| Form of presentation | Articles in international journals and collections |
| Year of publication | 2023 |
| Язык | русский |
|
Bichurina Seimbika Usmanovna, author
|
|
Grigoreva Larisa Georgievna, author
Grigoreva Stella Georgievna, author
Slavutskaya Elena Vladimirovna, author
|
| Bibliographic description in the original language |
Elena V. Slavutskaya, Stella G. Grigoryeva, Larisa G. Grigoryeva, Seimbika U. Bichurina, «Machine learning techniques combination for selective and hierarchical analysis of psycho diagnostic data,« Proc.
SPIE 12637, International Conference on Digital Transformation: Informatics, Economics, and Education (DTIEE2023), 126370B (27 April 2023); https://doi.org/10.1117/12.2680701 |
| Annotation |
«Цифровая трансформация: информатика, экономика и образование« |
| Keywords |
Искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, выборочный и иерархический анализ, психодиагностические данные |
| The name of the journal |
«Цифровая трансформация: информатика, экономика и образование«
|
| Please use this ID to quote from or refer to the card |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=282657&p_lang=2 |
Full metadata record  |
| Field DC |
Value |
Language |
| dc.contributor.author |
Bichurina Seimbika Usmanovna |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Grigoreva Larisa Georgievna |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Grigoreva Stella Georgievna |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Slavutskaya Elena Vladimirovna |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2023-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2023-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2023 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Elena V. Slavutskaya, Stella G. Grigoryeva, Larisa G. Grigoryeva, Seimbika U. Bichurina, «Machine learning techniques combination for selective and hierarchical analysis of psycho diagnostic data,« Proc.
SPIE 12637, International Conference on Digital Transformation: Informatics, Economics, and Education (DTIEE2023), 126370B (27 April 2023); https://doi.org/10.1117/12.2680701 |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=282657&p_lang=2 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
«Цифровая трансформация: информатика, экономика и образование« |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Исследование посвящено использованию метода дерева решений и искусственных нейронных сетей для анализа психодиагностических данных. Исследуется возможность совместного применения этих двух инструментов интеллектуального анализа данных для получения дополнительной информации. Анализ проведен на примере результатов психологического тестирования родителей дошкольников. Использовались два широко известных теста, которые позволяют оценить взаимосвязь между 27 психологическими показателями, имеющими разные числовые шкалы. Выборка состояла из 496 респондентов. Показано, что совместное использование указанных методов обработки позволяет проводить выборочную и иерархическую оценку взаимосвязей многомерных разнородных данных. Предлагаемый подход доступен широкому кругу специалистов из разных областей знаний, поскольку используемые инструменты включены в широко распространенное программное обеспечение. |
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
Искусственные нейронные сети |
ru_RU |
| dc.subject |
методы машинного обучения |
ru_RU |
| dc.subject |
выборочный и иерархический анализ |
ru_RU |
| dc.subject |
психодиагностические данные |
ru_RU |
| dc.title |
Machine learning techniques combination for selective and hierarchical analysis of psycho diagnostic data
|
ru_RU |
| dc.type |
Articles in international journals and collections |
ru_RU |
|
RUS 
中文 
ES 
Sitemap
