Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54841
Title: Застосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв’язування задачі діагностування
Authors: Годич, О. В.
Нікольський, Ю. В.
Щербина, Ю. М.
Affiliation: Львівський національний університет ім. І. Франка
Національний університет «Львівська політехніка»
Bibliographic description (Ukraine): Годич О. В. Застосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв’язування задачі діагностування / О. В. Годич, Ю. В. Нікольський, Ю. М. Щербина // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002. — № 464 : Інформаційні системи та мережі. — С. 31–43.
Bibliographic description (International): Hodich O. V. Zastosuvannia shtuchnoi neironnoi merezhi typu SOM dlia rozviazuvannia zadachi diahnostuvannia / O. V. Hodych, Yu. V. Nikolskyi, Yu. M. Shcherbyna // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2002. — No 464 : Informatsiini systemy ta merezhi. — P. 31–43.
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”, 464 : Інформаційні системи та мережі, 2002
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”
Issue: 464 : Інформаційні системи та мережі
Issue Date: 26-Mar-2002
Publisher: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 519.7
Number of pages: 13
Page range: 31-43
Start page: 31
End page: 43
Abstract: Розглянуто теорію иейроппих мереж, здатних до самоорганізації. Описано теоретичні засади самоорганізації та наведено алгоритм організації Кохонена. Розглянуто використання описаної технологія для розв’язання задачі діагностування у медицині. А сине встановлення діагнозу серцевої недостатності у пацієнтів.
Considers the Self-Organizing Map and its theoretical background. Technique of the self organization is applied to solve the diagnostic problem in medicine. In particular, the Kohonen model of the Self-Organizing Map is used to classify patients by their individual characteristics.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/54841
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2002
© Годич О. В., Нікольський, Ю. В. Щербина Ю. А., 2002
References (Ukraine): 1. Ю. В. Нікольський, О. В. Годин, Ю. М. Щербина. Застосування штучних нейронних мереж для розв 'язування задач прогнозування часових послідовностей. //Міжнародна конференція з індуктивного моделювання, Львів 20-25 травня, 2002. Праці. - С. 144- 149.
2. Щербина Ю. М, Годин О. В. Методи навчання штучної нейронної мережі. //Вісник Національного університету “Львівська політехніка", №438, с. 160-170.
3. Simon Haykin. Neural Networks: A comprehensive foundation. Prentice-Hall, New Jersey, 1999.
4. Kohonen, 71, Exploration of very large databases by self-organizing maps. //International Conference on Neural Networks, 1997, vol. /, pp. PL1-PL6, Huston.
5. Obermayer, K., H. Ritter, K. Schulter. Development and special structure of cortical feature maps: A model study. //Advances in Neural Information Processing Systems, 1991, vol. 3, pp.11-17, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
6. Ritter, H., T. Martinetz, K. Schulten. Neural Computation and Self-Organizing Maps: An introduction, Reading, MA: Addison- Wesley, 1992.
7. Osowski S. Sieci neuronowe w ujeciu algorytmicznym. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa, 1996.
References (International): 1. Yu. V. Nikolskyi, O. V. Hodyn, Yu. M. Shcherbyna. Zastosuvannia shtuchnykh neironnykh merezh dlia rozv 'yazuvannia zadach prohnozuvannia chasovykh poslidovnostei. //Mizhnarodna konferentsiia z induktyvnoho modeliuvannia, Lviv 20-25 travnia, 2002. Pratsi, P. 144- 149.
2. Shcherbyna Yu. M, Hodyn O. V. Metody navchannia shtuchnoi neironnoi merezhi. //Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", No 438, P. 160-170.
3. Simon Haykin. Neural Networks: A comprehensive foundation. Prentice-Hall, New Jersey, 1999.
4. Kohonen, 71, Exploration of very large databases by self-organizing maps. //International Conference on Neural Networks, 1997, vol. /, pp. PL1-PL6, Huston.
5. Obermayer, K., H. Ritter, K. Schulter. Development and special structure of cortical feature maps: A model study. //Advances in Neural Information Processing Systems, 1991, vol. 3, pp.11-17, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
6. Ritter, H., T. Martinetz, K. Schulten. Neural Computation and Self-Organizing Maps: An introduction, Reading, MA: Addison- Wesley, 1992.
7. Osowski S. Sieci neuronowe w ujeciu algorytmicznym. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa, 1996.
Content type: Article
Appears in Collections:Інформаційні системи та мережі. – 2002. – №464



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.