ТЕХНОЛОГІЯ КЛАСТЕРІЗАЦІЇ НА БАЗІ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БАЗИ ТЕСТІВ

Автор(и)

  • M. V. Kostikova Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна
  • I. V. Skrypina Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна

DOI:

https://doi.org/10.30977/BUL.2219-5548.2018.83.0.78

Ключові слова:

Moodle, інформаційна база тестів, самоорганізація, оптимізація, фактор, нейронна мережа, кластерізація, мережа Кохонена

Анотація

З метою оптимізації формування тестових завдань представлена можлива формалізація даних, технологія кластерізації на базі штучних нейронних мереж. Визначені задачі, які виникають при створенні базі даних тестових завдань. Запропонована процедура навчання нейронної мережі з використанням пакета математичного моделювання Matlab.

Біографії авторів

M. V. Kostikova, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

канд. техн. наук, доцент, кафедра інформатики і прикладної математики

I. V. Skrypina, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

старший викладач, кафедра інформатики і прикладної математики

Посилання

Kostikova M. V. Analiz effektivnosti testirovaniya pri distantsionnom obuchenii [Analysis of efficacy testing at a distance education] / M. V. Kostikova, I. V. Skripina // Dystantcijna osvita u VNZ: Innovatsijni ta psyhologo-pedagogichni aspekty: zbirnyk naukovih pracz za materialamy Mizhnarodnoyi naukovo-metodychnoyi konferenciyi, m. Xarkiv, 19 – 20 lystopada 2015 r. – Xarkiv: Miskdruk, 2015. – S. 126 – 128.

Osovskiy S. Neyronnyie seti dlya obrabotki informatsii [Neural networks for information processing] /S. Osovskiy. – M.: Finansyi i statistika, 2002. – 344 s.

Bodyanskiy E. V. Iskusstvennyie neyronnyie seti: arhitekturyi, obuchenie, primeneniya. [ Artificial neural networks: architecture, training, applications] / E. V. Bodyanskiy, O. G. Rudenko. – Harkov: Teleteh, 2004. – 369 s.

##submission.downloads##

Номер

Розділ

КОМП’ЮТЕРНІ НАУКИ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ