Журнал «Современная Наука»

Разработка нейросетевой модели для диагностирования болезней желудочно-кишечного тракта у собак

Толстова Елизавета Антоновна (Саратовский Государственный Аграрный Университет им Н.И. Вавилова г. Саратов)

Ормели Александр Федорович (Саратовский Государственный Технический Университет им. Гагарина Ю.А., г. Саратов)

Большелапов Михаил Александрович (Саратовский Государственный Технический Университет им. Гагарина Ю.А., г. Саратов)

Селютин Александр Дмитриевич (Саратовский Государственный Технический Университет им. Гагарина Ю.А., г. Саратов)

В статье приведено решение проблемы диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта у собак. Данная задача является актуальной для экспертов ветеринаров. Для решения стоящей проблемы разработана нейросетевая модель многослойного перцептрона, позволяющая классифицировать заболевания в зависимости от поступающих входных параметров, а также, создан веб-интерфейс для обученной модели. Разработанный интерфейс позволяет взаимодействовать с системой максимально комфортным способом. Цель: разработка нейросетевой модели многослойного перцептрона для классификации заболезней желудочно-кишечного тракта у собак. Методы: общетеоретические - анализ специальной литературы, изучение статистических данных; математические - сетевое моделирование, программирование, визуализация. Результаты: была разработана система диагностики болезней желудочно-кишечного тракта у собак. Система имеет удобный пользовательский веб-интерфейс. Выводы: разработанная система может использоваться ветеринарами при возникновении трудностей диагностики конкретного заболевания желудочно-кишечного тракта у собак.

Ключевые слова:гастрит, панкреатит, язва желудка, Flask, многослойный перцептрон

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Толстова Е. А., Ормели А. Ф., Большелапов М. А., Селютин А. Д. Разработка нейросетевой модели для диагностирования болезней желудочно-кишечного тракта у собак // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2020. -№12. -С. 132-135 DOI 10.37882/2223-2966.2020.12.36

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"