Славутская Е.В., Славутский Л.А. О выборе структуры искусственных нейросетей и алгоритмов анализа психодиагностических данных

Цитирование: Славутская Е.В., Славутский Л.А. О выборе структуры искусственных нейросетей и алгоритмов анализа психодиагностических данных // Казанский педагогический журнал. – 2020. – № 5 (142). – С.202-210.

Автор(ы): Е.В. Славутская, Л.А. Славутский

Название статьи: О выборе структуры искусственных нейросетей и алгоритмов анализа психодиагностических данных

DOI: 10.34772/KPJ.2020.142.5.026

Аннотация. Актуальность работы связана с быстрым развитием цифровых технологий, необходимостью развития и внедрения новых методов обработки психодиагностических данных. Цель статьи – систематизировать отдельные возможности и особенности использования простых искусственных нейронных сетей, как одного из методов интеллектуального анализа данных для обработки результатов психологического тестирования на конкретных примерах. Авторами показаны возможности нейросетевых алгоритмов для системного анализа многомерных данных психодиагностики. Анализируются алгоритмы изменения (эмпирического выбора) структуры нейросети в зависимости от решаемых психологических задач. Предлагаются варианты использования нейроалгоритмов для анализа связей разноуровневых психологических характеристик респондентов, их иерархического анализа, выявления гендерных различий. Показано, что современные методы машинного обучения оказываются достаточно широко доступны для решения задач анализа психодиагностических данных.

Ключевые слова: психодиагностика, системный анализ, интеллектуальный анализ данных, искусственные нейронные сети, машинное обучение.

Контактные данные: slavutskayaev@gmail.com, lenya@slavutskii.ru

Полная версия статьи: СКАЧАТЬ


Quoting: Slavutskaya E., Slavutskiy L. On choosing the artificial neural networks structure and the algorithms for psycho diagnostic data analyzing // Kazan pedagogical journal. – 2020. – № 5 (142). – р.202-210.

Author(s): E. Slavutskaya, L. Slavutskiy

Name of article: On choosing the artificial neural networks structure and the algorithms for psycho diagnostic data analyzing

DOI: 10.34772/KPJ.2020.142.5.026

Abstract. The relevance of the work is related to the rapid development of digital technologies, the need to develop and implement new methods for psycho diagnostic data processing. The purpose of the article is to systematize on specific examples some possibilities and features of using simple artificial neural networks as one of data mining methods for psychological testing results processing. The authors show the neural network algorithms possibilities for system analysis of multidimensional psycho diagnostic data. The variants and algorithms for changing (empirical choice) the neural network structure depending on the psychological tasks solved are analyzed. The authors suggest ways to use neuro algorhythms for the relationships’ analysis between psychological characteristics of different levels, their hierarchical analysis, and identify gender differences. It is shown that modern machine learning methods are widely available for solving problems of psycho diagnostic data analysis.

Keywords: psycho diagnostics, system analysis, data mining, artificial neural networks, machine learning.

The contact details of authors: slavutskayaev@gmail.com, lenya@slavutskii.ru

Full version of article: DOWNLOAD