Применение различных методов оптимизации при расчете погрешности нейронной сети для диагностирования паразитарных заболеваний желудочно-кишечного тракта

Постановка проблемы. Настоящая работа посвящена применению искусственных нейронных сетей для диагностирования функционального состояния желудочно-кишечного тракта, вызванного влиянием паразитов в организме. Для проведения эксперимента выбраны 24 симптома, число которых может быть увеличено, и 9 наиболее распространенных болезней. Показано совпадение диагностирования нейронной сети с классическим врачебным диагностированием для конкретного заболевания. Цель работы – сравнение нейронных сетей с точки зрения их производительности после описания методов предварительной обработки, выделения симптомов и классификации паразитарных заболеваний желудочно-кишечного тракта.

Результаты. Приведены результаты прогнозирования при помощи многослойного персептрона с помощью указанных методов оптимизации. Для сравнения методов оптимизации использованы значения минимальных и максимальных ошибок сети. Компьютерная реализация эксперимента проводилась в программной среде NeuroPro 0.25 и для обучения сети были выбраны методы оптимизации: «градиентный спуск», модифицированный Par Tan, «сопряженные градиенты», BFGS.

Сравнение методов оптимизации с помощью погрешностей сети дает возможность сделать корректный вывод, что для поставленной задачи лучшие результаты получены при применении метода оптимизации «сопряженные градиенты».

Практическая значимость. Предложенный подход облегчает работу экспериментатора-врача в выборе метода оптимизации при работе с нейронными сетями для задачи диагностирования паразитарных заболеваний желудочно-кишечного тракта с точки зрения оценки погрешности сети.