Розроблено метод побудови складеного нейромережевого класифікатора, а також отримано нейромережеві моделі вибору класів методів зміщеного, робасного та регресійного оцінювання регресійних залежностей; підкласів методів гребенового, стислого, узагальненого гребенового оцінювання, а також оцінок дробового рангу та модель вибору ефективного методу у даних класах. Запропоновано узагальнені математичні моделі, які встановлюють залежність між критеріями оцінки ефективності підкласів методів і сукупністю статистичних характеристик вхідної інформації, а також алгоритм побудови нейромережевої системи підтримки прийняття рішень, ядром якої є складений нейромережевий класифікатор.

  Завантажити