Нечіткі нейронні мережі в задачі діагностики COVID-19
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 67 с., 10 рис., 27 табл., 1 дод., 28 джерел.
НЕЧІТКІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ В ЗАДАЧАХ ДІАГНОСТИКИ COVID-19
Об’єкт дослідження – епідеміологічний процесс COVID-19.
Предмет дослідження: нечітні нейромережі.
Мета роботи – створити математичну модель із інтерпретованими для
розуміння людиною результатами
Методи дослідження – методи діагностики COVID-19.
Була досліджена задача діагностики COVID-19.
Для обрахунків був стровений унікальний продукт, який дозволяє
аналізувати дані про захворювання COVID-19 та виділяти певні
закономірності у протіканнях хвороби, які можна інтерпретувати із числових
значень у зрозумілі для лікарів результати.
Подальший розвиток предмету дослідження – удосконалення методів
навчання та укладнення моделі, розробка альтернативних методів.
Опис
Ключові слова
нейронечіткі мережі, covid-19, діагностика, інтерпретуємі моделі, градієнтний метод, нейронні мережі, нечітка логіка, neuronetic networks, diagnosis, interpretable models, gradient method, neural networks, fuzzy logic
Бібліографічний опис
Чикивдя, О. І. Нечіткі нейронні мережі в задачі діагностики COVID-19 : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Чикивдя Олександр Іванович. – Київ, 2021. – 87 с.