АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ РАМАН-СПЕКТРОСКОПИИ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

Аннотация

Работа посвящена разработке алгоритма построения обучающей выборки для обучения искусственной нейронной сети в условиях ограниченности как объема данных, так и времени принятия решения. Предложен метод снижения размерности исходных данных на основе вейвлет-разложения, а также определены его оптимальные параметры, такие как тип используемых вейвлетов и уровень разложения. В результате удалось сократить время обучения нейронной сети с нескольких часов до десятков секунд, при этом снижение точности классификации тканей было незначительным, оно составило менее 0,5%