ПОЛУЧЕНИЕ НОВОГО РЕШЕНИЯ В СИСТЕМЕ ВЫВОДА ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ НА ОСНОВЕ АССОЦИАТИВНЫХ ПРАВИЛ

  • Н. А. Соколова Херсонский национальный технический университет
  • В. А. Щеголькова Шосткинский институт Сумского государственного университета

Abstract

Розглянуто підхід до побудови моделей управління процесом навчання, який ґрунтується на методі виведення за прецедентами. Наведено основні етапи циклу управління та запропоновано реалізацію етапу адаптації у вигляді пошуку асоціативних правил. Розроблено алгоритм адаптації прецедентів, який використовує пошук асоціативних правил.

 

The approach to the design of management models for a process of training that is based on the method of conclusion on some precedents is considered. The main stages of management cycle are presented and the implementation of the adaptation stage in the form of a search for associative rules is proposed. An adaptation algorithm for precedents is designed that uses the search of associative rules.

References

Цибульский Г.М., Герасимова Е.И., Ерошин В.В. Модели обучения автоматизированных обучающих систем // Системотехника / Сетевой электронный научный журнал. – 2004. – № 2. – Режим доступа к журн.: http://systech.miem.edu.ru/2004/n2/Cibulskiy.htm.

Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. – Киев: Наукова думка. – 1992. – 196 с.

Буль Е.Е. Обзор моделей студента для компьютерных систем обучения // Educational Technology & Society. – 2003. – № 6(4). – С. 245-250.

Пустынникова И.Н. Технология использования экспертных систем для диагностики знаний и умений // Educational Technology & Society. – 2001. – № 4(4). – С. 77-101.

Астанин С.В. Сопровождение процесса обучения на основе нечеткого моделирования // Открытое образование. – 2000. – № 5. – С. 27-32.

Глибовец Н.Н. Использование JADE для разработки компьютерных систем поддержки дистанционного обучения агентного типа // Educational Technology & Society. – 2005. – № 8(3). – C. 325-345.

Gavrilova T., Voinov A., Lescheva I. Learner-model Approach to Multi-agent Intelligent Distance Learning System for Program Testing // 11 Int. conf. on Industrial & Engineering Applications of Artificial Intelligence & Expert Systems AIE/IEA. – Cairo, Egypt. – 1999. – P. 98-102.

Карпов Л. Е., Юдин В. Н. Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам // Институт Системного Программирования РАН. – М.: Препринт. – 2006. – № 18. – Режим доступа к журн.: http://sitforym.ru/consulting/BI/data_mining/.

Карпов Л.Е., Юдин В.Н. Адаптивное управление по прецедентам, основанное на классификации состояний управляемых объектов // Труды ИСП РАН. – М.: ИСП РАН. – 2007. – Режим доступа к журн.:
http://www.citforum.ru/consulting/BI/karpov/.

Щеголькова В.А. Схема адаптивного обучения по прецедентам : материалы IX международной науч. конференции им. Т.А. Таран [«ИАИ-2009»], (Киев, 19-22 мая 2009 р.). – С. 446-450.

López de Mántaras R., McSherry D., Bridge D., Leake D., Smyth B. Retrieval, reuse, revision and retention in case-based reasoning // The Knowledge. Engineering Review. Cambridge University Press: Cambridge. – 2006. – P. 215-240.

Aamodt A., Plaza E. Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches //AI Communications. – IOS Press. – Vol. 7:1. – 1994. – P. 39-59.

Чубукова И.А. Data Mining: учебное пособие / Чубукова И.А. – М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 382 с.

Щеголькова В.А. Моделирование обучаемого на основе методов интеллектуального анализа данных: материалы X Международной научно-технической конференции [«Системный анализ и информационные технологии»], (20-24 мая 2008 г., Киев). – К.: НТУУ КПИ. – 2008. – С. 274.

Щеголькова В.А. Отбор прецедентов в адаптивной системе обучения: матеріали доповідей конференції [«Сучасна інформаційна Україна: інформатика, економіка, філософія»], (Донецьк, 14-15 травня 2009 року). – Т. 1. – 2009. – С. 130-134.
Published
2010-12-30