Модель отрицательного отбора с использованием маскированных детекторов и метод её обучения для решения задач диагностирования

Abstract

Исследовалось применение модели отрицательного отбора в диагностировании. Предложена модель отрицательного отбора, использующая маскирование детекторов, и разработан метод ее обучения, что позволило повысить скорость работы модели и улучшить интерпретабельность получаемых результатов. Проведены эксперименты, подтверждающие эффективность предложенной модели