Иерархический информационно-экстремальный алгоритм обучения системы диагностирования с избыточной обучающей матрицей
Розглядається інформаційний синтез системи підтримки прийняття рішень для діагностування патологічних процесів у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, заснованої на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання. Досліджено вплив способу формування навч...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2015
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207898 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Иерархический информационно-экстремальный алгоритм обучения системы диагностирования с избыточной обучающей матрицей / А.С. Довбыш, А.А. Стадник, С.А. Голубничий // Проблемы управления и информатики. — 2015. — № 2. — С. 72-80. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Розглядається інформаційний синтез системи підтримки прийняття рішень для діагностування патологічних процесів у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, заснованої на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання. Досліджено вплив способу формування навчальної матриці на функціональну ефективність машинного навчання. Реалізацію алгоритму виконано на прикладі діагностування різних за етиологією та перебігом форм спонтанного пневмотораксу.
The problem of information synthesis of decision support system for pathological process diagnosing is considered within the bounds of information-extreme intellectual technology based on maximization of information capacity of the system in the process of its learning. The influence of the training matrix forming method on functional efficiency of machine learning is investigated. Implementation of the algorithm was done with the example of diagnosis of the spontaneous pneumothorax forms differed by etiology and disease course.
|
|---|---|
| ISSN: | 0572-2691 |