Введение
1 Технологии нечеткой логики принятия решений и нейронных сетей для прогнозирования результатов хирургического лечения урологических больных 10
1.1 Прогнозирование исходов хирургического лечения предстательной железы 10
1.2 Анализ видов послеоперационных осложнений при хирургическом лечении предстательной железы 11
1.3 Прогнозирование в медицине, и в частности, в области урологии 13
1.4 Методы диагностики заболеваний и прогнозирования результатов терапии 15
1.4.1 Методики, основанные на применении аппарата нейронных сетей 15
1.4.2 Формализация экспертных оценок с помощью алгоритмов нечеткого логического вывода 22
1.4.3 Генетические алгоритмы как средство настройки нечетких систем 26
1.4.4 Особенности применения нечетких нейронных сетей 28
1.5 Цели и задачи исследования 31
2 Синтез признакового пространства и функций принадлежности для системы прогнозирования результатов хирургического лечения предстательной железы 33
2.1 Формирование исходного набора информативных признаков 33
2.2 Исследование значимости факторов при прогнозировании различных классов послеоперационных осложнений 39
2.3 Метод формирования функций принадлежности по группам информативных признаков 51
2.4 Метод принятия решений в группированном признаковом пространстве 61
2.5 Выводы по второму разделу 69
3 Гибридная система принятия решений для прогнозирования результатов хирургического лечения предстательной железы 71
3.1 Структура гибридной решающей системы 71
3.2 Метод синтеза агрегаторов второго уровня подсистемы нечеткого логического вывода 77
3.3 Метод редукции нечетких коэффициентов уверенности с использованием обучаемой нейронной сети 87
3.4 Выводы по третьему разделу 90
4 Экспериментальные исследования средств прогнозирования результатов хирургического лечения предстательной железы 92
4.1 Автоматизированная программная среда для выполнения прогнозирования 92
4.2 Статистические исследования частости послеоперационных осложнений при хирургическом лечении предстательной железы 97
4.3 Сравнение эффективности работы систем классификации, построенных на основе известных методов прогнозирования, с гибридной нейросетью 105
4.4 Выводы по четвертому разделу 117
Заключение 119
Список сокращений и условных обозначений 121
Список литературы 122
