СИНТЕЗ РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С ПРЕОБРАЗОВАНИЕМ НА ОБОБЩЕННУЮ ОСЬ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Анотація

Решена проблема синтеза радиально-базисных нейронных сетей на основе набора прецедентов для автоматизации принятия решений в диагностике. Предложен метод синтеза радиально-базисных нейронных сетей, который использует отображение выборки из многомерного пространства признаков на одномерную обобщенную ось для выделения центров и границ кластеров и, в отличие от известных методов, не требует задания пользователем числа кластеров, не имеет неопределенности выбора числа нейронов в первом слое и выбора начальных значений весов сети, стремится минимизировать размер сети, характеризуется приемлемым временем обучения, учитывает информативность признаков при формировании разбиения на кластеры, благодаря использованию процедуры оптимизации сети позволяет
получать безызбыточные контрастные интерпретабельные модели, а также обеспечивает возможность дообучения ранее построенных моделей. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, а также проведены эксперименты, подтвердившие работоспособность разработанного математического обеспечения и позволяющие рекомендовать его для использования на практике. Установлено, что предложенный метод характеризуется меньшими затратами времени на построение радиально-базисных нейронных сетей по сравнению с использованием четкого переборного кластерного анализа и большими затратами времени по сравнению с отображением выборки в кластеры. При этом предложенный метод обеспечивает приемлемую точность и существенно более высокий уровень обобщения по сравнению с известными методами.