Spreadsheets as a learning tools of bachelors in electromechanics for neural network modeling of technical objects
Abstract
The purpose of this study is to develop elements of the method of using mobile spreadsheets as learning tools of bachelors in electromechanics for neural network modeling of technical objects.
Research objectives:
- Justification of the choice of neural networks as tools for modeling technical objects with a hidden or fuzzy structure.
- Implementation of the deep learning algorithm in the Google Sheets mobile spreadsheet environment.
The object of research is the process of professional training of bachelor in electromechanics at technical university, the subject of research is the formation of bachelor’s in electromechanics competence in modeling technical objects.
Results: 1) a model of operation of an intelligent sensor based on a neural network with two hidden layers was developed and implemented into mobile spreadsheet; 2) the examples of the Solver add-on use to determine the weights of the neural network are given.
The main conclusions: in the process of developing elements of the methodic of using mobile spreadsheets as a learning tools of bachelors in electromechanics for neural network modeling of technical objects, the possibility and expediency of forming critical thinking of students was shown.
References
2. Модло Є. О. Компетентність бакалавра електромеханіки в моделюванні / Є. О. Модло // Вісник Дніпропетровського університету імені Альфреда Нобеля. Серія: Педагогіка і психологія. – 2015. – № 1 (9). – С. 17-24, 294.
3. Модло Є. О. Комп’ютерне моделювання в підготовці бакалаврів електромеханіки / Є. О. Модло // Комп’ютерне моделювання в освіті : матеріали VІ Всеукраїнського науково-методичного семінару (Кривий Ріг, 12 квітня 2013 р.). – Кривий Ріг : Видавничий відділ КМІ, 2013. – С. 25-26.
4. Пермякова О. С. Застосування нейронних мереж у задачах прогнозування / О. С. Пермякова, С. О. Семеріков // Молодий науковець ХХІ століття : матеріали Міжнародної науково-практичної конференції (Кривий Ріг, 17–18 листопада 2008 р.). – Кривий Ріг : Видавничий центр КТУ, 2008. – С. 237-239.
5. Омату С. Нейроуправление и его приложения / Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсоф. – М. : Радиотехника, 2000. – 272 с. – (Нейрокомпьютеры и их применение. Книга 2)
6. Hagan M. T. Neural Network Design (2nd Edition) [Electronic resource] / Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale, Orlando De Jesús. – [2014?]. – 1012 p. – Access mode : http://hagan.okstate.edu/NNDesign.pdf.
7. Соловйов В. М. Інструментальне забезпечення курсу комп’ютерного моделювання / В. М. Соловйов, С. О. Семеріков, І. О. Теплицький // Комп’ютер у школі і сім’ї. – 2000. – № 4. – С. 28-31.
8. Теплицький І. О. Використання електронних таблиць у комп’ютерному моделюванні / І. О. Теплицький // Комп’ютер у школі та сім’ї. – 1999. – № 2. – С. 27-32.