Шаповал, Наталія ВіталіївнаЧикивдя, Олександр Іванович2022-02-162022-02-162021Чикивдя, О. І. Нечіткі нейронні мережі в задачі діагностики COVID-19 : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Чикивдя Олександр Іванович. – Київ, 2021. – 87 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46545Магістерська 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.ukнейронечіткі мережіcovid-19діагностикаінтерпретуємі моделіградієнтний методнейронні мережінечітка логікаneuronetic networksdiagnosisinterpretable modelsgradient methodneural networksfuzzy logicMaster Thesis87 с.004.891.3