Вирішено завдання розробки математичного забезпечення для автоматизації процесу індивідуального прогнозування стану здоров’я хворого гіпертонічною хворобою. Об’єктом дослідження є процес синтезу моделей для медичного діагностування. Предмет дослідження становлять методи синтезу нейро-нечітких моделей для медичного діагностування. Мета роботи: підвищити ефективність процесу синтезу нейро-нечітких мереж для побудови діагностичних моделей на основі навчальних вибірок. Запропоновано стохастичний метод синтезу нейро-нечітких моделей на основі паралельних обчислень, що ґрунтується на стохастичному підході при пошуку значень параметрів, що настроюються, і полягає в розподілі найбільш ресурсномістких етапів по вузлах паралельної обчислювальної системи. Запропонований метод дозволяє скоротити час настроювання параметрів (значень вагових коефіцієнтів і параметрів функцій належності нейроелементів) синтезованих нейромоделей. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод. Проведено експерименти з дослідження властивостей запропонованого методу. Результати експериментів дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці.

множина рішень, нейронна мережа, ознака, паралельне програмування, прогнозування, синтез моделі