| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Козлов, О. А. | - |
| dc.contributor.author | Михайлов, Ю. Ф. | - |
| dc.date.accessioned | 2016-06-01T13:56:08Z | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-18T09:11:32Z | - |
| dc.date.available | 2016-06-01T13:56:08Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-18T09:11:32Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.citation | Козлов, О. А. Разработка модели учета влияния эмоций на формирование индивидуальной траектории обучения студента на основе нейросетевых технологий / О. А. Козлов, Ю. Ф. Михайлов // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2016) : материалы VI междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 18 - 20 февраля 2016 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2016. – С. 511 - 516. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/7141 | - |
| dc.description.abstract | В статье приводится описание подхода по формированию модели учета влияния эмоций на формирование
индивидуальной траектории изучения студентом некоторой предметной области знаний с помощью
искусственной нейронной сети. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | МГВРК | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | эмоции | ru_RU |
| dc.subject | активные нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | вектор параметров оценки уровня эмоций | ru_RU |
| dc.subject | усвоения знаний дидактической единицы | ru_RU |
| dc.subject | интеллектуальная обучающая система | ru_RU |
| dc.title | Разработка модели учета влияния эмоций на формирование индивидуальной траектории обучения студента на основе нейросетевых технологий | ru_RU |
| dc.title.alternative | Development of a model considering the influence of emotions on the formation of individual trajectory of student learning based on neural network technology | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The article describes the approach to the formation of
the assessment of individual trajectory of studying a
certain subject area knowledge through a hybrid
artificial neural network. Key words: the vector of the
parameters of assessment of quality of learning, fuzzy
neural networks, intelligent training system. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2016
|
