Розроблено алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчання системи підтримки прийняття рішень з багаторівневою системою контрольних допусків на значення ознак розпізнавання для радіонуклідної діагностики перфузії міокарда. Запропоновано використання як кількісних ознак, що характеризують яскравість пікселів полярної карти розподілу радіофармпрепарату, так і контекстних ознак, що описують наявність симптомів, шкідливих звичок та хронічних хвороб. Розглянуто обчислювальний аспект нормованої модифікації інформаційного критерію ефективності машинного навчання, що є функціоналом від точністних характеристик вирішальних правил. Проаналізовано результати машинного навчання з ройовою оптимізацією контрольних допусків за різної кількості їх рівнів. Одержано безпомилкові за навчальною матрицею вирішальні правила.

  Повний текст PDF - 648.921 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

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