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

• Veröffentlicht in: Искусственный интеллект
• Datum: 2013
• 1. Verfasser: Камишин, В.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainian
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
• Schlagworte: Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85213
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: 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.

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.