Дослідження можливості використання моделі нейронних мереж штучного інтелекту при підготовці авіаційних спеціалістів. Характеристика етапів синтезу нейромережевої моделі залежності залишкових знань суб’єктів навчання від їх індивідуальних здібностей.
При низкой оригинальности работы "Застосування моделей нейронних мереж штучного інтелекту при підготовці авіаційних фахівців", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Основними інструментами при цьому є інтелектуальні методи моделювання та оптимізації, які дозволяють прогнозувати розвиток подій, наслідки тих чи інших управлінських рішень, а головне, дозволяють знайти найкращі оптимальні рішення щодо якості підготовки авіаційних кадрів. Вирішення цих завдань вимагає удосконалення процесу підготовки авіаційних фахівців з метою проектування навчального середовища для особистісно-орієнтованого підходу до субєктів навчання і впровадження нових технологій навчання, в центрі яких знаходиться субєкти навчання. Ціллю дослідження є розробка нейромережевої моделі (НМ) яка могла б дозволяла оцінювати отримані субєктами навчання знання та вміння в залежності від їх індивідуальних здібностей. Навчання НМ проводилось по методу «навчання з вчителем» по алгоритму зворотнього розповсюдження похибок, аналіз якого буде здійснений у наступному розділі. В результаті для аналізу особистості визначені наступні типи факторів: мотивація субєктів навчання до навчання, інтелектуальні здібності субєктів навчання, психологічні особливості субєктів навчання, фізичні фактори, що впливають на навчання (рис.В якості середовища моделювання штучних нейронних мереж використовувався пакет Neural Network Toolbox, який входить в стандартну поставку MATLAB [10]. Пакет Neural Network Toolbox забезпечує всебічну підтримку типових нейромережевих парадигм і має відкриту модульну архітектуру.Для навчаючої множини були взяті дані перших 9 субєктів навчання. 6) представлено тестування та гістограма помилок для 10 субєкта, значення якого використовувались для перевірки НМ. Представлений результат співпадає з тією оцінкою яку дійсно отримав 10 субєкт з дисципліни (табл. Вхідні сигнали НМ - це вектор оцінок, а вихідні - вектор усереднених знань та вмінь, які готував викладач, який викладає субєктам навчання дану дисципліну. З начальної програми по даній дисципліні були взяті знання та вміння якими субєкти навчання повинні володіти після вивчення даної дисципліни, і для цього викладачем була сформована (табл.Після отримання ментального портрету субєктів навчання, який відображає їх індивідуальні здібності був розроблений алгоритм синтезу двухкаскадної НМ імітуючої результат професійного навчання шляхом виявлення кінцевих знань та вмінь субєктів навчання з якими вони буде виходити на ринок праці.
Вывод
В якості середовища моделювання штучних нейронних мереж використовувався пакет Neural Network Toolbox, який входить в стандартну поставку MATLAB [10]. Пакет Neural Network Toolbox забезпечує всебічну підтримку типових нейромережевих парадигм і має відкриту модульну архітектуру. Пакет містить функції командного рядка і графічний інтерфейс користувача для швидкого покрокового створення різних програмних моделей нейромереж [11]. При побудові навчальної множини для першої нейромережі були обрані 10 навчаємих (табл. 4), які прослухали навчальний курс «Автоматика та автоматизація на транспорті» і вже отримали екзаменаційні оцінки.
Таблиця 4 Результати тестування субєктів навчанняЗапропонований підхід до НМ моделювання слабоформалізованого процесу підготовки авіаційних фахівців, заснований на передачі професійних навичок та набутих знань в залежності від індивідуальних здібностей субєктів навчання. Після отримання ментального портрету субєктів навчання, який відображає їх індивідуальні здібності був розроблений алгоритм синтезу двухкаскадної НМ імітуючої результат професійного навчання шляхом виявлення кінцевих знань та вмінь субєктів навчання з якими вони буде виходити на ринок праці.
На основі даної НМ можуть бути розроблені програмні продукти для автоматизованих систем керування навчанням та контролю знань при підготовці авіаційних кадрів.
Список литературы
1. Жулев, В. И. Безопасность полетов летательных аппаратов [Текст] / В. И. Жулев, В. С. Иванов. - М.: Транспорт, 1986. - 224 с.
2. Овчаров, В. Е. Человеческий фактор в авиационных происшествиях [Текст] / В. Е. Овчаров. - М.: МАК, 2005. - 80 с.
3. Морозов, А. Н. Состояние безопасности полетов в гражданской авиации государств - участников «Соглашения о гражданской авиации и об использовании воздушного транспорта» в 2008 году [Текст] / А. Н. Морозов // Труды общества независимых расследований авиационных происшествий. - 2009. - № 21. - С. 7-28.
4. Казак, В. М. Системні методи відновлення живучості літальних апаратів в особливих ситуаціях у польоті [Текст] / В. М. Казак. - К.: НАУ, 2010. - 284 с.
5. Савінов, О. М. Моделювання та управління якістю підготовки авіаційних фахівців[Текст]: монографія / О. М. Савінов. - К.: Вид-во Нац. авіац. ун-ту «НАУ-друк», 2010. - 172 с.
6. Ильин, Е. П. Психология творчества, креативности одаренности [Текст] / Е. П. Ильин. - СПБ.: Питер, 2004. - 537 с.
7. Айзенк, Г. Новые тесты IQ [Текст] / Г. Айзенк. - М.: Изд-во «Эскмо», 2003. - 189 с.
8. Дейнека, А. В. Современные тенденции в управлении персоналом [Текст]: уч. пос. / А. В. Дейнека. - М.: Изд-во «Академия естествознания», 2009. - 294 с.
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
