Искусственные нейронные сети (нейрокомпьютинг).

Под искусственной нейронной сетью (ИНС) понимается система обработки информации, основанная на моделировании функций мозга. Основополагающий принцип, положенный в основу ИНС – это сходство их строения и функционирования с биологическим прототипом – нервной системой живых организмов [ 6 ]. .

Основным структурным элементом ИНС является искусственный нейрон, выходной сигнал которого вычисляется, как пороговая или сигмоидная функция от взвешенной суммы входных сигналов , где - весовые коэффициенты, x – входные сигналы. Из подобных структурных элементов, искусственных нейронов, сгруппированных по слоям, состоит нейронная сеть (рисунок № 5).

Главной качественной особенностью ИНС является то, что они могут быть настроены на некоторое правило обработки информации без явного его задания, но путем обучения по эталонам типа «входной сигнал  выходной сигнал», «ситуация  действие».

В исследовании, с помощью универсального пакета нейросетевого анализа Statistica Neural Networks фирмы StatSoft (США), может быть использована общая структура нейросетевой модели (НС-модели) в виде 3-слойной нейронной сети (многослойный персептрон), эмулируемой на персональном компьютере. ИНС параметризована двумя матрицами весовых коэффициентов: A – размерами p(n+1) и B – размерами k(p+1), где n – число входных нейронов, k – число выходных нейронов, p – количеством нейронов промежуточного слоя. Преобразование, осуществляемое ИНС, может быть описано следующим образом:

, , , ,

где – логистическая функция ;

Х – вектор входных сигналов.

входной слой

промежуточный слой

выходной слой

Рисунок № 5. Строение нейронной сети.

2.6.2. АВС-логистический анализ

С помощью такого анализа в программе Exel можно проводить рейтинговое распределение показателей [3, 5, 9]. Например, рейтинговое распределение территорий по показателям общей смертности и общей заболеваемости населения. Методика АВС-логистического анализа строится по следующей схеме действий: 1) определяется сумма всех показателей (в нашем случае - сумма коэффициентов смертности или заболеваемости в перерасчете абсолютных цифр на 1000 и 100000, соответственно); 2) каждый отдельный показатель делим на полученную сумму и получаем процентный ранг (сумму вклада); 3) через «окно данных» сортируем вклад (каждого показателя) по мере убывания; 4) делаем нарастающую сумму рангов (предыдущий результат плюс последующий); 5) для наглядности введем 10 рейтингов - 100-90% = 10 рейтинг - наивысший неблагоприятный среди территорий; 90-80% = 9 рейтинг - высший неблагоприятный; 80-70% = 8 рейтинг - высший неблагоприятный; 70-60% = 7 рейтинг - неблагоприятный; 60-50% = 6 рейтинг – неблагоприятный; 50-40% = 5 рейтинг – неблагоприятный; 40-30% = 4 рейтинг – ниже неблагоприятного; 30-20% = 3 рейтинг – значительно ниже неблагоприятного; 20-10% - 2 рейтинг – значительно ниже неблагоприятного; 10-0% - 1 рейтинг – благоприятный среди территорий. Результаты исследований можно оформить графически, по суммарным рейтингам – сумме коэффициентов по отдельным территориям за все годы.

Существует несколько разновидностей АВС-анализа. В частности, такой логистический метод, как предварительное составление графика системы профилактических мероприятий по результатам исследований. При этом все мероприятия по приоритетности предварительно целесообразно разбить на 3 группы. Группа А – наиболее ценные, на их долю приходится около 80% стоимости всей системы. Группа В – средние по стоимости и значимости (примерно 10 – 15%). Группа С – наименее значимые (5 – 10%). Анализ кривой АВС показывает, что группа мероприятий А должна находиться под строгим контролем и учетом, эти мероприятия – основные. Мероприятия, относящиеся к группе В, требуют обычного контроля, налаженного учета и постоянного внимания. Мероприятия, относящиеся к группе С, нуждаются в обычном контроле (периодические проверки).