Запис Детальніше

Аналіз обчислювального процесу в нейромережевому класифікаторі

Репозитарій Вінницького Національного Технічного Університету

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Аналіз обчислювального процесу в нейромережевому класифікаторі
Анализ вычислительного процесса в нейросетевом классификаторе
Analysis of the computational process in the neural network classifier
 
Creator Мартинюк, Т. Б.
Маслій, А. В.
 
Subject нейромережевий класифікатор
комп’ютерне моделювання
латеральний зв’язок
медичне діагностування
нейросетевой классификатор
компьютерное моделирование
латеральная связь
медицинское диагностирование
neural network classifier
computer modeling
lateral communication
medical diagnostics
 
Description Використання нейромережевих технологій при створенні експертних систем показало їх перспективність для медичного діагностування захворювань при значній кількості симптомів. Базова модель нейромережевого класифікатора зумовила використання дискримінантного аналізу для процесу класифікації. В роботі розглянуто вдосконалений варіант класифікатора на базі нейромережі Хеммінга. Вдосконалення стосується усунення одного зі зворотних латеральних зв’язків у кожного нейроподібного елемента останнього шару нейромережі. Це призвело до спрощення структури класифікатора. Імітаційне моделювання класифікаційного процесу проводилось на прикладах з медичного діагностування. Воно показало проскорення процесу класифікації майже у 2 рази у порівнянні з класичним варіантом цього процесу
Использование нейросетевых технологий при создании экспертных систем показало их перспективность для медицинского диагностирования заболеваний при значительном количестве симптомов. Базовая модель нейросетевого классификатора обусловила приминение дискриминантного анализа для процесса классификации. В работе рассмотрен усовершенствованный вариант классификатора на базе нейросети Хэмминга. Усовершенствование касается устранения одного из обратных латеральных связей у каждого нейроподобного элемента последнего слоя нейросети. Это привело к упрощению структуры классификатора. Имитационное моделирование классификационного процесса проводилось на примерах из медицинского диагностирования. Оно показало ускорение процесса классификации почти в 2 раза по сравнению с классическим вариантом этого процесса
The use of neural network technologies in the creation of expert systems has shown their promise for medical diagnosis of diseases with a significant number of symptoms. The basic model of the neural network classifier has led to the use of discriminant analysis for the classification process. The paper considers the advanced version of the classifier based on Hamming's neural network. Improvement relates to the elimination of one of the reverse lateral bonds in each neural-like element of the last layer of the neural network. This led to a simplification of the classifier's structure. Simulation modeling of the classification process was carried out on examples of medical diagnosis. It showed an acceleration of the classification process by almost 2 times compared with the classic version of this process.
 
Date 2019-05-13T07:52:48Z
2019-05-13T07:52:48Z
2017
 
Type Article
 
Identifier Мартинюк Т. Б. Аналіз обчислювального процесу в нейромережевому класифікаторі [Текст] / Т. Б. Мартинюк, А. В. Маслій // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2017. – № 3. – С. 55-60.
1999-9941
2078-6387
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24705
004.94
 
Language uk_UA
 
Relation Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 3 : 55-60.
https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/690
Нейронные сети в медицине / А. Ежов, В. Чечеткин // Открытые системы. – 1997. - N4. – С. 34 – 47. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.icm.ru/~masich/win/lexion/neyro/medicine.html
Юнкеров В.И. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований / В.И. Юнкеров, С.Е. Григорьев. – СПб.: ВМедА, 2002. – 266 с. – ISBN 5-94277-011-5.
Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / Р. М. Рангайян, пер. с англ. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 440с. – ISBN 978–5–9221–0730–3.
Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польского И. Д. Рудинского / С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с. – ISBN 5-279-02567-4.
Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: пер. с англ. / Р. Каллан. – М.: Вильямс, 2003. – 288 с. – ISBN5-8459-0210-X.
Алгоритм построения экспертных систем на нейронных сетях [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://elib.altstu.ru/elib/books/Files/pv2009_0102/pdf /001garkol.pdf.
Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования в хирургии [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.medicum.nnov.ru/nmj/2003/1/26.php.
Нейронные сети в кардиологии [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.icm.ru/~masich/win/lexion/neyro/medicine.html#_part_3.
Использование нейроннных сетей [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.neuroproject.ru/articles_dak_nn.php.
Нейронный классификатор [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.chat.ru/~neurocomp/
Дискриминантный анализ [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stdiscan.html.
Пат. 76519 Україна, МПК G06G 7/00. Класифікатор / Т. Б. Мартинюк, А. В. Медвідь, Л. М. Куперштейн, І. М. Чех. – № u 2012 06584 ; заявл. 30.05.2012; опубл. 10.01.2013, Бюл. № 1. – 4 с.
Martyniuk T.B., Kupershtein L. M., Medvid A. V., Kozhemiako A. V., Wojcik W., Yuchshenko O. Application of discriminant analysis methods in medical diagnostics. Optical Fibers and Their Applications 2012. Proc. of SPIE. Vol. 8698, article id. 86980 G, 4pp. (2013), Doi: 10.1117/12.2019733.
Мартинюк Т. Б. Моделювання процесу класифікації з обробленням даних за методом різницевих зрізів / Т. Б. Мартинюк, М. В. Дзісь, А. В. Медвідь // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2012. – №4. – С. 144-150. – ISSN 1997-9266.
Мартинюк Т. Б. Особливості паралельно-позрізового оброблення елементів матриць для класифікації об’єктів / Т. Б. Мартинюк, А. В. Кожем’яко, А. В. Мельник // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2013. – №2(26). – С. 28-33 – ISSN 1681-7893.
 
Format application/pdf
 
Publisher ВНТУ