О создании нейросетевой гибридной системы для профессионального ориентирования студентов

В статье описана интеллектуальная прогнозирующая система, позволяющая оценить возможности студента в различных областях аналитической деятельности. При проектировании прогностического аппарата данной системы используется гибридный интеллектуальный подход, совмещающий достоинства существующих методов. Его составляющими являются нейросетевая модель и метод группового учета аргументов. Кроме того, определены наиболее востребованные на рынке труда профессии; на основе описания предъявляемых требований составлены профессиональные карты навыков. Обучающая выборка системы дополнена образами, сгенерированными с помощью метода Монте-Карло.
Используя данные об успехах студента по выбранным ключевым дисциплинам, а также другую доступную информацию, система предлагает численный эквивалент потенциала для указанных профессий. Помимо рекомендаций, студент получает возможность своевременно и осознанно корректировать образовательную направленность своего учебного процесса; это позитивно отражается на конкурентоспособности выпускников высшего учебного заведения.

Ермаков С. М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. Москва: Наука, 1975. 471 с.
Ершова И. Г. Прогнозирование трудоустройства выпускников с высшим профессиональным образованием // Фундаментальные исследования. 2013. № 8, ч. 2. С. 409–412.
Ивахненко А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Технiка, 1975. 312 с.
Кальченко Д. Нейронные сети: на пороге будущего // КомпьютерПресс. 2005. № 1. URL: https://compress.ru/article.aspx?id=9663 (дата обращения: 06.04.2021).
Налесная Я. А., Понимаш З. А. Прогнозирование цен с использованием искусственных нейронных сетей // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия: Экономи-ка. 2016. Вып. 1 (175). С. 96–100.
Петросян Г. С. Прогнозирование операционных ИТ-рисков с использованием теории экстремальных величин // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2018. № 2. С. 142–154.
Ясинский И. Ф., Туманов Д. А., Чуваков Н. И. Об опыте применения нейронных сетей для прогнозирования процессов // Электроэнергетика глазами молодежи – 2016: материалы VII Международной научно-технической конференции (г. Казань, 19–23 сентября 2016 г.): в 3 т. Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2016. Т. 3. C. 117–120.
Ясницкий Л. Н. Интеллектуальные системы. Москва: Лаборатория знаний, 2016. 221 с.