Для автоматизації процесу отримання знань (метаданих) про стан громадського здоров'я цільової аудиторії запропоновано використовувати систему інтелектуального аналізу даних медико-соціологічного моніторингу (МСМ) із використанням нейронної мережі (НМ) із конкуруючим шаром Кохонена (ШК). Для реалізації системи розроблено наступні спеціалізовані засоби: моделі та метод представлення деталізованих і агрегованих медико-соціологічних даних у просторах первинних і вторинних ознак; метод нейромережевої класифікації респондентів на основі машинного навчання НМ із конкуруючим шаром; процедура маркування нейронів ШК з урахуванням класифікаційних рішень отриманих від соціолога-аналітика (первинних маркерів). При виконанні процедури маркування на першому кроці будується двовимірна гістограма попарних збігів номерів нейронів та існуючих первинних маркерів класів, далі виконується її коригування по рядках і стовбцях відповідно до розробленого правилом. Результатом виконання коригування є матриця відповідностей номерів нейронів ШК та існуючих маркерів класифікаційних рішень. Апробацію розроблених моделей і методів проведено на базі системи інтелектуального аналізу з використанням реальних даних МСМ. Показано, що вдалося підвищити відносну частку правильних класифікаційних рішень у середньому на 20 % і знизити на 50 % частку помилкових рішень у порівнянні з соціологом-аналітиком для ряду задач інтелектуального аналізу даних МСМ пов'язаних із визначенням умов праці респондентів.

 Наукова періодика України 

---

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