Гібридна нейро-нечітка мережа для діагностики психічних захворювань - Дараган, Д. М. (My University, 2024)
Метою кваліфікаційної роботи є розробка гібридної нейро-нечіткої мережі для діагностування психічних захворювань шляхом аналізу даних електроенцефалограм. Об’єктом дослідження є інтелектуальний аналіз даних квантитативних електроенцефалограм методами м’яких обчислень. Предметом дослідження є методи м’яких обчислень, а саме нейронні мережі, нечіткі моделі та еволюційні алгоритми та шляхи їхньої гібридизації в контексті діагностики психічних захворювань. Як результат, в роботі надано порівняльний аналіз алгоритмів м’яких обчислень та різних варіантів їхньої гібридизації, а також результатів класичних алгоритмів машинного навчання в якості еталону для розглянутої предметної області. Запропоновано гібридну нейро-нечітку мережу для вирішення актуальної в останні роки проблеми аналізу даних квантитативної електроенцефалографії. Визначено шляхи подальших досліджень та покращень запропонованої моделі. Практичним результатом є гібридний алгоритм, що забезпечує достатню гнучкість та адаптивність для систем, що здійснюють афективний аналіз, зокрема для систем психодіагностики. Хоча за метриками точності запропоноване рішення поступається деяким класичним алгоритмам, гібридна модель демонструє надзвичайно цінну з економічної точки зору здатність адаптуватись до обмежених вхідних даних. Запропоноване в ході кваліфікаційної роботи рішення було успішно імплементоване в модифікованій формі в системі для комерційного застосування
Keywords: гібридизація; нечітка логіка; нейро-нечітка мережа; генетичний алгоритм; психодіагностика; електроенцефалографія