name: Методы повышения эффективности нейросетевых рекомендательных систем в условиях ограниченных объемов выборок со сложными корреляционными связями (на примере диагностики и прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний человека)
keyword_list: ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, НЕЙРОСЕТЕВЫЕ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ОБУЧАЮЩИЕ ВЫБОРКИ, АНОМАЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ, МЕТОД ЭКСПЕРТНОЙ КОРРЕКЦИИ, МЕТОД СКОЛЬЗЯЩЕГО ОКНА
abstract: Разработаны методы анализа обучающих выборок: метод выявления аномальных наблюдений с использованием ИНС, основанный на методе анализа удаленных остатков, отличающийся тем, что вместо регрессионных моделей используются нейросетевые; метод вычисления информативности входных параметров посредством анализа нейросетевой модели, отличающийся способом вариации входных параметров. Применение этих методов позволило повысить качество получаемых нейросетевых моделей в условиях ограниченных объемов выборок со сложными корреляционными связями. Предложен метод настройки чувствительности алгоритмов обучения ИНС к ошибкам первого и второго рода, который отличается тем, что параметрически модифицируется вид функции потерь обучения нейронной сети, позволяя варьировать уровень чувствительности и специфичности получаемой нейросетевой модели. Это позволяет определять критерии оптимизации обучения ИНС с учетом требований к соответствующим характеристикам нейросетевой диагностической модели. Разработаны два метода, позволяющие повысить качество прогнозирования развития процессов во времени с применением нейросетевых моделей: метод экспертной коррекции и метод скользящего окна, позволяющие при прогнозировании заболеваний сердечно-сосудистой системы человека учитывать не только изменение возраста пациента.  Применение предложенных методов позволило получить более точные нейросетевые модели диагностирования заболеваний с требуемыми операционными характеристиками, а также повысить точность сценарного прогнозирования возникновения и развития заболеваний сердечно-сосудистой системы человека.
chairman_dissertation_council.surname: Столбов В.Ю.
chairman_dissertation_council.position: Заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Коротаев В. Н.
organization_supervisor.position: Проректор по науке и инновациям
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
oecds.code: 01.02.00
oecds.name: Computer and information sciences
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Ясницкий Л.Н.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Механика деформируемого твердого тела
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Горбаченко В.И.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Клюев А.В.
opponents.speciality_code: Механика деформируемого твердого тела
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ПНИПУ, ФГБОУ ВО  "Пермский  национальный исследовательский политехнический  университет", ФГБОУ ВО "ПНИПУ"
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего  образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет"
protection_organization.ogrn: 1025900513924
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ПГГПУ, ФГБОУ ВО "Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет",  ФГБОУ ВО  "ПГГПУ"
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет"
author_organization.ogrn: 1025900887044
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения