Введение
Глава 1. Характеристика проблемы построения интеллектуальных систем 12
1.1. Особенности принятия решений в условиях неопределенности 12
1.2. Способы оценки количества информации и энтропии в экспериментальных данных 19
1.3. Статистические методы в обработке экспериментальных данных 26
1.4. Гибридная система на основе нечеткой логики и нейротехнологии 33
1.5. Цели и задачи исследования 44
Глава 2. Разработка алгоритмов повышения информативности данных 47
2.1. Алгоритм нормировки данных 47
2.2. Алгоритм выделения информативных признаков 51
2.3. Тестирование работы алгоритма выделения информативных признаков - 55
2.4. Выводы 60
Глава 3. Разработка алгоритмов принятия решения на основе нейро-нечеткой сети 61
3.1. Алгоритм построения модели каскадной нейро-нечеткой сети 62
3.2. Алгоритм выделения контрольной и обучающей выборки 66
3.3. Тестирование работы предложенных алгоритмов при различных начальных настройках 68
3.4. Выводы 76
Глава 4. Проектирование систем поддержки принятия решений на примере автоматизированной системы диагностики заболеваний легких 78
4.1. Системы поддержки принятия решений 78
4.2. Построение интеллектуальной системы 80
4.3. Построение систем диагностики в медицине 82
4.4. Описания заболеваний легких 87
4.5. Способы исследования и схема диагностики заболеваний легких 90
4.6. Реализация автоматизированной системы диагностики заболеваний легких на базе Дальневосточного научного центра физиологии и патологии дыхания 95
4.7. Выводы 108
Заключение ПО
Библиографический список
