Модель принятия решений с использованием нейронных сетей

Экспериментальные исследования, приведенные в [126, 128, 129],

показывают, что для корректной работы сети в качестве классификатора достаточно наличие двух внутренних слоев с четырьмя нейронами в каждом из них (рисунок 3.4).

Рисунок 3.4 - Структура нейронной сети, используемой в качестве

дефуззификатора

Для синтеза нейросетевого решающего модуля (НСРМ) было использовано программное обеспечение (ПО) для настройки нейронных сетей прямого распространения (НСПР), разработанного на кафедре БМИ ЮЗГУ [121].

Для разделения на два класса использовалась НСПР, интерактивное окно для настройки которой показано на рисунке 3.5.

Рисунок 3.5 - Интерактивное окно для настройки нейронной сети модуля и

принятия решений

Для обучения НСПР использовались обучающие выборки, представленные таблицами экспериментальных данных со структурой, показанной в таблице 3.1.

Таблица 3.1 - Структура данных для обучения НСПР

Обучающие и контрольные выборки загружались из файлов *.txt. Для получения этих файлов необходимо использовать модели принятия решений (ПР), полученные в разделе 2.

3.3