А.Г. Курочкин - начальник управления научных исследований, Юго-Западный государственный университет (г. Курск) E-mail: ak76@kursk.ru В.В. Протасова - магистрант, кафедра биомедицинской инженерии, Юго-Западный государственный университет (г. Курск) E-mail: Protasova.Viktoriya@gmail.com С.А. Филист - д. т. н., профессор, кафедра биомедицинской инженерии, Юго-Западный государственный университет (г. Курск) E-mail: SFilist@gmail.com А.Н. Шуткин - к. ф.-м. н., зам. начальника института по учебной работе, Воронежский институт государственной противопожарной службы (г. Воронеж) E-mail: anshutkin@mail.ru

Для мета-анализа влияния неблагоприятных экологических факторов на заболеваемость в промышленном кластере предложено использовать обучаемые нейронные сети. Оценка влияния определялась посредством дифференцирования сложной функции одного аргумента. Показаны алгоритм мета-анализа, модели вычисления сложной функции и ее производной, а также модели обучаемых нейронных сетей, осуществляющих вычисление аргументов сложной функции.

 

1. Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. М.: МедиаСфера. 2008. 350 с.
2. Sipe T. A., Curlette W. L. A meta-synthesis of factors related to educational chievement //Int J Educ Res. 2011. P. 598.
3. горбань А. Н., Дунин-Барковский В. Л., Кирдин А. Н. и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. 1998.
4. Филист С.А., Емельянов С. г., Рыбочкин А. Ф. Нейросетевой решающий модуль для исследования живых систем // Изв. Курского государственного технического университета. 2008. № 2 (23). С. 77-82.
5. Филист, С.А., шаталова О. в., ефремов М. А. Гибридная нейронная сеть с макрослоями для медицинских приложений// Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 6. С. 35-39.
6. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия «Телеком». 2004. 452 с.
7. Хайкин С.Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс. 2006. 1104 с.