УДК 004.891
Для реализации медицинских калькуляторов предложены гибридные решающие модули с виртуальными потоками, которые отражают скрытые системные связи между наблюдаемыми и не наблюдаемыми данными. При этом вектор информативных признаков на входе гибридного решающего модуля состоит из двух подвекторов, первый из которых соответствует реальным потокам, а второй – виртуальным потокам. Нелинейные модели виртуальных потоков формируются посредством метода, основанного на использовании МГУА-моделирования. Метод позволяет получить нейросетевые структуры, построенные на основе МГУА-моделей и нелинейных адалинов, позволяющие формировать подвектор латентных переменных неограниченной размерности.
For the implementation of medical calculators, hybrid decision modules with virtual flows are proposed, which reflect the hidden systemic links between observable and non-observable data. In this case, the vector of informative characteristics at the input of the hybrid decision module consists of two sub-vectors, the first of which corresponds to real flows, and the second one to virtual flows. Non-linear models of virtual flows are formed through a method based on the use of GMDA modeling. The method makes it possible to obtain neural network structures built on the basis of GMDA models and nonlinear adalines, which make it possible to form a subvector of latent variables of unlimited dimension.
