Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии УДК 621.391.26 Р.А. ТОМАКОВА, С.А. ФИЛИСТ, В.В. ЖИЛИН, С.А. ГОРБАТЕНКО СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ НЕЧЕТКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ АНАЛИЗА РАЗНОТИПНЫХ ПРИЗНАКОВ Рассматривается структурно-функциональные и алгоритмические решения для нечетких нейронных сетей, основанные на выделение в структуре сети параллельных автономно обучаемых нейронных сетей с последующей агрегацией их решений на основе теории нечетких множеств. <...> Ключевые слова: нейронные сети, интеллектуальные системы, генетический алгоритм, информативные признаки, нечеткая логика принятия решений It is considered structurally functional and algorithmic decisions for the indistinct neural networks, based on allocation in structure of a network of parallel independently trained neural networks with the subsequent aggregation of their decisions on the basis of the theory of indistinct sets. <...> Признаки могут быть как однотипными, что бывает редко, так и разнотипными. <...> Под этим понимается их различная метрологическая оценка: количественные, или числовые признаки, – замеренные в шкалах интервалов и отношений (I группа признаков); качественные, ранговые или балльные используются для выражения медицинских терминов и понятий, не имеющих цифровых значений (например, тяжесть состояния), и замеряются в шкале порядка (II группа признаков); классификационные, или номинальные (например, профессия, группа крови), - замеряются в шкале наименований (III группа признаков). <...> Для анализа разнотипных признаков целесообразно использовать нечеткие нейронные сети со сложной структурно-функциональной организацией, которая предусматривает группирование разнотипных и качественно неоднородных признаков [1]. <...> В результате на входе классифицирующей системы присутствуют множества Xi подпространств информативных признаков. <...> Для приведения признаков к единой шкале в нечетких сетях используется фуззификатор, преобразующий значения информативного признака, относящегося к любой группе шкал, во множество значений <...>