Інтелектуальний аналіз результатів психологічного тестування

2008;
: сс. 113 – 138
Authors: 

Завалій Т. І., Нікольський Ю.В., Шестакевич Т.В.

Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій, кафедра інформаційних систем та мереж

Результати психологічного тестування, які є предметом дослідження, використовують для прийняття рішень щодо допуску фахівців до роботи операторами енергетичних мереж. Дані такого тестування містять багато різних показників, які перебувають між собою у складній залежності. Наведено результати дослідження, здійсненого з метою встановлення загальних закономірностей, які потрібно враховувати у разі прийняття рішення про допуск.

1. Mitra Sushmita Data mining in soft computing framework: a survey / Mitra Sushmita, Pal Sankar K., Mitra Pabitra // IEEE Transactions on Neural Networks. – 2002. – Vol. 13. – Issue 1. 2. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях [Електронний ресурс] / А. Е. Алтунин, М. В. Семухина // Тюмень : Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. – Режим доступу до журн. : http://sedok/narod/ru/s_files/tumen.htm. 3. Acuna E. The Treatment of Missing Values and its Effect in the Classifier Accuracy / E. Acuna, C. Rodriguez // Classification, Clustering and Data Mining Applications, Springer-Verlag. – Berlin-Heidelberg, 2004. – С. 639-648. 4. Jan Komorowski Rough Sets: A Tutorial / Jan Komorowski, Lech Polkowski, Andrzej Skowron // Eds. S.K. Pal and A. Skowron, Rough Fuzzy Hybridization: A New Trend in Decision-Making, Spriner-Verlag. – Singapore, 1998. 5. Grzymala-Busse J.W. Rough Set Strategies to Data with Missing Attribute Values / J. W. Grzymala-Busse // Foundation and New Directions in Data Mining : Workshop; Data Mining : Proceedings on third IEEE International Conference. – Melbourne, FL, USA, 2003. – С. 56-63. 6. Metody wniоskowania w oparciu o niekompletny opis obiektow [Електронний ресурс] / R. Latkowski // Warszawa, 2001. – Режим доступу до журн. : http://logic.mimuw.edu.pl/Grant2003/prace/BMscLatkowski.pdf. 7. RSES 2.2. User’s Guide [Електронний ресурс] / Режим доступу до журн. : http://logic.mimuw.edu.pl/~rses/RSES_doc_end/pdf. 8. The Rule Induction System LERS – a Version for Personal Computers [Електронний ресурс] / M. R. Chmielewski, J. W. Grzymal-Busse, N. W. Peterson // Режим доступу до журн. : http://coitweb.uncc.edu/~ras/KDD-02/LERSforPC.pdf. 9. ROSETTA Technical Reference Manual [Електронний ресурс] / A. Øhrn, 2001 // Режим доступу до журн. : http://www.idi.ntnu.no/~aleks/. 10. Pawlak Z. Rough Sets – Theoretical Aspects of Reasoning about Data / Z. Pawlak // Series D: System Theory, Knowledge Engineering and Problem Solving. – volume 9 of. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1991. 11. Data Mining and Rough Set Theory [Електронний ресурс] / J. W. Grzymala-Busse, W. Ziarko // Communications of the ACM – 2000. – Vol. 43. – №4. – Режим доступу до журн. : http://www.csc.ncsu.edu/faculty/mpsingh/papers/columns/cacm-00-anykey.pdf. 12. Grzymala-Busse J.W. MLEM2 – Discretization During Rule Induction / J. W. Grzymala-Busse // IIPWM’2003, Intelligent Information Processing and WEB Mining Systems : Proceedings on the International Conference, June 2-5 2003. – Zakopane, Poland, 2003. – C. 499-508. 13. Konias S. A Novel Approach for Incremental Uncertainty Rule Generation from Databases with Missing Value Handling: Application to Dynamic Medical Databases / S. Konias, I. Chouvarda, I. Vlahavas, N. Maglaveras // Medical Informatics & The Internet in Medicine. – Taylor & Francis, 2005. – Vol. 2005, Issue 5. 14. Øhrn A. Discernibility and Rough Sets in Medicine: Tools and Applications : PhD thesis, Norwegian University of Science and Technology, Department of Computer and Information Science / A. Øhrn. – 1999. 15. Нікольський Ю.В., Щербина Ю.М. Генетичні алгоритми в екстремальних задачах / Ю.В. Нікольський, Ю.М. Щербина // Вісник Львівського університету, Серія прикладна математика та інформатика. – 2000. – Вип. 2. – C. 191–208.