ΤΕΧΝΗΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΓΙΑ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΥΠΟΣΤΗΡΙΞΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ

Abstract

A NOVEL DECISION SUPPORT SYSTEM OF MOLECULAR STRUCTURE IS PROPOSED WHICH IS DEVELOPED ON A BASIS OF A COMPOSITION OF ARTIFICIAL NETWORK (AANS) AND IS APPLIED ON RESEARCH AREAS WHERE HUMAN EXPERIENCE IS EMLPOYED FOR THE PROMOTION OF DECISIONS. THE ARCHITECTURE OF THIS SYSTEM CAN BE ADAPTED ONTO THE STRUCTURES OF THE APPLICATION FIELD AND IS ARRANGED ACCORDING TO THE CLASSIFICATION OF THEINPUT DATA. THOSE DATA ARE PROVIDED FROM THE PARTICULAR EXPERT EXACTLY IN THE FROM HE/SHE OPERATES ON THEM. THE HIERARCHICAL STRUCTURE WITH THE SYSTEM PROCESSES THE INPUT DATA DEVISES FOR INTERMEDIATE DECISIONS, AND PROMOTES THE FINAL DECISION FROM THE GENERAL TO THE MORE SPECIFIC CLASSES ON WHICH THE AREAOF INTEREST CAN BE DIVIDED. THE SYSTEM'S OPERATION EVENTUALLY PROMPTS FOR NEW DATA TO BE FED. THESE NEW INPUTS ARE SUPPLIED TO THE SYSTEM IN SUCCEEDING PROCESSING LEVELS WHILE TIME AS A DISCRIMINATION FACTOR FOR SOME OF THE PREVIOUSLY INPUT DATA IS BEING TAKEN ACCOUNT OF. THE IMLEMENTED SYSTEM IS BEING INPUT DATA THAT HAVE NOT UNDERGONE PRE-PROCESSING OR SYMBOLIC RESTRUCTURING. THIS SYSTEM WAS ADAPTED AND THOROUGHLY TESTED ON THE FIELD OF MEDICINE WITH VERYGOOD RESULTS (92%-95% GENERALIZATION PERFORMANCE WHEN FED NEW INPUT DATA). BECAUSE OF THE INCOMPLETE INPUTS THAT CHARACTERIZE THIS AREA, A NEW REPRESENTATION OF THE LEARNING PATTERNS (USED FOR TEACHING ITS ANNS) WAS CREATED AND HEREBY DEMONSTRATED. (ABSTRACT TRUNCATED)

ΕΝΑ ΝΕΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΥΠΟΣΤΗΡΙΞΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΥΤΤΑΡΙΚΗΣ ΔΟΜΗΣ ΠΡΟΤΕΙΝΕΤΑΙ, ΤΟ ΟΠΟΙΟ ΑΝΑΠΤΥΣΣΕΤΑΙ ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΕΧΝΗΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ (ΤΝΔ) ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΖΕΤΑΙ ΣΕ ΠΕΡΙΟΧΕΣ ΟΠΟΥ Η ΑΝΘΡΩΠΙΝΗ ΕΜΠΕΙΡΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΙ ΤΟΝ ΠΙΟ ΣΗΜΑΝΤΙΚΟ ΠΑΡΑΓΟΝΤΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΡΟΚΡΙΣΗ ΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Η ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΗ ΤΟΥ ΝΕΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΠΡΟΣΑΡΜΟΖΕΤΑΙ ΣΤΙΣ ΔΟΜΕΣ ΤΗΣ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΡΘΡΩΝΕΤΑΙ ΣΥΜΦΩΝΑ ΜΕ ΤΗΝ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ ΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΕΙΣΟΔΟΥ ΤΑ ΟΠΟΙΑ ΠΑΡΕΧΟΝΤΑΙ ΑΠΟ ΤΟΝ ΕΜΠΕΙΡΟΓΝΩΜΟΝΑ ΟΠΩΣ ΑΚΡΙΒΩΣ ΤΑ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΕΙ.ΜΕΣΩ ΤΗΣ ΙΕΡΑΡΧΙΚΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΕΙΣΟΔΟΥ ΑΠΟ ΤΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΑΥΤΟ ΠΑΡΕΧΕΙ ΕΝΔΙΑΜΕΣΕΣ ΑΠΟΦΑΣΕΙΣ ΚΑΙ ΠΡΟΩΘΕΙ ΤΗΝ ΕΞΑΓΩΓΗ ΤΗΣ ΤΕΛΙΚΗΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ ΑΠΟ ΓΕΝΙΚΟΤΕΡΕΣ ΠΡΟΣ ΕΙΔΙΚΟΤΕΡΕΣ ΚΛΑΣΕΙΣ ΣΤΙΣ ΟΠΟΙΕΣ ΔΙΑΧΩΡΙΖΕΤΑΙ Η ΠΕΡΙΟΧΗ ΤΗΣ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΤΟΥ. Η ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑ ΤΟΥ ΕΝΔΕΧΟΜΕΝΩΣ ΣΥΝΙΣΤΑ ΤΗΝ ΕΥΡΕΥΣΗ ΝΕΩΝ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ.ΤΑ ΝΕΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ ΕΙΣΑΓΟΝΤΑΙ ΣΤΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΣΕ ΕΠΟΜΕΝΑ ΣΤΑΔΙΑ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΕΝΩ ΛΑΜΒΑΝΕΤΑΙ ΥΠ'ΟΨΗ Ο ΧΡΟΝΟΣ ΣΑΝ ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΣ ΔΙΑΦΟΡΟΠΟΙΗΣΗΣ ΜΕΡΙΚΩΝ ΑΠΟ ΤΙΣ ΑΡΧΙΚΕΣ ΕΙΣΟΔΟΥΣ. ΤΟ ΥΛΟΠΟΙΗΘΕΝ ΣΥΣΤΗΜΑ ΔΕΧΕΤΑΙ ΔΕΔΟΜΕΝΑ ΕΙΣΟΔΟΥ ΧΩΡΙΣ ΠΡΟΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΚΑΙ ΧΩΡΙΣ ΣΥΜΒΟΛΙΚΗ ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΤΟΥΣ. ΠΡΟΣΑΡΜΟΣΘΗΚΕ ΚΑΙ ΕΛΕΧΘΗΚΕ ΣΤΟΝ ΙΑΤΡΙΚΟ ΧΩΡΟ ΜΕ ΠΟΛΥ ΚΑΛΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ (92%-95% ΑΚΡΙΒΕΙΑ ΓΕΝΙΚΕΥΣΗΣ ΣΕ ΝΕΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ ΕΙΣΟΔΟΥ). ΛΟΓΩ ΤΩΝ ΑΤΕΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΕΙΣΟΔΟΥ ΤΑ ΟΠΟΙΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΖΟΥΝ ΤΗΝ ΠΑΡΑΠΑΝΩ ΠΕΡΙΟΧΗ, ΔΗΜΙΟΥΡΓΗΘΗΚΕ ΚΑΙ ΠΡΟΤΕΙΝΕΤΑΙ ΜΙΑ ΝΕΑ ΜΟΡΦΗ ΑΠΕΙΚΟΝΗΣΗΣ ΤΩΝ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΤΩΝ ΤΝΔ. Η ΕΙΣΑΧΘΕΙΣΑ ΜΟΡΦΗ ΕΦΑΡΜΟΖΕΤΑΙ ΓΕΝΙΚΟΤΕΡΑ ΚΑΤΑ ΤΗ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΑ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΚΑΙ ΤΗΝ ΚΥΡΙΟΤΕΡΗ ΙΔΙΟΤΗΤΑ ΤΟΥΣ ΣΥΝΙΣΤΑ Η ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΤΩΝ ΑΤΕΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΕΙΣΟΔΟΥ ΚΑΤΑ ΤΗΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ, ΤΟΝ ΕΛΕΓΧΟ ΚΑΙΤΗ ΧΡΗΣΗ ΑΥΤΩΝ. (ΠΕΡΙΚΟΠΗ ΠΕΡΙΛΗΨΗΣ)