Решается задача построения модели для точной и устойчивой классификации физической активности человека по временным рядам. Нейронные сети с недостаточным или избыточным числом нейронов обладают недостаточной обобщающей способностью и могут давать прогнозы, неустойчивые относительно изменения состава выборки. Исследуются модели из класса двухслойных нейронных сетей. Рассматриваются модели с избыточно сложной структурой. Структура модели оптимизируется путем удаления из нее наборов параметров — нейронов. Для оптимизации структуры нейронной сети и обеспечения устойчивости предлагается алгоритм генетического типа. Новизна работы заключается в том, что вероятность удаления наборов параметров определяется дисперсией параметров. В вычислительном эксперименте модели, порождаемые предложенной стратегией, сравниваются по двум критериям качества: точности и устойчивости. Модели оптимизируются на выборках, полученных путем выделения признаков из временных рядов. Ключевые слова: классификация, нейронные сети, устойчивость, критерии прореживания, генетический алгоритм.
