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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Искусственный интеллект |
|---|---|
| Datum: | 2013 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2013
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85213 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862712904847982592 |
|---|---|
| author | Камишин, В.В. |
| author_facet | Камишин, В.В. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:40:56Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85213 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:40:56Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Камишин, В.В. 2015-07-21T19:10:24Z 2015-07-21T19:10:24Z 2013 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85213 378.147 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. uk Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Искусственный интеллект Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали Нечеткая модель принятия решений о качественной дифференциации количественных оценок 200-балльной шкалы Fuzzy decision-making model on qualitative differentiation of 200-point scale quantitative estimates Article published earlier |
| spellingShingle | Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали Камишин, В.В. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| title | Нечітка модель прийняття рішень щодо якісної диференціації кількісних оцінок 200-бальної шкали |
| title_alt | Нечеткая модель принятия решений о качественной дифференциации количественных оценок 200-балльной шкалы Fuzzy decision-making model on qualitative differentiation of 200-point scale quantitative estimates |
| 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_short | 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 |
| topic | Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| topic_facet | Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85213 |
| work_keys_str_mv | AT kamišinvv nečítkamodelʹpriinâttâríšenʹŝodoâkísnoídiferencíacííkílʹkísnihocínok200balʹnoíškali AT kamišinvv nečetkaâmodelʹprinâtiârešeniiokačestvennoidifferenciaciikoličestvennyhocenok200ballʹnoiškaly AT kamišinvv fuzzydecisionmakingmodelonqualitativedifferentiationof200pointscalequantitativeestimates |