Предлагается нейросетевой метод распознавания урофлоуметрограмм болезней в урологии. На основе этого метода при использовании нейронных сетей встречного распространения разработан нейросетевой классификатор урофлоуметрограмм болезней. Апробация такого подхода проведена для четырех видов болезней. При решении проблемы проанализированы возможные варианты применения альтернативных архитектур нейронных сетей. Обучение нейронных сетей проводилось 120-ю входными векторами на основе реальных данных характеризующих типовые урологические заболевания. Тестирование сети проведено 30-ю различными входными векторами. Ключевые слова: урофлоуметрограммы,виды заболеваний в урологии, архитектуры нейронных сетей, нейросетевое распознавание болезней, сети встречного распространения, нейросетевой классификатор урофлоуметрограмм.
