Введение
1. Обзор исследований по нейронным сетям 14
1.1. История вопроса 14
1.2. Основные элементы нейронных сетей и терминология 17
1.3. Классификация нейронных сетей 22
1.4. Обзор источников 26
1.4.1. Основные работы по аппроксимации нейронными сетями 26
1.4.2. Технологии решения задач с помощью нейронных сетей 30
1.4.3. Использование нейронных сетей в экологии, биологии, медицине и других гуманитарных науках 41
1.5. Выводы 55
2. Свойства монотонных нейронных сетей 57
2.1. Введение 57
2.2. Свойства классических монотонных нейронных сетей 62
2.3. Свойства полутораслойных монотонных нейронных сетей 63
2.4. Выводы 71
3. Алгоритмы и программы 72
3.1. Введение 72
3.2. Имитатор для монотонных нейронных сетей 72
3.3. Нейроимитатор MDN для обучения нейронных сетей без учителя. 77
3.4. Утилита предобработки баз данных Predmake 89
3.5. Технология проведения исследований с использованием нейронных сетей 91
3.6. Методика обучения основам нейроинформатики 104
3.7. Выводы 106
4. Экологические приложения 107
4.1. Систематика и изучение биоразнообразия 107
4.2. Систематика ирисов 110
4.3. Таксономия растений разных биологических групп по структурным признакам фотосинтетического аппарата 113
4.4. Классификация без учителя 122
4.5. Выводы 135
5. Медицинские приложения 137
5.1. Введение 137
5.2. Изучение состояния секреторной функции желудка у детей с гастродуоденитами и язвенной болезнью в условиях Сибири и Севера 137
5.3. Влияние условий работы на функциональное состояние организма доноров в условиях Сибири и Севера 146
5.4. Выводы 149
Заключение 150
Список использованных источников 151
Приложение 1. Результаты классификации на 2 класса всей обучающей выборки для задачи таксономии растений
Приложение 2. Ядра и данные в проекции на плоскость параметров
Приложение 3. Корреляции для данных по гастроэнтерологии
Приложение 4. Оценки выборки в зависимости от числа классов
Приложение 5. График зависимости оценок выборки от числа классов
Приложение 6. Акты о внедрении
Приложение 7. Руководство пользователя программы MDN
