Модель нейромережевого класифікатора для біомедичних даних

Abstract

Процедура класифікації образів за їх ознаками є однією з найпоширеніших в області розпізнавання образів поряд з такими процедурами, як кластеризація, ідентифікація, прогнозування. Для вирішення задач класифікації у медицині широко використовується дискримінантний аналіз – метод багатовимірної статистики, що дозволяє віднести об'єкт з певним набором ознак (симптомів) до одного з відомих класів (діагнозу) і використовує відокремлюючі функції на базі дискримінантних функцій. В роботі пропонується вдосконалена модель нейромережевого класифікатора, в якій між нейронами вихідного шару введено латеральні гальмівні зв‘язки з 111фіксованими вагами.