Современное законодательство противоречиво и не достаточно жестко регламентирует особенности процедуры приема на второй и последующий курсы, включающей все возможные способы пополнения контингента студентов после приема на 1 курс. В работе предложена специальная оценочная функция и нейронная сеть для ранжирования претендентов в ходе рассматриваемого процесса. Оценочная функция отличается тем, что для расчета ее значений используются не только результаты аттестационных или вступительных испытаний, но и успеваемость претендента и его достижения в научной, творческой, общественной и спортивной деятельности. Для сопоставления претендентов по «портфолио» предложено использовать нейронную сеть. Приведена топология нейронной сети и описан алгоритм ее получения. Обучение сети произведено на основании специальной выборки, полученной на основе анализа статистических данных и искусственно сгенерированных примеров. Для визуализации результатов сравнения претендентов создано соответствующее программное обеспечение. Произведено сопоставление значений оценочной функции и успеваемости претендентов после перевода, которое выявило наличие линейной зависимости между этими показателями, что подтверждает адекватность использования предложенных инструментов.

Modern law is contradictory and not enough strictly regulates especially the admissions procedure for the second and subsequent years, including all possible ways to supplement the students after admission to the 1st year. The paper presents a special evaluation function and neural network to rank the applicants during the review process. The evaluation function is different in that for the calculation of its values are not only the results of certification or entrance examinations, but also progress the applicant and his achievements in scientific, artistic, social and sporting activities. To compare the candidates on the "portfolio" has been proposed to use a neural network. Shows the topology of a neural network and the algorithm of its receipt. Education Network resulted from a special sample obtained from the analysis of statistical data and artificially generated examples. To visualize the results of the comparison of applicants created the appropriate software. Produced by comparing the values of the evaluation function and performance of applicants after the transfer, which revealed the presence of a linear relationship between these parameters, confirming the adequacy of the proposed use of tools.