Search academic texts

Information × Registration Number 2116U005982, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE METHOD OF DIAGNOSTIC MODEL SYNTHESIS BASED ON RADIAL BASIS NEURAL NETWORKS WITH THE SUPPORT OF GENERALIZATION PROPERTIES popup.author Субботін С. О.Subbotin S.A. popup.publication 25-08-2016 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/76211 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description У роботі вирішено актуальну проблему автоматизації синтезу радіально-базисних нейронних мереж на основі набору прецедентів для прийняття рішень у діагностуванні. Запропоновано метод синтезу радіально-базисних нейронних мереж, що формує на початку по одному еталону класу, якіза необхідності доповнює новими еталонами, формованими на основі помилково розпізнаних екземплярів, а далі оперує відстанями від екземплярів до еталонів кластерів. На основі отриманих координат еталонів далі в автоматичному режимі синтезується структура і налаштовуються параметри мережі, які додатково для підвищення узагальнювальних властивостей та інтерпретабельності піддається контрастуванню. Запропонований метод не вимагає задавання користувачем числа кластерів, не має невизна- ченості вибору кількості нейронів у першому шарі та вибору початкових значень ваг мережі, прагне мінімізувати розмір мережі, характеризується прийнятним часом навчання, завдяки використанню процедури оптимізації мережі дозволяє одержувати безнадлишкові контрастні, інтерпретабельні нейромоделі. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод, а також проведені експерименти, що підтвердили працездатність розробленого математичного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при вирішенні задач побудови діагностичних моделей за прецедентами для автоматизації прийняття рішень у технічній і біомедичній діагностиці. popup.nrat_date 2026-02-09 Close