УДК 004.942:616-073.175

Метод побудови нечіткої регресійної моделі на основі LARS для вибору значимих ознак

/ А.Л. Єрохін, А.С. Бабій, А.С. Нечипоренко, О.П. Турута // Кібернетика та системний аналіз. — 2016. — Том 52, № 4. — С. 167–173.

Запропоновано метод побудови нечіткої регресійної моделі на основі LARS. Розглянуто особливості використання нечіткого регресійного аналізу у задачах медичної діагностики. Цей метод дозволяє скоротити число параметрів моделі, які впливають на прогнозований ступінь обструкції носового дихання, а також уникнути «перетренованості» моделі. Іл.: 3. Табл.: 0. Бібліогр.: 25 назв.

Ключові слова:

риноманометрія, нечіткий регресійний аналіз, метод LARS, вибір значущих факторів, мультиколінеарність, лінійне програмування.


ПОВНИЙ ТЕКСТ

Про автора(ів):

Ерохин Андрей Леонидович, доктор техн. наук, профессор Харьковского национального университета радиоэлектроники,
e-mail: ayerokhin@ukr.net

Бабий Андрей Степанович, аспирант Харьковского национального университета радиоэлектроники,
e-mail: apratster@gmail.com

Нечипоренко Алина Сергеевна, кандидат техн. наук, доцент Харьковского национального университета радиоэлектроники,
e-mail: alinanechiporenko@gmail.com

Турута Алексей Петрович, кандидат техн. наук, доцент Харьковского национального университета радиоэлектроники,
e-mail: alexey.turuta@gmail.com