NEYROEVOLYuTsIONNYY PODKhOD K REShENIYu ZADACh MEDITsINSKOY DIAGNOSTIKI
Abstract
Рассматривается применение нейроэволюционного подхода к решению задачи диагностики заболевания сердечно-сосудистой системы. Рассмотренный в статье эволюционный метод оптимизации структуры нейронных сетей показал высокую эффективность при решении задачи медицинской диагностики.References
http://www.niaad.liacc.up.pt/statlog/datasets/heart/heart.doc.html.
Yao, X. Evolving artificial neural networks // Proceedings of the IEEE, 1999, No. 9(87).
Юнкеров, В. И. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований / В. И. Юнкеров, С. Г. Григорьев. - СПб. : ВМедА, 2002. - 266 с.
Паклин, Н. Б. Логистическая регрессия и ROC-анализ - математический аппарат // http://www.basegroup.ru
Guo, Z., Uhrig, R. E. Use of genetic algorithms to select inputs for neural networks // Proceedings of the International Workshop on Combination of Genetic Algorithms and Neural Networks (COGANN-92), 1992.
Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы // М. : Горячая линия - Телеком, 2006. - 307с.
Mandisher, M. Representation and evolution of neural networks // Proceedings of the International Conference at Innsbruck. - Austria, 1993.
Schaffer, J.D., Whitley, L., Eshelman, J. Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks // Proceedings of the International Workshop on Combination of Genetic Algorithms and Neural Networks (COGANN-92), 1992.
