Методика обучения и интерпретации нейронной сети для компьютерного контроля знаний
- 1 д.т.н., проф., Российский государственный социальный университет
- 2 аспирант Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (технического университета)
Аннотация
Рассмотрены алгоритмы обучения и интерпретации нейронной сети, предназначенной для компьютерного контроля знаний. Нейросетевая технология может быть применена не только при моделировании отношения «обучаемый - педагог» при ККЗ, но и при рассмотрении других отношений «человек-человек». Рассмотрены вопросы практической реализации созданных алгоритмов. Приведён пример внедрения метода в процесс контроля знаний
Для цитирования
Свиридов А.П., Титов А.М. Методика обучения и интерпретации нейронной сети для компьютерного контроля знаний // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 8. С. 63–68.
Список источников
- Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. М.: ИПРЖР. 2000. 524 с.
- Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Пер. с польск. И.Д. Рудинского. - М.: Горячая линия-Телеком. 2007. 452 с.
- Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний. M.: Высшаяшкола. 1981. 262 с.
- Sviridov A. Rechnergestützte Kenntnis-Prüfung: zur Modellierung der Mensch-Mensch-Beziehungen. Düsseldorf: Superbrain-Verlaq, 2006. 424 s.
- Kary Främling. Explaining Results of Neural Networks by Contextual Importance and Utility // Proceedings of the AISB'96 conference. UK. Brighton. 1-2 April 1996.