Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали

У статті застосовано методи лінгвістичних змінних і нечітких множин для кількісно-якісної диференціації оцінок абсолютної 200-бальної та стенів 10-бальної шкал. Побудовано функції приналежності лінгвістичної змінної «рівень навчальних досягнень» розглядають як узагальнені прогнозні моделі проактив...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2013
Автор: Камишин, В.В.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
Назва видання:Искусственный интеллект
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85213
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали / В.В. Камишин // Искусственный интеллект. — 2013. — № 1. — С. 225–232. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-85213
record_format dspace
spelling irk-123456789-852132015-07-22T03:02:30Z Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали Камишин, В.В. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС У статті застосовано методи лінгвістичних змінних і нечітких множин для кількісно-якісної диференціації оцінок абсолютної 200-бальної та стенів 10-бальної шкал. Побудовано функції приналежності лінгвістичної змінної «рівень навчальних досягнень» розглядають як узагальнені прогнозні моделі проактивної оцінки мотивації абітурієнтів на майбутнє зовнішнє незалежне тестування під час вступу до вищого навчального закладу. Уведено імперативи на виявлення експертів-вимірювачів знань ліберально-демократичного і об’єктивно-харизматичного типів, розроблено рекомендації для аналізу функцій приналежності. В статье применены методы лингвистических переменных и нечетких множеств для количественно- качественной дифференциации оценок абсолютной 200-балльной и стенов 10-балльной шкал. Построенные функции принадлежности лингвистической переменной «уровень учебных достижений» рассматриваются как обобщенные прогнозные модели проактивной оценки мотивации абитуриентов на предстоящее внешнее независимое тестирование при поступлении в высшее учебное заведение. Введены императивы на выявление экспертов-измерителей знаний либерально-демократического и объективно-харизматического типов, разработаны рекомендации для анализа функций принадлежности. In this paper the methods of linguistic variables and fuzzy sets for quantitative and qualitative estimates differentiation of the absolute 200-point scale and sthenes of the 10-point scale are used. Constructed functions of a linguistic variable "a level of academic achievements" membership are considered as generalized predictive models of proactive estimate motivating students for future external independent testing for admission to a higher education institute. The imperatives to identify the knowledge-testing experts of liberal-democratic and objective-charismatic types are introduced here, the recommendations for the analysis of membership functions are worked out. 2013 Article Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали / В.В. Камишин // Искусственный интеллект. — 2013. — № 1. — С. 225–232. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85213 378.147 uk Искусственный интеллект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
spellingShingle Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Камишин, В.В.
Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали
Искусственный интеллект
description У статті застосовано методи лінгвістичних змінних і нечітких множин для кількісно-якісної диференціації оцінок абсолютної 200-бальної та стенів 10-бальної шкал. Побудовано функції приналежності лінгвістичної змінної «рівень навчальних досягнень» розглядають як узагальнені прогнозні моделі проактивної оцінки мотивації абітурієнтів на майбутнє зовнішнє незалежне тестування під час вступу до вищого навчального закладу. Уведено імперативи на виявлення експертів-вимірювачів знань ліберально-демократичного і об’єктивно-харизматичного типів, розроблено рекомендації для аналізу функцій приналежності.
format Article
author Камишин, В.В.
author_facet Камишин, В.В.
author_sort Камишин, В.В.
title Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали
title_short Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали
title_full Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали
title_fullStr Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали
title_full_unstemmed Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали
title_sort нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2013
topic_facet Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85213
citation_txt Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали / В.В. Камишин // Искусственный интеллект. — 2013. — № 1. — С. 225–232. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
series Искусственный интеллект
work_keys_str_mv AT kamišinvv nečítkamodelʹprijnâttâríšenʹŝodoâkísnoídiferencíacííkílʹkísnihocínok200balʹnoíškali
first_indexed 2023-10-18T19:30:37Z
last_indexed 2023-10-18T19:30:37Z
_version_ 1796147156976926720