Введение. 
Искусственные нейронные сети

Сегодня информация является важной частью повседневной жизни. Появляется все больше различных технологий для обработки, хранения и распространения информации, и главную роль в этом процессе играют компьютерные технологии. Одной из неотъемлемых частей существования человечества является образование: передача накопленных знаний и навыков, то есть передача информации.

В последнее время активно развиваются такие методы обучения как заочное, дистанционное и самостоятельное обучение. Широкое внедрение сети Интернет во все аспекты информационных технологий оказало влияние и на организацию процесса обучения. Сейчас очень популярны компьютерные курсы, представляющие собой электронные учебники и предполагающие самостоятельное изучение. Им на смену приходит обучение с помощью Интернет, предлагающее интерактивное взаимодействие студентов и преподавателя.

Таким образом, появляется необходимость в разработке систем дистанционного обучения и автоматического контроля знаний.

В процессе образования очень важным является взаимодействие преподавателя и ученика (студента). Часто тонкие нюансы передаваемых знаний можно объяснить и уловить только при непосредственном общении. Также преподавателю необходимо понимать насколько хорошо студент понимает, усваивает материал. Такое общение зачастую основано на постановке вопросов и получении ответов. Важным является не только адекватное, понятное объяснение материала, но и контроль знаний студентов, выставление оценки, которая несет также и воспитательный характер. И если в области создания дистанционных учебных курсов уже есть разработки, то на этапе контроля знаний таких разработок пока очень мало. Традиционные методики дистанционного контроля знаний основаны на обыкновенном подсчете правильных ответов, а это не всегда верно отражает знания студента. Следовательно, при автоматизации обучения необходимо разработать систему, наиболее адекватно отражающую характеристики преподавателя в проставлении оценок.

Современные технологии Интернет позволяют доставить информацию не только в виде текста (с иллюстрациями и таблицами), но позволяют передавать исполняемые модули, а также мультимедиа-информацию (аудиои видеофрагменты). Все это позволяет разрабатывать обучающие системы, мало уступающие традиционному обучению с использованием лекций и семинаров.

Для проведения эфективного заочного обучения с помощью Интернет необходимо получить формализованную модель преподавателя. Надо построить адекватную модель взаимодействия преподавателя с учеником, что позволит значительно повысить корректность контроля знаний при дистанционном обучении и приблизить ее к очной форме обучения. Вполне приемлемым подходом к этой проблеме является анализ вопросов и выставленных оценок, т. е. фактически — решение задачи аппроксимации функции взаимодействия. Для решения подобных задач уже весьма давно применяются нейронные сети.

Данный дипломный проект является частью кафедрального проекта по автоматизации обучения и посвящен созданию адаптивного обучающего и контролирующего курсов по нейронным сетям. В качестве инструмента построения обучающей системы в проекте используются нейронные сети. Готовый учебный комплекс предназначен для проведения дистанционного обучения студентов с использованием сети Интернет.

Глава 1 посвящена введению в нейронные сети. В главе 2 проведен обзор возможностей программ моделирования нейронных сетей. Главы 3−5 содержат детальное описание определенных видов нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. В главе 6 рассматривается генетический алгоритм и его применение для оптимизации нейросетей. Глава 7 содержит описание возможностей системы моделирования нейронных сетей Trajan 2.0 и рекомендации по ее применению. Результаты экспериментального исселдования возможности применения нейросетей для контроля знаний приведены в главе 8, а глава 9 содержит методику обучающей последовательности. В главах 10−11 приведены возможности использования среды WWW в дистанционном обучении, создания программ для нее и примеры программ: демонстрация работы сети Кохонена и программа дистанционного контроля знаний, использующая нейросеть. В главе 12 проведен технико-экономический анализ и обоснование разработки адаптивного обучающего и контролирующего курсов по нейронным сетям. В главе 13 представлена методика обучения контролирующей системы на основе нейросети и в главе 14 приведено описание работы созданного комплекса дистанционного обучения.