RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическая физика и компьютерное моделирование // Архив

Математическая физика и компьютерное моделирование, 2017, том 20, выпуск 6, страницы 26–37 (Mi vvgum212)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Моделирование, информатика и управление

Алгоритмы классификации заболеваний парных органов на основе нейросетей и нечетких множеств

А. В. Зенович, В. И. Гребнев, Ф. Г. Примаченко

Волгоградский государственный университет

Аннотация: Предложены два алгоритма диагностики заболеваний парных органов методом микроволновой термометрии: на основе нейросетей и на базе аппарата нечетких множеств. При построении нейросетевого алгоритма рассматривается новая модификация архитектуры нейросетей, заключающаяся в автоматическом добавлении нейронов на выходной слой в процессе обучения нейросети. Проводились вычислительные эксперименты по диагностике варикозных заболеваний ног и заболеваний молочных желез. Эти эксперименты показали, что данная модификация улучшает эффективность алгоритма на $10-12 \%$. Алгоритм диагностики на основе нечетких множеств по признакам диагностики строит нечеткие множества, после чего диагноз ставится методом, аналогичным методу некомпенсаторного агрегирования. Также проводилось тестирование алгоритма на варикозных заболеваниях и на заболеваниях молочных желез.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, микроволновая радиотермометрия, консультативные интеллектуальные системы, маммология, флебология.

УДК: 618.19+004.021
ББК: 55.6

DOI: 10.15688/mpcm.jvolsu.2017.6.3



© МИАН, 2024