Статистический подход к формализации нейросетевого распознавания урофлоурограмм заболеваний в урологии

Федоренко, Н. И.; Стецишин, Р. В.; Антонян, И. М.; Добролежа, С. П.; Харченко, В. С.

Предложен подход, основанный на элементах статистической теории обучения и вероятностных трактовках взаимозависимости между входами и выходами нейронных сетей по их обучению и тестированию при решении задач распознавания урофлоурограмм заболеваний в урологии. Оценки точности распознавания основываются не на вероятностных показателях, а на обучающих данных и вычисляемых синаптических весах. Экспериментально показано определение необходимого количества обучающих данных для сетей обратного распространения ошибки по обеспечению достаточной точности распознавания заболеваний. Рассмотрен вопрос нейросетевого распознавания урофлоурограмм заболеваний, отражающих индивидуальные особенности пациентов.

Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"


	Наукова періодика України		Радіоелектронні і комп’ютерні системи