Эффект перехода от применения бинарных искусственных нейронов к троичным нейронам при совместном использовании пяти классических статистических критериев проверки гипотез нормальности или равномерности распределений малых выборок

Цель работы показать преимущества перехода от обычных бинарных нейронов к более сложным нейронам с троичным выходным квантованием. Как пример рассматривается нейросетевое объединение пяти классических статистических критериев: Гири (1935 г.), Девида-Хартли-Пирсона (1954 г.), Шапиро-Уилка (1965 г.), максимального отклонения от центра (1965 г.), Али-Черго-Ревиса (1992 г.). Дан прогноз объединения этих критериев с другими, построенный исходя из доверительной вероятности 0.99. Применение бинарных искусственных нейронов потребует использования 280 статистических критериев. Переход к использованию искусственных нейронов с троичными квантователями должно снизить число нейронов до девяти при малых выборках в 16 опытов. Наблюдается экспоненциальное снижение числа необходимых нейронов.