Рассматривается возможность применения генетических алгоритмов для выбора топологии искусственных нейронных сетей в системе распознавания газоаналитического устройства вида "электронный нос". Поиск топологии осуществлен оптимизацией по критериям увеличения процента правильного распознавания и уменьшения вычислительных затрат с использованием массива заранее заданных вероятных значений параметров архитектуры нейронной сети. Оптимизируемые характеристики: число скрытых слоев, количество нейронов в каждом слое и объем обучающей выборки. Распознавание проведено в системе Matlab нейронной сетью прямого распространения с функцией обучения Левенберга-Марквардта. Полученные результаты подтверждают работоспособность созданного алгоритма поиска топологии искусственной нейронной сети. Ключевые слова: "электронный нос", генетические алгоритмы, мультисенсорная микросистема, анализ газов, распознавание образов.

Информационные технологии [Текст] // Информационные технологии ; Международная академия информатизации; ГНИИ ИТТ Мин. образования РФ - М. : Новые технологии. — 2015.

• УДК // Архітектурні рішення для паралельної обробки