О методах отбора информативных признаков с привлечением самоорганизующихся нейросетевых классификаторов и их ансамблей

Применение методов отбора признаков на основе фильтров является эффективным на этапе предобработки данных для анализа в различных предметных областях, включая аэрокосмическую отрасль. Но такое применение также является сложным ввиду того, что отбор проводится без использования функции, определяющей качество признака. Отбор признаков с использованием методов свёртки использует для обучения функцию качества признаков или наборов признаков. Однако оба этих метода обычно используются отдельно друг от друга. Предложен подход, который может быть представлен в виде последовательной кооперации обоих методов. Этот метод основан на разработанной схеме с использованием трех критериев эффективности для оценки качества признаков (фильтры) и многокритериального генетического программирования с привлечением самоорганизующихся нейросетевых классификаторов (свёртки). Проведено сравнение разработанного двухэтапного метода отбора признаков с существующими методами. Сравнение проводилось с использованием трех баз данных, содержащих акустические характеристики голосов людей на немецком, английском и русском языках для распознавания эмоций человека. Полученные результаты показали эффективность разработанных методов отбора признаков для повышения точности распознавания эмоционального состояния человека.