An adaptive learning algorithm for a neuro-fuzzy network. Ed. by B. Reusch "Computational Intelligence. Theory and Applications

Abstract: In different fields a conception of granules is applied both as a group of elements defined by interna

Outliers Resistant Learning Algorithm for Radial-basis-fuzzy-wavelet-neural Network in Stomach Acute Injury Diagnosis Tasks

In this paper an outliers resistant learning algorithm for the radial-basis-fuzzy-wavelet-neural network based on R. Welsh criterion is proposed. Suggested learning algorithm under consideration allows the signals processing in presence of significant noise level and outliers. The robust learning algorithm efficiency is investigated and confirmed by the number of experiments including medical applications

Multialgebraic Systems in Information Granulation

In different fields a conception of granules is applied both as a group of elements defined by internal properties and as something inseparable whole reflecting external properties. Granular computing may be interpreted in terms of abstraction, generalization, clustering, levels of abstraction, levels of detail, and so on. We have proposed to use multialgebraic systems as a mathematical tool for synthesis and analysis of granules and granule structures. The theorem of necessary and sufficient conditions for multialgebraic systems existence has been proved

Об одном подходе к сопоставлению онтологий на основе адаптивного машинного обучения

The problem of elimination of heterogeneity among different ontologies is considered. General description of the main ontology matching approaches is given. The optimal by performance algorithm for automatic ontology matching, based on principles of artificial neural network learning, is presentedРассматривается задача устранения разнородности онтологий. Дана общая характеристика основных подходов к сопоставлению онтологий. Представлен оптимальный по быстродействию алгоритм автоматического согласования онтологий, основанный на принципах обучения искусственной нейронной сетиРозглядається задача усунення різнорідності онтологій. Дана загальна характеристика основних підходів до співставлення онтологій. Представлено оптимальний за швидкодією алгоритм автоматичного співставлення онтологій, заснований на принципах навчання штучної нейронної мереж

Об одном подходе к сопоставлению онтологий на основе адаптивного машинного обучения

The problem of elimination of heterogeneity among different ontologies is considered. General description of the main ontology matching approaches is given. The optimal by performance algorithm for automatic ontology matching, based on principles of artificial neural network learning, is presentedРассматривается задача устранения разнородности онтологий. Дана общая характеристика основных подходов к сопоставлению онтологий. Представлен оптимальный по быстродействию алгоритм автоматического согласования онтологий, основанный на принципах обучения искусственной нейронной сетиРозглядається задача усунення різнорідності онтологій. Дана загальна характеристика основних підходів до співставлення онтологій. Представлено оптимальний за швидкодією алгоритм автоматичного співставлення онтологій, заснований на принципах навчання штучної нейронної мереж

Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies

In the paper modified learning algorithm for GMDH-wavelet-neuro-fuzzy-network in information technologies is proposed. For Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network structure optimization based on Group Method of Data Handling (GMDH) is developed and the method of structure optimization is described. Such hybrid systems can be used for solving many tasks including signal identification and prediction, person authentication, information classification and clustering, developing pseudo-random generator based on neural networks in cryptography and etc. The experimental investigations were carried out and their results accuracy of data processing by optimally constructed Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network and network with multilayer feedforward architecture are presented and compared.У статті запропоновано модифікований алгоритм навчання МГУА-вейлет-нейро-фаззі-мережі для вирішення задач обробки інформації. Для оптимізації структури вейвлет-нейро-фаззі системи запропоновано використовувати Метод Групового Урахування Аргументів (МГУА). Запропонована система дозволяє вирішувати широке коло задач, включаючи ідентифікацію та прогнозування сигналів, автентифікацію користувачів, класифікацію та кластеризацію інформації, розробку псевдо-випадкових генераторів на основі нейромереж в криптографії та інші. Імітаційне моделювання запропонованої архітектури та модифікованого алгоритму навчання підтверджує ефективність запропонованого підходу.В статье предложен модифицированный алгоритм обучения МГУА-вэйвлет-нейро-фаззи сети для решения задач обработки информации. Для оптимизации структуры вэйвлет-нейро-фаззи системы предложено использовать Метод Группового Учета Аргументов (МГУА). Предложенная система позволяет решать широкий круг задач, включая идентификацию и прогнозирование сигналов, аутентификацию пользователей, классификацию и кластеризацию информации, синтез псевдо-случайных генераторов на основе нейросетей в криптографии и другие. Имитационное моделирование предложенной архитектуры и модифицированного алгоритма обучения подтверждает эффективность развиваемого подхода

Інтелектуальний аналіз аномалій ритмів електрокардіограм з використанням спеціалізованих баз знань

Магістерська дисертація: 124 с., 27 рис., 1 додаток, 24 табл., 81 джерел. Актуальність. Дуже великою за масштабами проблемою, з приводу питання людського здоров'я, є невчасне визначення порушень, тобто виявлення їх не на початкових періодах, при яких достатньо всього лиш звернутися до лікаря та використати набагато простіший вид лікування хвороби аби уникнути проблеми зі станом здоров’ям, а в той період коли захворювання вже почало впливати на весь організм та на всю систему людських органів. Актуальність задачі зумовлена потребою виявлення серцево - судинних захворювань у їх початковий період, щоб забезпечити просте, швидке та набагато діюче лікування пацієнта, а також забезпечити своєчасний контроль хронічних хвороб, що у свою чергу має покращити ступінь охорони здоров’я та зменшити витрати на непотрібні заходи для нього. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Інтелектуальний аналіз аномалій ритмів електрокардіограм з використанням спеціалізованих баз знань». Мета дослідження і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є покращення якості постановки діагнозів пацієнтам з серцево-судинними захворюваннями за рахунок розробки онлайн системи інтелектуального аналізу ритмів електрокардіограм для виявлення аномалій у роботі серцево-судинної системи. Задачі дослідження: – аналізу існуючих підходів та методів кластеризації ритмів ЕКГ; – вибір оптимального алгоритму кластеризації даних у вигляді часових рядів; – проектування власної системи виявлення аномалій у ритмах ЕКГ; – проведення аналізу методів та підходів згортання даних; – розробка власного програмного забезпечення аналізу ритмів ЕКГ та спеціалізованої бази даних до неї; – експериментування базовані на основі реальних даних ритмів ЕКГ. Об’єкт дослідження – процес інтелектуального аналізу даних та аномалій у ритмах ЕКГ. Предмет дослідження – метод інтелектуального аналізу даних часових рядів за допомогою кластеризації та прогонки через нейронну мережу з навчанням без вчителя. Методи дослідження, використані в роботі, засновані на методах кластерного аналізу, методу головних компонент, та нейронної мережі. Наукова новизна одержаних результатів поникає у розробці онлайн системи аналізу ритмів електрокардіограм та виявлення аномалій в них. Розроблений підхід до обробки даних надає можливість проаналізувати вхідні дані у вигляді часових рядів, виявити аномалії в них, та передбачити можливі захворювання пацієнта. Підхід базується на поєднанні методів кластерного аналізу та методу головних компонент. Публікації. Тезисні матеріали опубліковані у ІІІ всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2019). Опублікована стаття у міжнародній конференції «Розвиток науки в XXI столітті», 15 листопада 2019р, Харків.Master's Thesis: 124 with., 27 Fig., 1 app, 24 tables, 81 sources. Topicality. A very large scale problem with regard to human health issues is the untimely identification of disorders, that is, the detection of them not in the initial periods, in which it is enough to just consult a doctor and use a much simpler form of treatment of the disease to avoid health problems, and at that time when the disease had already begun to affect the whole organism and the entire system of human organs. The urgency of the task is due to the need to detect cardiovascular diseases in their initial period, to provide simple, fast and much effective treatment of the patient, as well as to provide timely control of chronic diseases, which in turn should improve the degree of health care and reduce the costs of unnecessary measures. for him. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. The work was performed at the Department of Automated Information Processing and Management Systems of the National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky” within the topic “Intellectual analysis of electrocardiogram rhythm anomalies using specialized knowledge bases”. The purpose and the objectives of the study. The aim of the dissertation is to improve the quality of diagnosis of patients with cardiovascular diseases by developing an online system for the analysis of electrocardiogram rhythms for detecting anomalies in the cardiovascular system. Research objectives: - analysis of existing approaches and methods of ECG rhythm clustering; - choosing the optimal algorithm for clustering data in the form of time series; - design of the wax system for detecting anomalies in ECG rhythms; - conducting analysis of data collapsing methods and approaches; - development of own software for analysis of ECG rhythms and specialized database for it; - Experiments are based on real ECG rhythm data; The object of study is the process of mining the flow of data in the form of time series. The subject of the study is a method of intellectually analyzing time series data by clustering and routing through a neural network with non-teacher training. The research methods used in the work are based on cluster analogue method, principal component method, and neural network. The scientific novelty of the obtained results is the development of an online system for the analysis of rhythms of electrocardiograms and detection of anomalies in them. The developed approach to data processing provides an opportunity to analyze the input data in the form of time series, to detect anomalies in them, and to predict possible diseases of the patient. The approach is based on the combination of cluster analysis and principal component methods. Publications. Theses have been published in the Third All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Information Systems and Technologies of Management" (ISTU-2019). Published an article in the international conference "The development of science in the XXI century", November 15, 2019, Kharkiv