Интеллектуальные информационные технологии для прогнозирования успешности учебной деятельности абитуриентов
Автор: Ахмедова Шахназ Агасувар Кызы, Вишневская Софья Романовна, Коромыслова Александра Андреевна
Журнал: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau
Рубрика: Математика, механика, информатика
Статья в выпуске: 3 (55), 2014 года.
Бесплатный доступ
Представлено решение задачи прогнозирования успешности обучения абитуриентов в случае их зачисления в университет. Для этого были применены различные методы классификации и прогнозирования, а именно: машины опорных векторов, нейронные сети и нечеткие системы, настроенные генетическими и стайными «бионическими» алгоритмами. Для решения указанной задачи были предварительно собраны и предобработаны данные, полученные за время работы приемной комиссии. Кроме того, изначально была решена задача классификации, а именно, поступит или нет выпускник в университет. В итоге было установлено, какие именно сведения, предоставленные абитуриентами, достаточны для определения успешности прохождения первой экзаменационной сессии теми из них, кто поступит в вуз. Результаты решения задачи, полученные методом опорных векторов, оказались наилучшими.
Успеваемость студентов первого курса, метод опорных векторов, нейронные сети, нечеткие системы, генетические алгоритмы, стайные "бионические" алгоритмы
Короткий адрес: https://sciup.org/148177270
IDR: 148177270
Список литературы Интеллектуальные информационные технологии для прогнозирования успешности учебной деятельности абитуриентов
- Bishop C.M. Theoretical foundation of neural networks//Proceedings of Physics Computing 1996. P. 500-507.
- Вапник В., Червоненкис А. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974. 415 с.
- Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001. 224 с.
- Akhmedova Sh., Shabalov A. Development and Investigation of Biologically Inspired Algorithms Cooperation Metaheuristic//Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO’13) 2013. P. 1417-1418.
- Гуменникова А.В. [и др.]. Об эволюционных алгоритмах решения сложных задач оптимизации//Вестник СибГАУ. 2003. № 4. С. 14-23.
- Kennedy J., Eberhart R. Particle Swarm Optimization//Proceedings of IEEE Intern. Conf. on Neural Networks, 1995. Vol. IV. P. 1942-1948.
- Yang Ch., Tu X., Chen J. Algorithm of Marriage in Honey Bees Optimization Based on the Wolf Pack Search//Proceedings of the Intern. Conf. on Intelligent Pervasive Computing. 2007. P. 462-467.
- Yang X. S. Firefly algorithms for multimodal optimization//Proceedings of the 5th Symposium on Stochastic Algorithms, Foundations and Applications. 2009. P. 169-178.
- Yang X.S., Deb S. Cuckoo Search via Levy flights//Proceedings of the World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing. 2010. P. 210-214.
- Yang X.S. A new metaheuristic bat-inspired algorithm//Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization, Studies in Computational Intelligence. 2010. Vol. 284. P. 65-74.
- Akhmedova Sh., Semenkin E. Co-Operation of Biology Related Algorithms//Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation. 2013. P. 2207-2214.
- Семенкина М.Е. Самоадаптивные эволюционные алгоритмы проектирования информационных технологий интеллектуального анализа данных//Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. № 1. С. 13-23.
- Семенкин Е.С., Шабалов А.А. Система автоматизированного проектирования коллективов интеллектуальных информационных технологий для задач анализа данных//Программные продукты и системы. 2012. № 4 (100). С. 70-73.
- Ахмедова Ш.А., Семенкин Е.С. Новый коллективный метод оптимизации на основе кооперации бионических алгоритмов//Вестник СибГАУ. 2013. № 4 (50). C. 92-99.
- Akhmedova Sh., Semenkin E., Sergienko R. Automatically Generated Classifiers for Opinion Mining with Different Term Weighting Schemes//Proceedings of the 11th Intern. Conf. on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO’2014). 2014. Vol. 2. P. 845-850.
- Electronic textbook StatSoft [Электронный ресурс]. URL: http://www.fmi.uni-sofia.bg/fmi/statist/education/textbook/eng/glosa.html.
