СИНТЕЗ НЕЙРО-НЕЧІТКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ СТАНУ ЗДОРОВ’Я ХВОРОГО НА ОСНОВІ ПАРАЛЕЛЬНИХ ОБЧИСЛЕНЬ

Анотація

Вирішено завдання розробки математичного забезпечення для автоматизації процесу індивідуального прогнозування стану
здоров’я хворого гіпертонічною хворобою. Об’єктом дослідження є процес синтезу моделей для медичного діагностування. Предмет
дослідження становлять методи синтезу нейро-нечітких моделей для медичного діагностування. Мета роботи: підвищити ефективність
процесу синтезу нейро-нечітких мереж для побудови діагностичних моделей на основі навчальних вибірок. Запропоновано
стохастичний метод синтезу нейро-нечітких моделей на основі паралельних обчислень, що ґрунтується на стохастичному підході
при пошуку значень параметрів, що настроюються, і полягає в розподілі найбільш ресурсномістких етапів по вузлах паралельної
обчислювальної системи. Запропонований метод дозволяє скоротити час настроювання параметрів (значень вагових коефіцієнтів і
параметрів функцій належності нейроелементів) синтезованих нейромоделей. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує
запропонований метод. Проведено експерименти з дослідження властивостей запропонованого методу. Результати експериментів
дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці.