Н. А. Назарбаева народу Казахстана
жүктеу/скачать 35,33 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Application modern informative to technology at development and planning of projectile of the logging station Abstract.
- Каротаж станциясын жасауда және жобалауда заманауи ақпараттық технологияны қолдану Түйіндеме.
- Тірек сөздер
- Самигулина Г.А. 1 , Шаяхметова А.С. 2
- ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТӘСІЛДЕРІ НЕГІЗІНДЕ ҰЖЫМДЫҚ ҚОЛДАНЫСТАҒЫ ЗЕРТХАНАДА ЖАҢА АҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫ ҚАШЫҚТЫҚТАН ОҚЫТУ Аңдатпа.
- Кілттік сөздер
- Тапсырманың қойылымы
Рисунок 3 - Внешний вид микроконтроллерного блока управления
Основу РКС составляет каротажный снаряд опускаемый в скважину. Снаряд позволяет на глубине до 100 м вести анализ парод и передать информацию на базовый компьютер.
Таким образом, автоматизация процесса каротажа и точный анализ и обработка спектра руды на базе современной информационной технологии и компьютерной техники составляет основу современной технологии разведки месторождений, а автоматизированная мобильная каротажная станция имеет такие важные достоинства, как: высокая производительность, высокая точность результатов разведки,
307 наличие автоматической корректировки результатов, запись и наблюдение в реальном режиме времени за процессом каротажа, оптимизация способа каротажа, отсутствие кабелей передачи данных на базовый пункт, удаленное управление. Внедрение каротажной станции с автоматизированной системой управления и обработки информации позволит повысить их производительность и экономическую эффективность на несколько раз.
ЛИТЕРАТУРА 1. Тулешова А.А. Панели и функции управления каротажного прибора станции // Вестник КазНУ: Серия математика, механика, информатика.– Алматы, 2010. - Спец. выпуск №4(67). - С. 248-250. 2. B.T.Zhumagulov, А.К.Tuleshov, Yu.М.Drakunov. Computer Modeling and Control System for X-ray Radiometrical Well-Logging Unit// World Congress on Engineering (IAENG-WCE-2010). - London, 2010. - Р.900-906. 3. Тулешова А.А. Моделирование динамики механизма выдвижения датчика каротажной станции // Труды Международной конференции «Наука и образование-ведущий фактор стратегии «Казахстан-2030» / Сагиновские чтения №2. - Караганда, 2010. – Ч. IV. - С. 267-270. 4. А. Tuleshov, K. Ozhikenov, A. Ozhiken. Investigation of Dynamical Peculiarities of Manipulator on the Basis of close Circuit Mechanism. Advanced Materials Research. – 2013. – V.705. - pp. 386-389. 5. А. Tuleshov, K. Ozhikenov, R. Utebayev, E. Tuleshov. Modeling the Dynamics of Robot Motor Drive Control System. AppliedMechanicsandMaterials. - 2013. – V.467.- pp. 510-515.
REFERENCES 1. Tuleshova AA Panel and control functions of the logging tool station // Herald Treasury: Series mathematics, mechanicsand informatics.- Almaty, 2010 - Special. Issue №4 (67). - S. 248-250. 2. B.T.Zhumagulov, А.К.Tuleshov, Yu.М.Drakunov. Computer Modeling and Control System for X-ray Radiometrical Well-Logging Unit// World Congress on Engineering (IAENG-WCE-2010). - London, 2010. - Р.900-906. 3. Tuleshova AA Modeling the dynamics of extension mechanism sensor logging station // Proceedings of International Conference "Science and Education, a leading factor in the strategy" Kazakhstan-2030 "/ Saginovskie reading №2. - Karaganda, 2010 - Part IV. - S. 267-270. 4. А. Tuleshov, K. Ozhikenov, A. Ozhiken. Investigation of Dynamical Peculiarities of Manipulator on the Basis of close Circuit Mechanism. Advanced Materials Research. – 2013. – V.705. - pp. 386-389. 5. А. Tuleshov, K. Ozhikenov, R. Utebayev, E. Tuleshov. Modeling the Dynamics of Robot Motor Drive Control System. AppliedMechanicsandMaterials. - 2014. – V.467.- pp. 510-515.
Ozhikenov K.A., UtebaevR.M., NurpeisovaD.A., KoltunN.A., OzhikenA.K. Application modern informative to technology at development and planning of projectile of the logging station Abstract.The paper deals with an automated X-ray radiometric logging station which is a mechatronic system, computer and manual control which are derived from a mobile laptop. In the development of the X-ray radiometric logging station apply modern information technology. In the process, work on the development of the engine control function extension and orientation RPP-12 logging station on the feedback principle and taking into account the range of the sensor material with ionizing radiation. A computer program and electronic components of the engine control extensions. Implementation of logging station with an automated system control and data processing in the mining industry will increase their productivity and economic efficiency on several occasions.
information, programmatic is a vehicle complex.
Өжікенов Қ.Ә., Утебаев Р.М., Нұрпейісова Д.А., Колтун Н.А., Өжікен А.Қ. Каротаж станциясын жасауда және жобалауда заманауи ақпараттық технологияны қолдану Түйіндеме. Жұмыста мобильдік ноутбук арқылы автоматты және қолмен басқарылатын мехатрондық жүйе болып саналатын автоматтандырылған рентгенометрлік каротаж станциясы (АРШС) қаралады. Бұл АРШС-ты жасау заманауи ақпараттық технологияларды қолдану арқылы жүзеге асырылды. Зерттеу жұмыстарының жүргізілу барысында иондық сәуле шығару датчигінен шығатын керi байланысты есепке ала отырып, каротаж станциясының РПП-12 құралын қозғап бағыттайтын басқарылатын механизмді басқару функциясын және басқару жүйесінің компьютерлік бағдарламасын және электронды блоктарын жасау жұмыстары атқарылды. Автоматтандырылған каротаждық станцияны өнеркәсіптің таулы-металлургиялық саласында қолдануөнімділік пен экономикалық тиімділікті арттыруға мүмкіндік береді. Тірек сөздер:Скважинаны геофизикалық зерттеу, каротаж, каротаж станциясы, мәліметтерді өңдеу және түрлендіру, бағдарламалық-аппараттық кешен.
308 ӘОЖ 004.89:004.4:681.5
1 , Шаяхметова А.С. 2 1 Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институты 2 Қ.И. Сәтбаев атындағы ҚазақҰлттық техникалық университеті Алматы қ., Қазақстан Республикасы galinasamigulina@mail.ru asemshayakhmetova@mail.ru
ЗЕРТХАНАДА ЖАҢА АҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫ ҚАШЫҚТЫҚТАН ОҚЫТУ
қарқынмен дамуда. Әсіресе бұл технологиялар мүмкіндігі шектеулі жандар үшін қажет. Зерттеу қолайлы интеллектуалды оқыту технологиясын құруға арналған. Жасанды интеллект әдістері: нейрондық желілер, генетикалық алгоритмдер, жасанды иммунды жүйелер және т.б. көп өлшемді ақпараттарды нақты уақыт режимінде өңдеуге, оқыту нәтижелерін болжауға, алынған білімнің сапасын жетілдіруге және логикалық ойлауды дамытуға, оқу үдерісін жақсарту мен мүмкіндігі шектеулі жандарды оқытуда жеке тәсіл қолануға жағдай жасайды. Кілттік сөздер: қашықтықтан оқыту жүйесі, ақпараттық технологиялар, ұжымдық қолданыстағы зертхана, жасанды интеллект, нейрондық желілер, генетикалық алгоритмдер. Кіріспе Жасанды интеллект тәсілдері [1] негізінде интеллектуалды жүйелерді құру заманауи ғылымның өзекті зерттеу бағыты болып табылады. Бұл жүйелер тану мен диагностикада, шешім қабылдауда, заңдылықтарды анықтау және т.б. [2] түрлі салаларда қолданылады. Олар бейімделу мүмкіндіктеріне, әр түрлі белгісіздік жағдайында қолайлы қызмет етуі, жоғары сапа мен сенімділікке ие болуы керек. Әсіресе қашықтықтан оқыту (ҚО) жүйелерін құруда әр түрлі жасанды интеллект (ЖИ) әдістерін қолдану өзекті болып отыр. Оқыту технологиялары мақсатты жетілуде. Нейрондық желілер, генетикалық алгоритмдер, жасанды иммунды жүйелер [1-5] негізінде ҚО жаңа интеллектуалды тәсілдерін қолданып арнайы оқу орталары құрылуда. Олар дәстүрлі оқытудан асып кетпесе, кем түспейтін оқу үдерісін ұйымдастыруға мүмкіндік береді. Қазіргі уақытта ЖИ тәсілдерін қолдану перспективалы болып отыр. ҚО қолайлылығы жүйеде қолданылатын программалық қамтамасыз ету мен оқу материаларының сапасымен сипатталады. Программалық өнімді сипаттайтын сапа көрсеткіштерінің негізі болып, функционалдық мүмкіндіктері, сенімділігі, қарапайымдылығы, мобильділігі және т.б. жатқызуға болады. Оқыту мен өзін-өзі ұйымдастыру, жалпылау мен болжау сияқты қабілеттілікке ие жасанды нейронды желілілер (ЖНЖ) табыспен қолданылады [3]. ЖНЖ қолайлы математикалық алгоритмі жоқ қиын құрылатын есептерді шешеді. Нейронды желі (НЖ) [4] көмегімен келесі тапсырмаларды: - Бейнені тану. Мұны бейнені тану мен тұлғаның психологиялық типін анықтауда және білім алушыға қандай әдісті қолдануға болатын сәйкестікті анықтауда қолданылады; - Психодиагностика. Нейрожелілік эксперттік жүйелерде психологиялық интуицияның жетілу мүмкіндіктерін қарастырады; - Жіктеу немесе кластерлеу яғни курс көлемін бөлімдер немесе тақырып бойынша бөлу; - Шешім қабылдау мен басқару. Кіріс сигналы ретінде жүйенің күйін сипаттайтын түрлі критерийлер қолданылады, ал жүйенің шығысында қабылданған шешімнің қасиеттері пайда болады; - Болжау немесе аппроксимациялау. НЖ қорытындыларын оқыту мысалдарына негіздей отырып, білім алушының нәтижелерін жақсы болжайды; - Мәліметтерді сығу мен ассоциативті жады. НЖ егер бір - бірімен өзара байланысты үлкен көлемдегі мәліметтерді кішірейтуге мүмкіндік беретін түрлі параметр арасындағы өзара қатынасты анықтау мүмкіндігіне ие. Білім алушының білімін бағалауда генетикалық алгоритм (ГА) механизмі қолданылады [6]. Берілген алгоритм білім тобын қалыптастыру бейімділігі негізінде білім алушының дайындық сапасын жетілдіреді. Жеке бағыт негізінде білім алу әдісін жүзеге асыруда білім алушының кәсіби тәуелсіздігінің қалыптасуына, кәсіби қызығушылығы мен білім алудың индивидуализациялығын жетілдіруге жағдай жасайды. ГА тәсілі биологиялық эволюция механизмін көшіретін кездейсоқ ауқымды іздеу әдісі көмегімен жүзеге асады. Көптеген нұсқалар жиынымен байланысты есептерді
309 шешуде қолданылады. Өйткені n элементтен тұратын жиынның нұсқалар саны n! тең болса, онда жиындағы құрылымдық элементтер санының өсуі қиын және сыйымды бола отырып, есеп оңтайлы құрылады. ГА осындай түрдегі есептерді шешуді айтарлықтай жеңілдетеді. [7] жұмыста білімге соның ішінде оқу порталдарына негізделген ақпараттық жүйелерді құру тәсілдері қарастырылады. Әр түрлі білім мен ақпараттық қорды бір ақпараттық кеңістікке жүйелеп интеграциялайтын онтологияны, сондай-ақ бөлінген білім беру ортасында бірлескен интеллектуалды шығармашылықты қолдауды ұйымдастыруда қолданылады. Білім берудің оқу порталы білімнің (білім желісі мен мәліметтер түрінде) ақпараттық қорын, оларды іздеу мен онтологияны жаңашыл басқаруды қамтамасыз етеді. Мұндай тәсіл білім берудің оқу порталында кездесетін әлсіз байланысқан гетерогенді ақпаратты өңдеу мен оған ену қолайлылығын жоғарлатуға мүмкіндік береді. Оқу порталының құрылымы үш компоненттің: білім беру моделі, бизнес – үдерістерінің моделі мен білімді басқару жүйелерінің бірігуіне негізделген. Іздеу үдерісі мәліметтер мен білімді өңдеуді қамтамасыз ететін жүйенің архитектурасы құрылды. Оқу порталының ақпараттық негізін білімнің пәндік саласына тәуелсіз негізгі онтология ерекшеленген метаонтология құрайды. Қазіргі уақытта ҚО мүмкіндігі шектеулі жандардан бастап біліктілігін жетілдіргісі келетін мамандарға дейін кең таралған. ҚО қолайлылығы жеке оқытумен анықталады. Яғни әрбір білім алушы өзіне ыңғайлы кесте мен ыңғайлы қарқынмен жүзеге асырады. Еркін таралған қашықтықтан оқыту жүйелерінің бірі Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment) [8] болып табылады. Moodle материалдарды орналастыруда кең мүмкіндік береді мен белгілі бір тілді білуді қажет етпейді, тек қолданушының қысқаша нұсқауы жұмыс бойынша барлық қажет ақпараттан тұрады. Moodle - модулдік объектілі-бағытталған динамикалық орта, оқытуды басқаратын еркін жүйе (LMS). Ал бүгінгі күні Moodle-ға смартфон немесе планшет арқылы кез-келген жерден: көше, көлікте және т.б. қосылуға болады. Нәтижесінде білім алушы өзінің бос уақытын рационалды пайдаланып, Moodle-ды қашықтықтан оқытуда тек теориялық тұрғыдан ғана пайдаланбай, мобилді оқытудың толық қанды жүйесі ретінде пайдалана алады. Бірақ та берілген технологияны жүзеге асыруда бірқатар мәселелер туындайды. Өйткені Moodle жүйесі басынан арнайы жұмыс пен мобилдік құрылғыларға арналмаған. Бұл мәселені шешуде Moodle бірлестігінде бағыт бойынша жіктеуге болатын бірнеше тәсілдер бар: серверлік, клиенттік және клиенттік – серверлік. LMS Moodle –ді мобилдік оқытуда толық қанды жүйе ретінде пайдалану мүмкіндігі өте ыңғайлы. Бірақ бұл мүмкіндік қосымша шығындарды арнайы программалық қамтамасыз етуді серверге орнату мен баптауды қажет етеді. Бұл бағыттағы бар жобалар әмбебап емес немесе құрылу үстінде. Олар Moodle-дің барлық нұсқаларына сәйкес келетіндігіне кепілдік бермейді. Moodle –дің бірден – бір артықшылығы оның еркін таралуында. Бұл Moodle программалық коды ашық түрде қолданылатындығын және де оны өзгертуге болатындығын, бірақ GPL лицензиясының ережелерін сақтау қажет дегенді білдіреді.
компонент ретінде ҰҚЗ жаңшыл технологияларды оқыту мақсатында МШЖ үшін ҚОИЖ құру. ҚОИЖ негізінде оқытудың қолайлылығы білім алушының көптеген факторларына байланысты (жасы, есте сақтау қабілеті, қызығушылығы, негізгі білімі, психологиялық портреті сұлбасы және т.б.). Бірақ физикалық және психологиялық ерекшеліктеріне қарай мүмкіндігі шектеулі жандар үшін ҚОИЖ қосымша талаптары бар. Құрылған ҚОИЖ ендіру білім алудың сапасын арттыру арқылы қоғамда ондай жандардың әлеуметтік бейімделуіне жағдай жасайды. Жасанды интеллект тәсілдерін: нейрондық желілер, генетикалық алгоритмдер, жасанды иммунды жүйелерін [9] қолдану арқылы білім алу нәтижесін болжау мен нақты уақыт мөлшерінде білім алу үдерісін шұғыл басқаруға мүмкіндік береді. Үлкен көлемдегі көп өлшемді мәліметтерді нақты уақыт өлшемінде өңдеу қажеттілігі туындайды. Оны ҰҚЗ өнімділігі жоғары есептеуіш кластерлерінің көмегімен шешуге болады. Қ.И. Сәтбаев атындағы ҚазҰТУ ұжымдық қолданыстағы ақпараттық және ғарыштық технологиялар Ұлттық ғылыми зертханасы дүниежүзілік деңгейдегі жетістік болып табылады. Бұл зертхана ІТ – технолгиялар бойынша әр түрлі ғылыми жобалар негізінде ғылыми-зерттеу жұмыстары мен құрылған әр түрлі программаларды жаңашыл құрылғылар мен қуатты есептеу кластерлерінің көмегімен жүзеге асыруды қамтамасыз етеді. Дүние жүзінің алдыңғы қатарлы елдері ғылымның, білім берудің күрделі есептерін шешуде, экономикада ұзақ мерзімді болжамдарды құруда суперкомпьютерлердің мүмкіндіктерін жетілдіреді және пайдаланады. Осыған байланысты Қазақстан да жалпы дүниежүзілік тенденциямен жүруге және де өзінің жоғары өнімді есептеулер қорларын ұлғайтуға ұмылуда. Бұл ҰҚЗ төмендегі ғылыми бағыт бойынша жұмыс істейді [10]: 1. Жоғары өнімді есептеулер үшін программалық қамтамасыз етуді құру;
310 2. Мұнай мен газ, геология, машина жасау мен экономика салалары бойынша қорға сыйымды есептеуіш есептерін шешу; 3. Биоинформатика, биомедицина мен фармацевтикадағы күрделі тапсырмаларды шешу; 4. Ғарыштық зерттеулерде инновациялық суперкомпьютерлік технологияларды қолдану; 5. Мультимедиалық жүйелер мен виртуалды шындық мәліметтерін өңдеу; 6. Ұлттық ғылыми ақпараттық және ғарыштық технологиялар ұжымдық қолданыстағы зертханаға шалғайдан ену үшін телекоммуникациялық компьютерлік желілерді жетілдіру. Жоғарыда айтылғандар негізінде ІТ – технологиялар саласы бойынша ҰҚЗ келесі тапсырмаларды орындайды: үлкен және орасан зор көлемдегі мәліметтерді математикалық өңдеу; өте күрделі математикалық есептерді шешу; компьтерлік көру саласы бойынша зерттеулер; жасанды интеллект мәселелері; grid-технологиялардың жетілуі; параллельді программалау саласындағы зерттеулер; виртуализациялау саласындағы зерттеулер. ЖИ тәсілдерінің негізінде ҚОИЖ құру модулдік сипатқа ие және келесі блоктардың жүзеге асуымен қарастырылады: - Ақпараттық блок білім алушыларды тіркеу, оқу пәнін таңдау мен алдын – ала білім алушының дәрежесін сипаттайды. - Оқыту блогы жеке ерекшеліктерін ескеріп, белгілі бір білім алушыға бағытталған оқыту ақпаратының берілуінің әдісі мен формасын жүзеге асырады. Бұл блоктың ерекшелігі ҚО тәжірибелік тұрғыдан жүзеге асырылуы күрделі мәселелердің бірі болып табылатын зертханалық және тәжірибелік жұмыстарды ұйымдастыру. - Бақылау блогы – білім алушының білімін бағалау, оқу үдерісі мен үлгерімін бақылауға арналған. - Интеллектуалды блок нақты уақыт режимінде ЖИ негізінде мәліметтерді өңдеуді және жеке ерекшеліктеріне сәйкес оқытуды жүзеге асырады. Ұсынылған жүйе келесідей жұмыс істейді: білім алушы ҚОИЖ тіркелгеннен кейін, оқу пәнін таңдайды. Одан кейін жүйе білім алушының моделін құру мен оның сипатын анықтау үшін тест өтуді ұсынады. ИЖ кіріс мәліметтері ретінде әр білім алушыны сипаттайтын уақыт қатары түрінде құрылған жеке қасиеттерден тұрады [11]. Төменде 10 қадамнан тұратын ЖИ тәсілдерінің негізінде ҚОИЖ жүзеге асуының алгоритмі келтірілген. Алгоритм: Бірінші қадам. МШЖ қашықтықтан оқыту жүйесінде тіркеу. Пәнді және оқыудың ұзақтылығын таңдау. Екінші қадам. Арнайы ерекшеліктерін ескеріп, білім алушының моделін құру мен мәліметтер қорын құру. Үшінші қадам. Интернет сервер пайдаланушыдан сұрауларды қабылдап, пайдаланушыдан түскен мәліметтерді өңдеп, қосымшаның негізгі логикасын іске асыратын серверлік сценарилер интерпретаторына сұралған мәліметтерді жібереді. Төртінші қадам. Мәліметтерді алдын-ала өңдеу мен интеллектуалды жүйелерді оқыту. Бесінші қадам. Оқылатын пән мен оқу курсына байланысты ҰҚЗ енуді ұйымдастыру. Алтыншы қадам. «Оқыту блогы» іске қосылып, білім алушы таңдап алған теориялық материалмен танысып, тәжірибелік, зертханалық және өздік жұмыстарды орындайды. Жетінші қадам. ҰҚЗ заманауи құрылғыларын пайдаланып, инновациялық технологияларды оқып, үйрену. Сегізінші қадам. МШЖ білімін бақылау. ЖИ тәсілдері негізінде оқытудың нәтижесін болжау. Тоғызыншы қадам. МШЖ білімін кешенді бағалау. Оныншы қадам. МШЖ үшін қашықтықтан оқыту үдерісін шұғыл басқару. Берілген жүйе шалғайдан ену режимінде заманауи құрылғылардың көмегімен мүмкіндігі шектеулі жандардың жаңашыл ақпараттық технологияларды қолайлы игеруіне мүмкіндік береді. Берілген технологияны ендіру белгілі бір дәрежедегі адамдардың потенциалдық мүмккіндіктері мен кәсіби білімін жүзеге асыруда тең құқылы болуға жағдай жасайды.
311 ӘДЕБИЕТТЕР 1. G. Samigulina. Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the artificial immune systems // Automatic and remote control. – Springer, 2012.-Volime 74.-№2.-С.397-403. 2. Степанов М.Ф. Принципы построения и архитектура интеллектуальных систем управления // Труды XII Всероссийского совещание по проблемам управления ВСПУ. – Москва, 2014. – С. 592-601. 3. Новрузова Н.А. Использование компьютерных технологий для дистанционного обучения детей с ограниченными возможностями [Электронный ресурс], 2014: https://festival.1september.ru/articles/621984/ 4. А.И. Галушкин Нейронные сети: основы теории. – М., 2012. – 496 с. 5. Джура С.Г. Использование нейронных сетей для совершенствования дистанционной системы обучения студентов-энергетиков. Випуск 11 (202) – Донецьк: ДВНЗ «ДонНТУ», 2012. – С. 14- 24. 6. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. — М.: Горячая линия — Телеком, 2012. — 452 c. 7. Бова В.В. Концептуальная модель представления знаний при построении интеллектуальных информационных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. - №7 (156). – С. 109 - 117. 8. Есаян А.Н., Рейханова И.В. LMS Moodle – мировой лидер открытых платформ ДО. Анализ возможности работы с LMS Moodle на мобильных устройствах //Труды Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные технологии в науке и образовании». – М., 28 - 30 апреля, 2014. – С. 81 - 83. 9. Самигулина Г.А., Шаяхметова А.С. Разработка теоретических основ и алгоритма построения интеллектуальной системы дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями // Труды Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные технологии в науке и образовании». – М., 28 - 30 апреля, 2014. – С. 62 - 64. 10. http://www.kazntu.kz. 11. Самигулина Г.А., Шаяхметова А.С. Алгоритм построения интеллектуальной системы дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями //Труды X Международной Азиатской Школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем». – Иссык-Куль, 25 июля - 5 августа, 2014. – С. 593-597.
REFERENCES 1. G. Samigulina. Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the artificial immune systems // Automatic and remote control. – Springer, 2012.-Volime 74.-№2.-С.397-403. 2. Stepanov M.F. Prinsipi postroenie i arhitectura intellektualnih system ypravlenie // Trudi XII Vserossoskogo soveshanie po problemam upravlenia VSPU. – Moscou, 2014. – P. 592-601. 3. Novrusova N.A. Ispolzovanie computernih tehnologi dla distansionnogo obushenie detei s ogranichennimi vozmojnostiami [Electronni resurs], 2014: https://festival.1september.ru/articles/621984/ 4. А.I. Galushkin Neironnie seti: osnovi teorii. – М., 2012. – 496 p. 5. Djura S.G. Ispolzovanie neironnih setei dla sovershenstvovania distancionnoi systemi obuchenia studentov- energetikov. Vipusk 11 (202) – Donesk: DVNZ «DonNTU», 2012. – P. 14- 24. 6. Rutkovskaia D., Pilinskii М., Rutkovskii L. Neironnie seti, geneticheskie algoritmi I nechetkie systemi: Per. s polsk. I.D. Rutkovskogo. — М.: Goriachaia linia — Тelecom, 2012. — 452 p. 7. Bova V.V. Konseptualnaia model predstavleniea znani pri postroeni intellectualnih informasionnih system // Izvestia YFU. Tehnicheskie nauki. – 2014. - №7 (156). – P. 109 - 117. 8. Esaian А.N., Reihanova I.V. LMS Moodle – mirovoi lider otkritih platform DO. Analiz vozmojnosti raboti s LMS Moodle na mobile ustroistvah // Trudi Vserossoskoi nauchno-practicheskoi konferenci «Innovasionnie tehnologi v nauke i obrazovani». – М., 28 - 30 april, 2014. – P. 81 - 83. 9. Samigulina G.A., Shayakhmetova A.S. Razrabotka teoreticheskih osnov I algoritma postroenia intellectualnoi systemi distansionnogo obuchenia ludei s ogranichennimi vozmojnostiami // Trudi Vserossoskoi nauchno-practicheskoi konferenci «Innovasionnie tehnologi v nauke i obrazovani». – М., 28 - 30 april, 2014. – P. 62 - 64. 10. http://www.kazntu.kz. 11. Samigulina G.A., Shayakhmetova A.S. Algoritm postroenia intellectualnoi systemi distansionnogo obuchenia dla ludei s ogranichennimi vozmojnostiami // Trudi X Mejdunarodnoi Aziatskoi Shkoli – seminara «Problemi optimizasi slojnih system». – Issyk-Кul, 25 july - 5 august, 2014. – P. 593-597.
Самигулина Г.А., Шаяхметова А.С. жүктеу/скачать 35,33 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|