Розроблено інтелектуальні нейромережеві системи візуалізації багатовимірних даних та програмні моделі нейронних мереж, методики їх навчання та налагодження. Удосконалено архітектуру автоасоціативної нейронної мережі шляхом введення блоків прямих та обернених функціональних перетворень і корекції вихідних даних, створено програмну модель такої мережі на основі нейропарадигми "функціонал на множині табличних функцій". Визначено сукупність внутрішніх та зовнішніх критеріїв для синтезу нейронної мережі оптимальної складності та оцінки якості її функціонування. Розроблено метод двоступеневої візуалізації на основі удосконаленого варіанта ситуаційних карт особливостей. Результати досліджень використано для вирішення задач оптимізації режиму в електроенергетиці та діагностування в стоматології.

  Завантажити