Полное описание

Генерация базы правил нечеткого классификатора для диагностики болезни Паркинсона по рукописным данным = Generation of a fuzzy classifier rule base for diagnosing Parkinson's disease from handwritten data / М. Б. Бардамова, И. А. Ходашинский, Ю. А. Шурыгин [и др.]. - DOI 10.14357/20718594230203. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений = Artificial Intellgence and Decision Making. - 2023. - N 2. - С. 31-44. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8594.

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.85

Рубрики:
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): горная кластеризация -- машинное обучение -- рукописные данные -- болезнь Паркинсона -- нечеткий классификатор -- база правил
Аннотация: Болезнь Паркинсона является нейродегенеративным неврологическим заболеванием, прогрессирование которого можно замедлить благодаря своевременной диагностике. В связи с чем актуальна разработка простых и доступных скрининговых методов, одним из которых является анализ рукописного письма и рисунка. В статье описывается такой метод, основанный на применении нечеткого классификатора. Предложен алгоритм формирования баз нечетких правил, в котором горная кластеризация применяется после настройки параметров на конкретных данных. Для поиска параметров выбран алгоритм оптимизации Пауэлла. В качестве целевой функции используется сбалансированная точность и отношение количества правил к числу обучающих образцов. Эффективность предложенного алгоритма сравнивается с классическим алгоритмом кластеризации k-средних и алгоритмом экстремальных значений признаков классов.
Доп. точки доступа:
Бардамова, Марина Борисовна
Ходашинский, Илья Александрович
Шурыгин, Юрий Алексеевич
Сарин, Константин Сергеевич
Светлаков, Михаил Олегович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -530294-015290)

Шифр в сводном ЭК: ea6ed44e45205fe8a73681e8ce25c13d

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽