Адаптивные коллективные нейроэволюционные алгоритмы интеллектуального анализа данных

Цель: повышение качества нейросетевых моделей интеллектуального анализа данных и снижение вычислительных ресурсов, требуемых для их формирования, за счет использования адаптивных эволюционных алгоритмов оптимизации. Разработаны адаптивные нейроэволюционные алгоритмы, позволяющие в автоматическом режиме настраивать вероятность мутации, размер популяции и конфигурацию, а также методы селекции обучающих примеров для задач классификации, прогнозирования, восстановления регрессии. При помощи разработанных алгоритмов решается задача автоматического формирования коллективов искусственных нейронных сетей. Результаты рекомендуются к использованию научно-исследовательскими институтами, работающими в области анализа данных, либо исследователями, чья деятельность связана с нейросетевым моделированием. Все разработанные алгоритмы апробированы на тестовых и реальных задачах, показана высокая эффективность в сравнении с аналогами.