Розроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення здатної навчатися системи підтримки прийняття рішень (СППР) для діагностування патологічних процесів. Розроблено математичні моделі, методи інформаційно-екстремального самонавчання СППР, що функціонує в режимах кластер-аналізу вхідних даних і факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Застосування одержаних результатів показано на прикладах аналізу і синтезу здатних навчатися СППР для діагностування патологічних процесів.
При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3507
