Предлагается подход, основанный на элементах статистической теории обучения и вероятностных трактовках взаимозависимости между входами и выходами нейронных сетей по их обучению и тестированию при решении задач распознавания урофлоурограмм заболеваний в урологии. Оценки точности распознавания основываются не на вероятностных показателях, а на обучающих данных и вычисляемых синаптических весах. Экспериментально показано определение необходимого количества обучающих данных для сетей обратного распространения ошибки по обеспечению достаточной точности распознавания заболеваний. Рассматривается вопрос нейросетевого распознавания урофлоурограмм заболеваний, отражающих индивидуальные особенности пациентов.

Радіоелектронні і комп'ютерні системи [Текст] : наук. - техн. журн. / М-во освіти і науки України, Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського "Харк. авіац. ін-т" // Радіоелектронні і комп'ютерні системи ; М-во освіти і науки України, Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського "Харк. авіац. ін-т" - Х. : ХАІ. — Х. : ХАІ, 2014.

• УДК // образів. Підбір образів/Распознавание образов. Подбор образов/Pattern recognition
• Праці співробітників ХАІ // Праці співробітників ХАІ/Труды сотрудников ХАИ
• УДК // Теорія керуючих систем: математичні аспекти
• Праці співробітників ХАІ // Федоренко М.І./Федоренко Н.И.
• Праці співробітників ХАІ // Харченко В.С./Kharchenko V.S.