B C Ноздренков - Рейтинговая система оценки знаний реализованная модифицированной моделью такаги-сугено - страница 1

Страницы:
1  2  3 

%i(t,rt,rj) = @F.t(t>Tj>T.,F0i(t,rt).


(24)Проверяем условие

F0iji (t,ri ,zj) = 0. (25)

Если для сочетания i-го и /-го режимных параметров условие (25) выполняется, значит Z(t) имеет вид (22), и эти параметры являются причиной изменеиия состояния объекта.

Иначе необходимо продолжить выполнение алгоритма, изложенного в [3].

Таким образом, поставленная задача решена. По текущим значениям входного и выходного процессов и их производным с помощью функций непропорциональностей осуществляется оперативный контроль технического состояния квазистационарных объектов.

SUMMARY

On current values of entrance and target processes and their derivatives with the help of functions of disproportions the operative control of a technical condition of quasi-stationary ob.ects is carried out.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.    Авраменко   B.B.   Характеристики   непропорциональности   числовых   функций   и их применение. Деп. B ГНТБ Украины 19.01.98, N59- Ук98.

2.    Авраменко   B.B.   Характеристики   непропорциональности   числовых   функций   и их применения при решении задач диагностики // Вісник СумДУ. — 2000. - N16.

3.    Авраменко  В.В.,   Карпенко  А.П.,   Распознавание  фрагментов  заданных  эталонов в анализируемом сигнале с помощью функций непропорциональностей // Вісник СумДУ.

— 2002. - N1 (34).

Поступила в редакцию 13 февраля 2006 года.

 

 

УДК 681.518:519.718

РЕЙТИНГОВАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ ЗНАНИЙ, РЕАЛИЗОВАННАЯ МОДИФИЦИРОВАННОЙ МОДЕЛЬЮ ТАКАГИ-СУГЕНО

B.C. Ноздренков

Сумский государственный университет

Предлагается подход к вычислению итоговой рейтинговой оценки знаний с использованием гибридной нечетко-нейронной информационной технологии. Предложена структура нечеткой экспертной системы вывода итоговой оценки, разработана совокупность нечетких предикатных правил функционирования системы, реализован нечеткий логический вывод согласно модифицированному алгоритму Такаги-Сугено.

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ Достижения в области компьютерных технологий и вычислительных сетей обеспечивают необходимые технические возможности для разработки и внедрения в систему образования современных информационных технологий [1]. Наиболее весомым вкладом в решение этих задач является применение автоматизированных систем обучения и контроля  знаний,   математическое  обеспечение  которых  основано наприменении теории нечетких множеств, нечеткой логике и искусственных нейронных сетях.

Анализ последних исследований. В работе [2] предложен подход вычисления итоговой оценки знаний с помощью элементов теории нечетких множеств и нечеткой логики. С помощью нечеткой экспертной системы, заданной в форме Мамдани, реализуется многомерная зависимость

OS = f(a1,a2,...,an), (1) где OSитоговая рейтинговая оценка; щ — оценка за выполнение i-го задания; n— количество заданий.

Данный подход является перспективным, но не единственным методом вычисления итоговой оценки знаний. Рассмотрим альтернативный метод решения данной задачи, реализованный с помощью модифицированного алгоритма Такаги-Сугено, который получил большую популярность благодаря представлению заключения в виде функциональной зависимости, что позволит упростить выводы, ликвидируя необходимость дефаззификации.


ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ На основании проведенного анализа последних исследований можно сформулировать постановку задачи. Необходимо разработать экспертную систему вывода итоговой оценки знаний, основанную на модели нечеткого логического вывода Такаги-Сугено [3]. На выходе система должна выдавать итоговую оценку знаний в традиционном виде OS = {"не зачтено", "зачтено"}, OS = {"неудовлетворительно", "удовлетворительно", "хорошо", "отлично"} или согласно ECTS [4] шкале (см. табл. 1).В                    общем виде    оценка            может соответствовать

N-балльной   шкале    OS = {"1","2",...,N} .    Независимо   от значения

N-шкалы оценивания должны выполняться соотношения между оценками ECTS-шкалы, пятибалльной национальной и рейтинговыми баллами.

Блок введения нечеткости (лингвистического представления) служит для представления физического признака (полученной в результате контроля знаний оценки за выполнение i-го задания ai є [0,1]) в лингвистическом виде. Определим лингвистическую переменную О = " ОЦЕНКА", которая в зависимости от вида шкалы может иметь


несколько терм-множеств T1(O) = {"не зачтено", "зачтено"}, T2(O) = {"неудовлетворительно", "удовлетворительно", "хорошо", "отлично"}, T3(O) = {"A","B","C", "D","E","F"}. В общем случае для N-балльной шкалы T4(O)={"1","2",...,"N"} . На рис. 1 приведен пример задания лингвистической переменной О="ОЦЕНКА" для пятибалльной шкалы.

Функции принадлежности термов лингвистической переменой О="ОЦЕНКА" задаются функцией трапецеидального вида. Следует отметить, что параметры функций принадлежностей термов лингвистической переменной   О="ОЦЕНКА"   зависят от конкретных

условий решаемой задачи.

Основой функционирования системы нечетного логического вывода итоговой оценки знаний является метод логического вывода modus ponens [6, 7]. Используемый в экспертной системе механизм нечеткого логического вывода в своей основе имеет базу знаний, формируемую специалистами      предметной      области      в      виде совокупности

R        = 1,2,..., N) нечетких предикатных правил:

 

R(k) : IF x1 is Ak and x2 is A\ and... and xn is      THEN (yk = f(k) (x1, x2,..., xn )), (3)

где N — количество нечетких правил;

x1,x2,...,xn,y— лингвистические переменные;Af ,- функции принадлежности; f(xit Х2, —, xn) - четкая функция.

Определим набор нечетких предикатных правил, описывающих функционирования системы оценки знаний. Для двухбалльной шкалы 71(0) = {"незачтено"," зачтено"} набор правил имеет следующий вид:

R(1) : IFa1 is " зачтено " anda2 is " зачтено " and...

andanis "зачтено" THEN (O^9 = b11a1 + b12a2 +... + b1nan),

R(2) : IF a1 is " незачтено " and a2 is " незачтено " and...

andan is "незачтено" THEN (0^d = b21a1 + b22a2 +... + b2nan ).

Аналогично определяем набор нечетких предикатных правил функционирования системы оценки знаний для пятибалльной шкалы:

and.

anda2is

R(1) :IFa1 is "неуд." anda2 is "неуд." and andanis "неуд."  THEN (O^9 R(2) :IFa1 is"уд." anda2 is "уд. and a n is " уд." THEN (0уд R(3) :IFa1 is"хор." anda2 is "хор." and and a n is " хор." THEN (O^

(4)

R1 ) : IF a1 is " оті

and a n is " оті." THEN (O™ Для ECTS шкалы:


 

 

 

 

 

(5)R(1) :IFa1is"A"anda2is"A"and...

and an is " A " THEN (O^ = b11a1 + b12a2 +.

Страницы:
1  2  3 


Похожие статьи

B C Ноздренков - Рейтинговая система оценки знаний реализованная модифицированной моделью такаги-сугено

B C Ноздренков - Рейтинговая система оценки знаний реализованная модифицированной моделью такаги-сугено