АННОТАЦИЯ
Разработка и применение систем на основе искусственных нейронных сетей для решения различных прикладных задач, в общем, и для классификации различных объектов в частности, является одним из актуальных направлений в сфере интеллектуального анализа данных. В процессе проектирования таких систем особое внимание уделяется вопросу их архитектуры. Это, прежде всего, обусловлено требованиями к повышению эффективности и надежности функционирования этих систем. Если определенному свойству нейросетевого классификатора поставить соответствующую количественную характеристику, которая имеет смысл критерия, то можно говорить о многокритериальной оптимизации этого классификатора. В статье рассмотрены проблемы векторной многокритериальной оптимизации нейросетевых классификаторов. Предложен теоретико-экспериментальный подход оптимизации архитектуры нейросетевого классификатора.
ЦИТАТА
Воронин, А.М. ПРОБЛЕМЫ ВЕКТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ / А.М. Воронин, М.В. Куклинский, О.А. Косьянчук. // Iнженерiя програмного забезпечення. – 2015. – Т. 1. – № 21. – С. 5-10
