Методы  построения  искусственных  нейронных  сетей  для классификации данных

Серебряная, Л. В.

Рассмотрены особенности организации дистанционной формы обучения студентов в высшем учебном заведении, а также необходимые для этого информационно-образовательные технологии. Предложена система автоматического оценивания знаний студентов. В ее основу положена модель в виде искусственной нейронной сети. Приведены особенности такой модели. Реализовано два метода построения искусственных нейронных сетей, используемых в программном модуле тестирования знаний студентов. Обоснован выбор типа сети, ее структуры и параметров. Первый способ связан с построением искусственной нейронной сети в ручном режиме. Изложен алгоритм, отражающий итерационный процесс ее обучения. Во втором случае сеть строится автоматически путем применения генетического алгоритма. В начале работы на вход алгоритма поступает множество исходных данных, сформированное случайным образом. В ходе своей работы генетический алгоритм определяет архитектуру и параметры нейронной сети, обеспечивающие успешное решение поставленной прикладной задачи. Обученные сети используются для классификации данных. Обе сети показали приемлемую точность классификации результатов, полученных в ходе тестирования знаний студентов.

Методы построения искусственных нейронных сетей для классификации данных

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация