Личный кабинет
Подробное описание документа
Полещук О. М.
Обработка и прогноз данных образовательного процесса на основе нечеткого регрессионного анализа / Полещук О. М., Комаров Е. Г., Поярков Н. Г. - URL: https://les-vest.mf.bmstu.ru/contents/2024/3/ (дата обращения: 25.09.2024) // Лесной вестник. - 2024. - Т. 28, № 3. -
Представлены показатели качества нечетких регрессионных моделей, предназначенных для исследования зависимостей между качественными характеристиками образовательного процесса и для прогноза их значений, а также модель распознавания нечетких значений выходных характеристик регрессий. Приведен алгоритм выбора нечеткой регрессионной модели из линейной и нелинейной моделей на основе показателей их качества. Проведен анализ степеней влияния входных характеристик на выходную характеристику. Построена нечеткая регрессионная модель для прогноза успешности защиты диссертации при поступлении соискателя в аспирантуру и для исследования зависимостей между входными характеристиками соискателя и выходной характеристикой. Альтернативный подход к построению регрессионных моделей на основе нечисловых данных образовательного процесса позволяет не накладывать некорректные условия на исходные данные, считая их значениями случайных величин, и не использовать некорректные арифметические операции для элементов порядковых шкал.
Ключевые слова: Образовательный процесс, нечеткая информация, нечеткая регрессионная модель, лингвистическая переменная
004.942 Исследование поведения объекта на основе его математической модели
Статья опубликована в следующих изданиях
Т. 28, № 3. - 2024.
