В статье отмечается, что нечеткая логика является стандартным методом моделирования и проектирования различных систем и объектов. Указаны области, где используются нечеткие множества. Отмечено на примере зарубежного опыта, что затраты на разработку систем на нечетких множествах значительно ниже, чем при использовании традиционного математического аппарата. В статье рассматривается вопрос формализации процесса контроля успеваемости студентов с помощью нечеткой логики. Отмечено, что таким образом можно определить оценку успеваемости студентов на основе объективных данных, которыми могут являться показатели посещаемости занятий и активности их на семинарских и других видах аудиторных работ. Задача рассматривается как поиск решения в рамках экспертной системы. Предложен ряд эвристических правил для рассматриваемой проблемной области. Представлена информация о значениях оценки знаний студентов к началу зачетно-экзаменационной сессии в форме 3-х правил нечетких выводов. Использовались специализированные программные средства МАТLAB и Fиzzy Logic Toolbox с системой нечеткого вывода типа Мамдани. Процесс осуществлялся в интерактивном режиме. Программа служит для общего анализа адекватности принятой модели, позволяя оценить влияние входных нечетких переменных. Проведено графическое отображение зависимости выходной переменной (оценка в баллах) от входных (посещаемость занятий и активность на занятиях). Отмечено, что разработанная система оценок успеваемости студентов может совершенствоваться в направлении более тонкой настройки модели нечеткого вывода.
нечеткая логика, формализация процессов, контроль успеваемости студентов, балльная оценка, нечеткий вывод Мамдани
В настоящее время нечеткая логика рассматривается как стандартный метод моделирования и проектирования разнообразных объектов и систем. Разработаны и успешно внедрены системы, основанные на нечетких множествах в таких областях, как, например, техническая и медицинская диагностика, биржевое прогнозирование, управление персоналом, управление компьютерными сетями, разведка ископаемых, телевидение и радиосвязь, логистика, управление технологическими процессами, распознавание образов и экспертная оценка явлений и событий. Спектр приложений использования нечетких множеств очень широк – от бытовых пылесосов, видеокамер и стиральных машин до управления наземными, водными и воздушными транспортными средствами. Имеющийся практический опыт технически развитых стран, таких как Япония, показал, что затраты на разработку систем, основанных на нечетких множествах намного ниже, чем при использовании традиционного математического аппарата. Кроме того, при этом обеспечиваются необходимые требуемые уровни качества [2–4].
1. Асоян Т.М. и др. Использование технологии WEB 2.0 в балльно-рейтинговых системах оценки достижений студентов. // Вестник ассоциации вузов туризма и сервиса. - 2014. - №1(28).
2. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB: учебный курс. - СПб: Питер, 2000.
3. Дьяконов В. МАTLAB: учебный курс. - СПб: Питер, 2001.
4. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. - М.: Наука, 1981.
5. Сучилин В.А., Архипова Т.Н. Адаптивная логика в образовательных и производственных технологиях. // Вестник ассоциации вузов туризма и сервиса. -2014. - №1(28).
6. Сучилин В.А., Архипова Т.Н. Адаптивная логика в производственных технологиях // Materiály X mezinárodní vědecko - praktická konference«Moderni vymoženosti vědy - 2014». - Díl 39. Technické vědy. Zemědělství: Praha. Publishing House «Education and Science» s.r.o - 88 stran.
7. Сучилин В.А., Архипова Т.Н. Применение адаптивной логики в образовательных и производственных технологиях // XIII Научная конференция «Теория и практика современной науки». - М., 2014.
