Куравский Л.С. доктор технических наук, декан факультета информационных технологий, Московский государственный психолого-педагогический университет, Москва, Россия ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3375-8446 e-mail: l.s.kuravsky@gmail.com
Юрьев Г.А. кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий научной лабораторией, Московский государственный психолого-педагогический университет, Москва, Россия ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2960-6562 e-mail: g.a.yuryev@gmail.com
Думин П.Н. заведующий лабораторией количественной психологии факультета информационных технологий, ФГБОУ ВО МГППУ
Поминов Д.А. научный сотрудник лаборатории количественной психологии факультета информационных технологий, ФГБОУ ВО Московский государственный психолого-педагогический университет, Москва, Россия e-mail: necrofallen@gmail.com
Представлены две новые концепции адаптивного обучения, первая из которых опирается на самообучающиеся структуры, представленные в форме вероятностных моделей, а вторая — на процедуру многомерного статистического анализа, применяемую к результатам дискретных вейвлет-преобразований траекторий выполнения заданий, и матрицы рекомендуемых переходов. Проведен сравнительный анализ различных аспектов их практического применения.
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект
№ 17-29-07034).
Литература
Кибзун А.И., Панарин С.И. Формирование
интегрального рейтинга с помощью статистической обработки результатов тестов //
Автоматика и телемеханика. 2012. № 6. 119—139.
Кибзун А.И., Вишняков Б.В., ПанаринС.И.
Оболочка системы дистанционного обучения по математическим курсам // Вестник
компьютерных и информационных технологий. 2008. № 10. С. 43—48.
Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Думин
П.Н. Численные методы идентификации марковских процессов с дискретными
состояниями и непрерывным временем // Математическое моделирование. 2017. Т.
29. № 5. С. 133—146.
Куравский Л.С., Юрьев Г.А., Ушаков Д.В., Юрьева Н.Е.,
Валуева Е.А., Лаптева Е.М. Диагностика по тестовым траекториям: метод
паттернов // Экспериментальная психология. 2018. Т. 11. № 2. С. 77— 94.
doi:10.17759/exppsy.2018110206
Осипов Г.С., Брянцев О.А. Модифицированный метод
сводных показателей как метод оценки систем дистанционного обучения для
морского флота // Эксплуатация морского транспорта. 2007. № 3 (49). С.
48—52.
Сологуб Г. Б.Построение фреймовых семантических моделей в
интеллектуальной системе тестирования // Информационные и телекоммуникационные
технологии. 2012. № 14. С. 87—93.
Aircraft trajectory clustering techniques using circular
statistics. Yellowstone Conference Center, Big Sky, Montana, 2016. IEEE.
Bastani V., Marcenaro L., Regazzoni C. Unsupervised
trajectory pattern classification using hierarchical Dirichlet Process Mixture
hidden Markov model // 2014 IEEE International Workshop on Machine Learning for
Signal Processing (MLSP) / IEEE. 2014. P. 1—6.
Borg I., Groenen P.J.F. Modern Multidimensional
Scaling Theory and Applications // Springer. 2005. P. 140.
Cramer H. Mathematical Methods of Statistics.
Princeton: Princeton University Press. 1999. 575 p.
Eerland W.J., Box S. Trajectory Clustering,
Modelling and Selection with the focus on Airspace Protection // AIAA Infotech@
Aerospace. AIAA. 2016. P. 1—14.
Enriquez M. Identifying temporally persistent flows in the
terminal airspace via spectral clustering // Tenth USA/Europe Air Traffic
Management Research and Development Seminar (ATM2013) / Federal Aviation
Administration (FAA) and EUROCONTROL. Chicago, IL, USA: 2013. June 10—13.
Enriquez M., Kurcz C. A Simple and Robust Flow
Detection Algorithm Based on Spectral Clustering // International Conference on
Research in Air Transportation (ICRAT) / Federal Aviation Administration (FAA)
and EUROCONTROL. Berkeley, CA, USA, 2012. May 22—25.
Gaffney S., Smyth P. Joint probabilistic curve
clustering and alignment // Advances in Neural Information Processing Systems.
Vol. 17. Cambridge, MA: MIT Press, 2005. P. 473—480.
Gaffney S., Smyth P. Trajectory clustering with
mixtures of regression models // Proceedings of the fifth ACM SIGKDD
international conference on Knowledge discovery and data mining. 1999. P.
63—72.
Srivastava A., Feron E. Trajectory clustering and
an application to airspace monitoring // IEEE Transactions on Intelligent
Transportation Systems. 2011. Vol. 12. № 4. P. 1511—1524.
Grevtsov N. Synthesis of control algorithms for
aircraft trajectories in time optimal climb and descent // Journal of Computer
and Systems Sciences International. 2008. Vol. 47. № 1. P. 129—138.
HungC.,PengW., LeeW. Clustering and aggregating clues of trajectories for mining
trajectory patterns and routes // The VLDB Journal — The International Journal
on Very Large Data Bases. 2015. Vol. 24. № 2. P. 169—192.
Krasilshchikov M.N., Evdokimenkov V.N., Bazlev D.A.
Individually adapted airborne systems for monitoring the aircraft technical
condition and supporting the pilot control actions. M.: MAI Publishing House,
2011. 440 p (in Russian).
Kuravsky L.S., Artemenkov S.L., Yuriev G.A., Grigorenko
E.L. New approach to computer-based adaptive testing // Experimental
Psychology. 2017. Vol. 10. № 3. P. 33—45. doi:10.17759/exppsy.2017100303
Kuravsky L.S., Margolis A.A., Marmalyuk P.A., Panfilova
A.S. , Yuriev G.A. Mathematical aspects of the adaptive simulator concept
// Psychological Science and Education. 2016. Vol. 21. № 2. P. 84—95. doi:
10.17759/pse.2016210210 (in Russian).
Kuravsky L.S., Margolis A.A., Marmalyuk P.A., Panfilova
A.S., Yuryev G.A., Dumin P.N. A Probabilistic Model of Adaptive Training
[Электронный ресурс] // Applied Mathematical Sciences. 2016. Vol. 10. № 48.
2369. URL:
https://doi.org/10.12988/ams.2016.65168
(дата обращения 13.04.2019)
Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yurev G.A.
Diagnostics of professional skills based on probability distributions of
oculomotor activity// RFBR Journal. 2016. №. 3 (91). P. 72—82 (Supplement to
“Information Bulletin of RFBR” № 24, in Russian).
Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A. and Dumin
P.N. A Numerical Technique for the Identification of Discrete-State
Continuous-Time Markov Models [Электронный ресурс] // Applied Mathematical
Sciences. , 2015. Vol. 9. № 8. P. 379—391. URL:
https://doi.org/10.12988/ams.
2015.410882. (дата обращения 13.02.2019)
Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A., Belyaeva
O.B., Prokopieva O.Yu. Mathematical foundations of flight crew
diagnostics based on videooculography data [Электронный ресурс] // Applied
Mathematical Sciences. 2016. Vol. 10. № 30. P. 1449—1466. URL:
https://doi.org/10.12988/ams.2016.6122
(дата обращения 3.02.2019).
Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A., Dumin P.N.,
Panfilova A.S. Probabilistic modeling of CM operator activity on the base
of the Rasch model // Proc. 12th International Conference on Condition
Monitoring & Machinery Failure Prevention Technologies. Oxford, UK, June
2015.
Kuravsky L.S., Yuriev G.A. Probabilistic method of
filtering artefacts in adaptive testing // Experimental Psychology. 2012. Vol.
5. № 1. P. 119—131 (in Russian).
Kuravsky L.S., Yuryev G.A. Certificate of state
registration of the computer program № 2018660358 Intelligent System for
Flight Analysis v1.0 (ISFA#1.0). — Application № 2018617617; declared 18
July 2018; registered 22 August 2018. — (ROSPATENT).
Kuravsky L.S., Yuryev G.A. Detecting abnormal
activities of operators of complex technical systems and their causes basing on
wavelet representations [Электронный ресурс] // International Journal of Civil
Engineering and Technology (IJCIET). Vol. 10 (2). P. 724—742. URL:
http://www.iaeme.com/IJCIET/
issues.asp?JType=IJCIET&VType=10&IType=2. (дата обращения
19.03.2019)
KuravskyL.S.,YurievG.A.,DuminP.N. Estimating the Influence of Human Factor on the
Activity of Operators of Complex Technical Systems in Civil Engineering with
the Aid of Adaptive Diagnostics [Электронный ресурс] // International Journal
of Civil Engineering and Technology. 2019. Vol. 10 (2). P. 1930—1941, http://
www.iaeme.com/IJCIET/issues.asp?JType=IJCIET&VType=10
&IType=02(дата обращения 11.01.2019)
Kuravsky L.S., Yuryev G.A. On the approaches to
assessing the skills of operators of complex technical systems // Proc. 15th
International Conference on Condition Monitoring & Machinery Failure
Prevention Technologies. Nottingham, UK, September 2018. 25 p.
Laxhammar R., Falkman G. Online learning and
sequential anomaly detection in trajectories // IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence. 2014. Vol. 36. № 6. P. 1158—1173.
Li Z. et al. Incremental clustering for
trajectories // Database Systems for Advanced Applications. Lecture Notes in
Computer Science. 2010. Vol. 5982. P. 32—46.
Markov models in the diagnostics and prediction problems:
Textbook / Edited by L.S. Kuravsky. 2nd Edition, Enlarged. Moscow: MSUPE
Edition, 2017. 203 p. (in Russian).
Neal P.G. Multiresolution Analysis for Adaptive
Refinement of Multiphase Flow Computations. University of Iowa, 2010. 116
p.
Rasch G. Probabilistic models for some intelligence
and attainment tests. // Copenhagen, Danish Institute for Educational Research,
expanded edition (1980) with foreword and afterword by B.D. Wright. Chicago:
The University of Chicago Press, 1960/1980.
RenéVidal, Yi Ma, Shankar Sastry.
Generalized Principal Component Analysis [Электронный ресурс]/ New York:
Springer-Verlag, 2016. URL:
http://www.springer.com/
us/book/9780387878102 (дата обращения 13.04.2019)
Rintoul M., Wilson A. Trajectory analysis via a
geometric feature space approach // Statistical Analysis and Data Mining: The
ASA Data Science Journal. 2015.
Trevor F. Cox, M.A.A. Cox. Multidimensional
Scaling, Second Edition. Chapman & Hall/CRC, 2001. 299 p.
Wilson A., Rintoul M., Valicka C. Exploratory
trajectory clustering with distance geometry // International Conference on
Augmented Cognition / Springer. 2016. P. 263—274.
Xiangyu Kong, Changhua Hu, Zhansheng Duan.
Principal Component Analysis networks and algorithms [Электронный ресурс].
Springer, 2017. URL:
http://www.springer.com/us/book/9789811029134
(дата обращения 13.04.2019)