство выполнения взаимодействия вопросов и тестов; обработка результатов тестирования; спецификация последовательности и отбора тестов и вопросов.
Ключевые компоненты системы контроля знаний:
- авторская система (Authoring system) - поддерживает создание и редактирование исследования, разделов и пунктов АОС;
- механизм исследования (Assessment engine) - поддерживает оценку ответов в терминах создания АОС;
- система управления обучением (Learning management system) - отвечает за управление структурой изучаемого материала;
- репозиторий данных (Candidate data repository) - база данных результатов обучения;
- внешний репозиторий (External ASI repository) - внешние базы данных, которые будут импортированы с помощью QTI спецификаций.
Вопросы по искусственным нейронным сетям, входящие в блок тестирования, являются базисом контроля знаний в АОС. В процессе использования АОС вопросы могут дополняться. Пример вопросов по разделу «Исследование модели Больцмана».
- Пункт 1. Как меняются веса синапсов по правилу обучения Хебба.
- Пункт 2. Понятие вероятностного алгоритма поиска экстремума функции энергии (машина Больцмана).
- Пункт 3. В чем достоинства и недостатки модели - машина Больцмана.
Рассмотрено применение искусственных нейронных сетей в различных областях, например, в слабоформализованных задачах экономики, в том числе и в финансовой деятельности; указаны принципы построения моделей нейронных сетей и их функционирование. В финансовой области эффективно решаются с помощью нейронных сетей следующие классы задач: прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки (валютный курс, спрос и котировки акций, фьючерсные контpaкты и др.; страховая деятельность банков; прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы распознавания; определение курсов облигаций и акций предприятий с целью вложения средств в эти предприятия; применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности; прогнозирование экономической эффективности финансирования экономических и инновационных проектов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Кудряшова Э.Е. Новые информационные технологии в автоматизированных системах обработки информации и управления: Учеб. пособие. - гриф УМО вузов /РПК Политехник». - Волгоград, 2001.
- Пояснительная записка к проекту Концепции развития дистанционного образования на территории государств - участников Содружества Независимых Государств [Электронный ресурс]. - 2004.
- IMS Question & Test Interoperability Final Specification Version 1.2 (спецификация взаимодействия вопросов и тестов) [Электронный ресурс]. - 2004. - http://www.imsglobal.org/
Статья в формате PDF
263 KB...
27 05 2026 6:33:18
Статья в формате PDF
106 KB...
26 05 2026 19:38:30
Статья в формате PDF
118 KB...
25 05 2026 7:30:53
24 05 2026 19:29:16
Статья в формате PDF
109 KB...
23 05 2026 16:36:26
Статья в формате PDF
117 KB...
22 05 2026 15:25:33
Исторически развитие лесной таксации происходило на основе многовекового позитивного (для лесного хозяйства, также и для леса как экологической системы) опыта взаимодействия людей с деревьями.
Исходя из биотехнического принципа в лесной таксации, показана возможность моделирования возрастных распределений лесных деревьев по сортности бревен, экспертно назначаемых таксатором на стволе растущих деревьев подеревной глазомерной таксацией.
...
20 05 2026 20:53:47
Статья в формате PDF
116 KB...
19 05 2026 3:30:49
В работе дана хаpaктеристика выявленных авторами комплексов нейрона с астроцитом в ретикулярном ядре таламуса (РТЯ), формируемых ими группировок и патогистологических процессов, разворачивающихся в эпилептическом очаге с их участием. Исследования выполнены на крысах линии WAG/Rij, показавших различную чувствительность к звуковому стимулу. Авторы полагают, что, вероятно, с самых начальных этапов эпилептизации мозга ее предопределяют эпилептогенные группы комплексов нейрона с астроцитами.
...
18 05 2026 7:16:37
Статья в формате PDF
131 KB...
17 05 2026 23:28:59
Статья в формате PDF
291 KB...
16 05 2026 8:58:12
Статья в формате PDF
101 KB...
15 05 2026 3:37:42
Статья в формате PDF
189 KB...
14 05 2026 0:47:23
Статья в формате PDF
214 KB...
12 05 2026 8:27:46
11 05 2026 17:14:51
Статья в формате PDF
116 KB...
10 05 2026 5:21:41
Статья в формате PDF
150 KB...
09 05 2026 21:28:21
Статья в формате PDF
310 KB...
08 05 2026 10:43:51
07 05 2026 2:45:16
Статья в формате PDF
105 KB...
06 05 2026 14:36:54
Статья в формате PDF
249 KB...
05 05 2026 6:33:22
Статья в формате PDF
133 KB...
02 05 2026 22:43:17
Статья в формате PDF
121 KB...
01 05 2026 2:26:25
Статья в формате PDF
260 KB...
30 04 2026 14:10:47
Статья в формате PDF
109 KB...
29 04 2026 2:50:15
Рассматривается возможность использования термопластических полимеров в качестве материала для конструирования лечебного аппарата с регуляторами дозированного давления. Проведен сравнительный анализ клинических наблюдений по применению лечебных аппаратов в клинике с использованием термопластических полимеров с памятью формы.
...
28 04 2026 23:53:37
Статья в формате PDF
130 KB...
27 04 2026 10:34:36
Статья в формате PDF
123 KB...
26 04 2026 10:20:54
Статья в формате PDF
136 KB...
25 04 2026 2:42:57
Статья в формате PDF
121 KB...
24 04 2026 20:20:38
Статья в формате PDF
124 KB...
23 04 2026 16:24:42
Статья в формате PDF
286 KB...
20 04 2026 19:58:58
Статья в формате PDF
835 KB...
19 04 2026 22:48:34
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::