Катасёв Алексей Сергеевич

В работе проводится анализ использования экспертных систем для решения задач диагностики во многих предметных областях человеческой деятельности. Обосновывается необходимость применения автоматизированного подхода к формированию базы знаний экспертной системы на основе нечеткой нейронной сети. Для повышения эффективности ее обучения актуализируется необходимость разработки специального гибридного алгоритма, основанного на алгоритме обратного распространения ошибки и  генетическом алгоритме. Приводится описание разработанного алгоритма. Экспериментально показывается, что его применение позволяет повысить скорость и точность настройки параметров функций принадлежности антецедентов нечетких правил, получаемых в результате обучения нечеткой нейронной сети. На примере задачи медицинской диагностики показывается эффективность описанного в работе подхода к формированию баз знаний экспертных систем.