ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ КОХОНЕНА ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАБОЛЕВАНИЙ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ

B данной статье приводятся результаты исследований относительно применения нейронной сети Кохонена для классификации заболеваний сердечно-сосудистой системы. Была использована архитектура одномерной решетки с динамически изменяемым числом классов сети на этапе создания. Сеть была обучена на наборе данных, содержащем 1200 записей, каждая из которых соотнесена с одним из четырех диагнозов: нормальный сердечный ритм, сердечная недостаточность, фибрилляция предсердий, аритмия. В качестве записей рассматривались результаты процедуры электрокардиографии. Сетью входных данных была исследована зависимость точности классификации от параметров сети, получены значения средней точности классификации. Определены оптимальные параметры для обучения нейронной сети алгоритмами самообучения и векторного квантования, исследовано влияние ассоциации классов сети с несколькими диагнозами на эффективность обучения и точность классификации записей.