Моделі і методи інтелектуального аналізу даних медико-соціологіческого моніторингу на основі нейронної мережі з конкуруючиm шаром

Анотація

Для автоматизації процесу отримання знань (метаданих) про стан громадського здоров'я цільової
аудиторії запропоновано використовувати систему інтелектуального аналізу даних медико-соціологічного моніторингу з
використанням нейронної мережі з конкуруючим шаром Кохонена. Для реалізації системи розроблені наступні
спеціалізовані засоби: моделі і метод представлення деталізованих і агрегованих медико-соціологічних даних в просторах
первинних і вторинних ознак; метод нейромережевої класифікації респондентів на основі машинного навчання нейронної
мережі з конкуруючим шаром; процедура маркування нейронів шару Кохонена з урахуванням класифікаційних рішень
отриманих від соціолога-аналітика (первинних маркерів). При виконанні процедури маркування на першому кроці
будуватися двовимірна гістограма попарних збігів номерів нейронів і існуючих первинних маркерів класів, далі виконується
її коригування по рядках та по стовбцях відповідно до розробленого правилом. Результатом виконання коригування є
матриця відповідностей номерів нейронів шару Кохонена і існуючих маркерів класифікаційних рішень. Апробація
розроблених моделей і методів проводилася на основі системи інтелектуального аналізу з використанням реальних даних
медико-соціологічного моніторингу. Показано, що вдалося підвищити відносну частку правильних класифікаційних рішень в
середньому на 20 % і знизити на 50 % частку помилкових рішень в порівнянні з соціологом-аналітиком для ряду задач
інтелектуального аналізу даних медико-соціологічного моніторингу пов'язаних з визначенням умов праці респондентів