Введение
Глава 1. Состояние вопроса и задачи исследования 10
1.1 Обзор методов, применяемых для анализа функции дыхания 12
1.1.1 Определение отклонений функционирования дыхательной системы с использованием графиков поток- объем 19
1.2 Современные способы и средства спирометрии 26
1.3 Метод акустической спирометрии 35
1.4 Аналитические методы, применимые для распознавания результатов акустической спирометрии 42
1.5 Критерии качества методов распознавания образов 49
Выводы по главе 1 52
Глава 2. Обзор современных неиросетевых методов распознавания многомерных данных 53
2.1 Сравнительный анализ нейронных сетей для анализа результатов акустической спирометрии 53
2.2 Эвристические алгоритмы поиска структуры слоистой нейронной сети 71
2.2.1 Обзор моделей генетических алгоритмов.для построения нейронной сети,.распознающей спектры.спирометрии 75
2.2.2 Стратегии отбора неиросетевых моделей для распознавания результатов акустической спирометрии .77
2.2.3 Обзор методов представлений слоистых нейронных сетей для распознавания спирометрических спектров 80
Выводы по главе 2 84
Глава 3. Построение нейронных сетей для анализа результатов акустической спирометрии 85
3.1 Разработка нейронной сети кохонена для анализа результатов акустической спирометрии 85
3.2 Описание элементов нейронных сетей радиального базиса для построения вероятностной сети, распознающей спирометрические данные 93
3.3. Разработка слоистой нейронной сети с учителем без обратных связей для распознавания результатов акустической спирометрии 97
3.4 Разработка операций синтеза нейронных сетей с учителем без обратных связей для распознавания результатов акустической спирометрии 108
3.4.1 Представление структуры нейронной сети для анализа спирометрических спектров 108
3.4.2 Разработка операций мутации для синтеза нейросетевой модели, распознающей результаты акустической спирометрии 111
3.4.3 Разработка операции кроссовера для коллектива сетей с повторным обучением для синтеза нейросетевой модели, распознающей результаты акустической спирометрии 113
3.4.4 Разработка операций кроссовера с добавлением надстраиваемой нейросетевой структуры для синтеза нейросетевой модели распознавания результатов акустической спирометрии 115
3.4.5 Эволюционный алгоритм синтеза многослойной нейронной сети, распознающей спирометрические спектры 118
Выводы по главе 3 122
Глава 4. Практическое применение искусственных нейронных сетей для анализа результатов акустической спирометрии 123
4.1 Применение самоорганизующихся нейронных сетей кохонена для кластеризации спирометрических данных 124
4.1.2 Применение коллектива самоорганизующихся нейронных сетей кохонена для классификации спирометрических данных 133
4.2 Применение вероятностных нейронных сетей для распознавания результатов акустической спирометрии 136
4.3 Применение многослойных нейронных сетей для распознавания результатов акустической спирометрии 138
4.4 Анализ результатов 146
Выводы по главе 4 153
Заключение 155
Список цитируемой литературы
