Методическое пособие 719
.pdf
Перечень построенных нейросетей
№ |
|
Производи- |
Контр. про- |
Тест. произ- |
|
|
Скры- |
Архитектура |
изводитель- |
водитель- |
Обучение |
Входы |
|||
НС |
|
тельность обуч. |
ность |
ность |
|
|
тые |
|
|
|
|
|
|
||
1 |
МП 1:1-5-3:3 |
0,972222 |
0,888889 |
0,666667 |
ОР100,СГ20,СГ27b |
1 |
5 |
2 |
МП 1:1-16-3:3 |
0,972222 |
0,888889 |
1,000000 |
ОР100,СГ20,СГ33b |
1 |
6 |
3 |
МП 1:1-7-3:3 |
0,888889 |
1,000000 |
0,777778 |
ОР100,СГ20,СГ27b |
1 |
7 |
4 |
МП 1:1-6-3:3 |
0,944444 |
0,888889 |
0,777778 |
ОР100,СГ20,СГ38b |
1 |
6 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
18 |
МП 2:2-7-3:3 |
0,902778 |
1,000000 |
0,888889 |
ОР100,СГ20,СГ8b |
2 |
7 |
19 |
МП 9:9-8-3:3 |
0,986111 |
0,888889 |
1,000000 |
ОР100,СГ17с,СГ1b |
9 |
8 |
20 |
МП 5:5-5-3:3 |
0,972222 |
1,000000 |
0,888889 |
ОР100,СГ20,СГ4b |
5 |
5 |
21 |
МП 3:3-7-3:3 |
1,000000 |
0,888889 |
1,000000 |
ОР100,СГ20,СГ7b |
3 |
7 |
22 |
МП 20:20-12-3:3 |
1,000000 |
1,000000 |
1,000000 |
ОР100,СГ3с,СГ1b |
20 |
12 |
23 |
МП 22:22-12-3:3 |
0,986111 |
1,000000 |
1,000000 |
ОР100,СГ3с,СГ0b |
22 |
12 |
24 |
МП 5:5-7-3:3 |
1,000000 |
0,777778 |
0,777778 |
ОР100,СГ20,СГ5b |
5 |
7 |
25 |
МП 4:4-8-3:3 |
0,902778 |
0,888889 |
0,888889 |
ОР100,СГ20,СГ5b |
4 |
8 |
26 |
МП 19:19-12-3:3 |
0,944444 |
1,000000 |
0,888889 |
ОР100,СГ3с,СГ0b |
19 |
12 |
27 |
МП 20:20-12-3:3 |
0,944444 |
0,777778 |
1,000000 |
ОР100,СГ3с,СГ0b |
20 |
12 |
28 |
МП 18:18-12-3:3 |
0,944444 |
0,888889 |
0,666667 |
ОР100,СГ3с,СГ1b |
18 |
12 |
29 |
МП 20:20-12-3:3 |
0,902778 |
0,777778 |
1,000000 |
ОР100,СГ3с,СГ0b |
20 |
12 |
30 |
МП 15:15-12-3:3 |
0,986111 |
0,777778 |
0,888889 |
ОР100,СГ3с,СГ0b |
15 |
12 |
Обучение сетей осуществлялось с использованием линейной функции на входном слое, гиперболической функцией на скрытом и логистической функции на выходном слое.
Из полученного ансамбля была выбрана сеть с самой высокой достоверностью прогнозирования (98,61 %). Структурой полученной сети (рисунок) яв-
ляется трехслойный персептрон, обладающий 22 клиническими, лабораторны- |
|
ми и диагностическими признаками ( |
|
а также имеющий один скрытый слойХ( ),).тремя нейронами выходного слоя ( ), |
|
Архитектура нейросети
250
Математическая модель сети для диагностики сахарного диабета имеет
вид: |
|
|
= −0.7224 1 |
+ 0.3986 2 |
− 0.1529 |
|
− 0.0497 |
|
+ |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Нейроны скрытого слоя: |
|
+ 0.6740 7 |
|
− 0.2083 8 |
|
− 0.4126 9 |
− |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
+0.1774 5 |
− 0.5760 6 |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
−0.4889 10 |
+ 0.4892 |
|
11 − 0.3366 12 |
+ 0.1134 13 − |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
−0.0320 14 + 0.0508 |
15 |
− 1.8467 16 |
− 0.2560 17 |
− 0.0206 18 + |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
+1.0673 19 |
− 0.1258 20 |
+ 0.4464 21 |
− 0.6145 22 |
− 1.1620 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
12 = 0.0060 1 |
+ 0.3078 2 |
+ 0.0260 3 |
− 0.3301 4 |
|
− |
|
; |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
−0.5823 5 |
− −0.3382 6 |
|
|
... |
|
|
|
|
|
+ 0.8452 8 |
− |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
− 0.5343 7 |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
−0.0308 9 − 0.6835 10 + 0.7275 |
|
11 |
− 0.2826 12 + |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
+0.4918 13 |
− 0.0242 14 |
− 0.0020 15 |
+ 0.4064 16 |
+ |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
где |
+0.4835 17 |
− 1.0923 18 |
− 0.7125 19 |
+ 0.0001, |
20 |
− |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
– |
|
|
−0.1827 |
+ 0.2655 |
|
− 0.0443 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
21 |
|
|
|
|
|
|
|
|
22 |
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
5 |
– |
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
|
3 |
– судороги; |
8 |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
ние |
|
9 |
|
|
|
|
сухость во рту; |
|
|
|
– онемение; |
|
|
|
|
– головная боль; |
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
|
|
|
|
|
– увеличение |
|||||||||||
|
|
повышенное а/д; |
|
|
– горечь во рту; |
|
|
– уменьшение веса; |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
веса; |
|
|
|
|
|
12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
13 |
|
– расстройства сна; |
|
14 |
– высокое содержа- |
|||||||||||||||||||||||||
|
– сниженный аппетит; |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
глюкозы; |
|
|
|
|
|
|
|
|
– |
|
15 |
|
– ухудшение зрения; |
|
|
|
|
|
16 |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
– полиурия; |
|
|
|
|
|
|
|
– высокий уровень |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
гликированного гемоглобина; |
|
|
|
|
– гипергликемическая кома; |
|
|
– понижен- |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
20 |
– глюкозурия; |
21 |
|
– 17 |
|
|
|
|
|
|
|
|
18 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
19 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
GAD>1; |
|
22 |
– наличие ICA; |
|
|
|
– наличие IAA; |
||||||||||||||||||||||||||
ный уровень С-пептида; |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
мОсм/кг H O. |
|
|
|
|
|
|
|
ацетонурия; |
|
|
|
– осмоляльность мочи менее 250 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
+ 1,4477 2 |
+ 0,5728 3 |
− 0,1481 4 |
|
+ |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
1 |
= −2,8361 1 |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Нейроны выходного слоя: |
|
|
|
|
+ 1,6402 7 |
− 0,8176 8 |
+ |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
+1,0547 |
− −0,1295 6 |
|
; |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
+0,1711 9 |
+ 1,0105 |
10 |
− 0,0282 |
|
|
11 + 2,2359 12 + 0,4150 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
2 |
= −1,3103 1 |
+ 0,0157 2 |
− 0,1853 3 |
− 0,0956 4 |
|
+ |
|
− |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
+0,3060 5 |
+ 1,2600 6 |
+ 3,3889 7 |
|
− 1,6112 8 |
− 0,8600 9 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
3 |
|
−0,8633 10 |
− 1,5964 11 |
+ 0,3029 12 |
− 0,0970 |
|
|
+ |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
= −1,2890 1 |
− 0,5479 2 |
+ 1,7669 3 |
− 0,7902 4 |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
+0,4702 5 |
+ 1,0427 6 |
− 0,5738 7 |
|
+ 0,9088 8 |
|
|
|
|
|
; |
|
|
9 |
+ |
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
+ 2,6386, |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
где |
|
+1,4986 |
|
|
+ 0,4185 |
|
|
− 0,5252 |
− 0,1228 |
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
патология.1 |
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
|
|
|
|
|
|
|
12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
||||||||||
– сахарный диабет 1 типа, |
|
2 |
– сахарный диабет 2 типа, |
|
- другая |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
Таким образом, при помощи построенной математической модели данной нейросети, мы можем провести диагностику сахарного диабета, а также, если необходимо, определить его тип.
251
Литература
1.Новикова Е.И. Алгоритмизация и управление процессом диагностики гинекологических заболеваний на основе многовариантного моделирования /
Е.И. Новикова, О.В. Родионов // монография. Воронеж: ВГТУ, 2012. 132 с.
2.Новикова Е.И. Моделирование биомедицинских систем / Е.И. Новикова, О.В. Родионов, Е.Н. Коровин // учебное пособие, Воронеж: ВГТУ, 2008.– 196 с.
3.Новикова Е.И. Анализ, алгоритмизация и управление процессом диагностики гинекологических заболеваний на основе многовариантного моделирования / Новикова Е.И. автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук // Воронежский государственный технический университет. Воронеж, 2006.
4.Новикова Е.И. Анализ, алгоритмизация и управление процессом диагностики гинекологических заболеваний на основе многовариантного моделирования / Новикова Е.И. диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук // Воронеж, 2006
5.Новикова Е.И. Разработка информационно-программного обеспечения подсистемы диагностики осложнений инфаркта миокарда на основе нейросетевого моделирования / Новикова Е.И., Родионов О.В., // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2015. Т. 14. № 4. С. 773-
6.Новикова Е.И. Разработка логической модели на основе методов распознавания образов и добычи данных для диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников / Новикова Е.И., Родионов О.В. // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т.
4.№ 12. С. 108-111.
7.Новикова Е.И. Нейросетевая классификация инфекционных желудоч- но-кишечных заболеваний / Е.И. Новикова, В.Ю. Калиничев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2016. Т. 15. № 3. С. 448-451.
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Материалы сборника отражают результаты научных исследований, проводимых авторами в различных регионах России и ближнего зарубежья. В публикациях содержится анализ современного состояния методологии проектирования сложных систем, их алгоритмического и программного обеспечения. Рассмотрены актуальные проблемы применения теории оптимизации, моделирования, дискретной математики, исследования операций к вопросам автоматизации проектирования. Статьи объединены общей идеологией научных решений, большинство из них имеет практическую направленность.
252
СОДЕРЖАНИЕ |
|
Введение……………………………………..……………………………........ |
3 |
Асунин Г.И. |
|
Применение нечеткой логики в интеллектуальном анализе |
|
данных…………………………………………………………………………. |
4 |
Коротченко А.Г., Трошина Е.А. |
|
О принципах ранжирования в задачах принятия |
|
решений………………………………………………………………………... |
6 |
Асанов Ю.А., Белецкая С.Ю. |
|
Адаптация RKELM для применения в не персонифированных |
|
программно-аппаратных комплексах учета физической |
|
активности…………………………………………...……………..……….... |
10 |
Цветков А.А. |
|
Генетические алгоритмы как способ решения задачи оптимизации |
|
покупки ПО……………………………………………………………………. |
14 |
Котенко А.А. |
|
Матричные алгоритмы оптимизации групповых перемещений |
|
на графе……………………………………………………………………..…. |
16 |
Ивашура М.Ю., Каляпина О.И. |
|
Разработка нейросетевой модели задачи маршрутизации в системах |
20 |
связи военного назначения и ее алгоритмизация……………………........... |
|
Маковий К.А., Хицкова Ю.В., Метелкин Я.В. |
|
Проектирование автоматизированной системы оптимизации размещения |
24 |
виртуальных машин в центрах обработки данных…………..………..……. |
|
Махнёва Е.А. |
|
Оптимизация управления распределенным складом…………………..…... |
27 |
Найденова В.О., Шпак В.А. |
|
Статистическое моделирование профессиональных предпочтений |
31 |
современного школьника………………………………………………...…... |
|
Арафтений М.О., Гарбузняк Е.С. |
35 |
Создание новостного бота в мессенджере telegram……………………..…. |
|
Пашуева И.М., Пасмурнов С.М. |
|
Оценка эффективности применения подсистемы помощи в принятии |
|
оперативных управленческих решений на примере городского центра |
38 |
скорой медицинской помощи……………………………………………….... |
|
Старостин Н.В., Хапаев И.Н. |
|
Прогноз трудоемкости индивидуальных задач коммивояжера на основе |
41 |
методов машинного обучения……………………………...…………..……. |
|
Воробьев Э.И., Корякин А.Н. |
|
Разработка алгоритма обработки входящих оповещений в подсистеме |
|
мониторинга и анализа работы оборудования в распределенной сети |
|
телекоммуникационной компании………………………….………………... |
43 |
253
Романов Д.В. |
|
Разработка алгоритма обнаружения мошеннических действий |
|
для логистической подсистемы мониторинга активности клиента……...… |
47 |
Чернышов Б.А. |
|
Оптимизационный подход к управлению переходом объекта |
|
организационной системы в более высокий рейтинговый кластер |
51 |
с использованием мультипликативной схемы…………………………….... |
|
Горячко В.В. |
|
Прогнозирование и оптимизация функционирования объектов |
|
территориально связанных социально-экономических систем в рамках |
|
отраслевого кластера………………………………….………………………. |
54 |
Сорокин С.О. |
|
Оптимизация функционирования однородных объектов |
|
в многоаспектной цифровой среде………………………………...……...…. |
57 |
Львович И.Я., Преображенский А.П., Чопоров О.Н. |
|
Оптимизация систем передачи данных в системе интернет-вещей….……. |
60 |
Львович И.Я., Преображенский А.П., Чопоров О.Н. |
|
Использование мультиагентных технологий в управлении техническими |
|
объектами…………………………………………………………………….... |
62 |
Преображенский Ю.П. |
|
Образовательные технологии в сфере интернет-вещей………………..…… |
64 |
Преображенский Ю.П. |
|
Проблемы оптимизационного моделирования в системе «умный |
|
дом»…………………………………………………………………………….. |
65 |
Сапожников Г.П. |
|
Верификация результатов оптимизации управления |
|
ресурсоэффективностью некоммерческой организации на основе |
|
рейтингового оценивания.................................................................................. |
67 |
Грошев А.Г. |
|
Оптимизационное моделирование движения мультикоптера…………….... |
72 |
Кострова В.Н., Цепковская Т.А. |
|
Проблемы использования инновационных моделей обучения……….....…. |
73 |
Белецкая С.Ю., Мясников А.А. |
|
Структура и функции информационных систем в медицинских |
|
лабораториях……………………………………………….…….………..….. 75
Белецкая С.Ю., Горовец Е.Ю.
Анализ медицинских изображений в области ортопедии………….…..….. |
78 |
Калугин В.А., Коробова Л.А. |
|
Модель системы обнаружения дефектов в Технологических |
|
трубопроводах…………………………………………………………………. |
81 |
Долгих Е.О, Минакова О.В. |
|
Концептуальная модель свободно расширяемых программ обработки |
|
биомедицинских данных……………………………...………………………. |
87 |
254
Клименко Ю.А. |
|
Оптимизационное моделирование распределенных электрических |
|
систем…………………………………………………………………………... |
92 |
Ки-Ян-Шуй В.А., Коробова Л.А. |
|
Оптимизация составления графика отпусков…………...………………...… |
93 |
Ткаченко К.С. |
|
Оптимизация процесса корректировки узловых параметров рабочей |
|
станции при интервальном дрейфе характеристик входного потока |
|
заявок…………………………………………………………………………... |
96 |
Уминская Н.Е., Затонская И.В. |
|
Инструменты математического моделирования в прогнозировании |
|
показателей развития региона……………………………………………...… |
100 |
Пыкин И.С., Попов А.В. |
|
База данных мотор-редукторов……………………………..………..….....… |
104 |
Ивашков С.С., Васильев Д.В., Семенов В.А. |
|
Применение нечеткой логики в задачах моделирования |
|
летчика-эксперта при решении широкого круга целевых задач |
|
пилотирования………………………………………………………………… |
108 |
Ковальчук Д.В., Сажин А.Н. |
|
Моделирование повреждаемости планера самолета при воздействии |
|
средств поражения……………………………………………………..……… |
112 |
Цветков А.А. |
|
Математическое моделирование как метод анализа эффективности |
|
использования программного обеспечения в проектной организации……. |
116 |
Дарбинян А.А., Акопян А.Р. |
|
Модификация фильтра калмана для полярных и сферических систем |
|
координат…………………………………………………………………...….. |
117 |
Хохлова Е.А. |
|
Применение экономико – математического моделирования для целей |
|
управления дебиторской задолженностью (на примере ооо «роберт |
|
бош»)……………………………………………………………………..…….. |
126 |
Котенко А.А. |
|
Оптимизационные характеристики перемещений по вершинам орграфов |
|
с размеченными дугами………………………………………...……………. |
128 |
Рябушко Д.А., Савченко Н.К., Шакирова Ю.К. |
|
Разработка информационной системы для автоматизации деятельности |
|
салона красоты………………………………………………………………… |
135 |
Кащенко Е.В., Решетов В.В., Иванов Д.В. |
|
Теоретико-игровая модель выбора оптимального тарифного плана |
147 |
на основе кластеризации данных……………………………..…………..…. |
|
Загаринская Ю.Н., Лабутин А.Н., Невиницын В.Ю., Волкова Г.В. |
|
Синтез и анализ альтернативных вариантов алгоритма управления |
|
концентрацией в химическом реакторе…………………..………………….. |
149 |
255
Калугин В.А., Коробова Л.А. |
|
Методика обнаружения дефектов в технологических трубопроводах….… |
161 |
Махмутова А.А., Ахмадеева Л.Р., Тимирова А.Ф., Лакман И.А. |
|
Математическое и программное обеспечение по прогнозированию |
|
процесса восстановления после перенесенного инсульта……………...….. |
167 |
Ларина В.И., Котенко А.П. |
|
Оптимизация характеристик систем массового обслуживания |
|
относительно управления параметрами систему уравнений |
|
колмогорова…………………………………………………….……………… |
174 |
Решетов В.В., Кащенко Е.В. |
|
Разработка информационной системы внутреннего аудита налоговой |
|
службы…………………………………………………………………………. |
184 |
Сальков В.М., Невиницын В.Ю., Лабутин А.Н., Волкова Г.В. |
|
Полунатурное моделирование системы управления химимическим |
|
реактором с применением программируемого контроллера……..………… |
185 |
Савкин М.М., Пономарев В.П. |
|
Компьютерная модель управления нефтедобывающей компанией……..… |
199 |
Гатиятуллин Л.Р., Лакман И.А., Бикбулатова Л.Ф., Ахмадеева Л.Р. |
|
Программное обеспечения долгосрочного прогнозирования |
|
неблагоприятных сосудистых событий после перенесенной каротидной |
|
эндартерэктомии……………………………………………...……………….. |
207 |
Евстигнеева В.И., Шипилова Л.С., Короткевич С.И. |
|
Сравнительный анализ нотаций моделирования процессов bpmn и |
|
idef0………………………………………………………………………...…... |
214 |
Воробьев Э.И., Перевозчикова Д.Ю., Коваленко В.В. |
|
Применение пакета gpss studio для реализациии моделей сложных |
|
процесов…………………………………………………………......…………. |
218 |
Кумагина Е.А., Кукушкина Д.М. |
|
Метод ветвей и границ для задачи упорядочения работ на одном приборе |
|
с директивными сроками……………………………….………………..…… |
222 |
Скворцов Ю.С., Шматова А.В. |
|
Модель динамического программирования для оптимизации |
|
севооборота……………………………………………………………….….... 224
Шматова А.В., Скворцов Ю. С.
Адаптивные модели окрестностных систем………………………………... 226
Минаева Ю.В.
Способы комплексирования алгоритмов в многометодных оптимизационных схемах………………………………………….……….... 229
Воробьев Э.И., Иванов Д.В., Буздалин А.В.
Разработка процедуры выбора оптимальной структуры специализированных подвижных медицинских комплексов………...…….. 231
256
Коровин В.Н.
Оценка значимости клинических признаков язвы, панкреатита и желчнокаменной болезни с помощью корреляционного анализа………………………………………………………………………..... 234
Коровин В.Н., Назаренко Е.А., Платонова Е.В.
Оптимизация транспортной логистики сетевой аптеки на основе метода ветвей и границ…………………………………………………………......…. 237
Кобляков Е.В., Коровин Е.Н.
Разработка классификационных моделей диагностики воспалительных заболеваний мозга……………………………………………………………... 245
Новикова Е.И., Коротких А.А., Тужикова Н.Ю.
Разработка нейросетевой модели для диагностики диабета…………………………………………………………………..…..… 249
Заключение………………………………………………………………...…... 252
257
Научное издание
ОПТИМИЗАЦИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ
Труды международной молодежной научной школы
(г. Воронеж, 23 – 24 октября 2019 г.)
В авторской редакции
Подписано в печать 17.12.2019.
Формат 60x84 1/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 15,0. Тираж 350 экз.
Заказ № 156.
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14
Участок оперативной полиграфии издательства ВГТУ 394026 Воронеж, Московский просп., 14
258