Построение логико-алгебраического корректора для повышения адаптивных свойств $\Sigma\Pi$-нейрона

В работе рассмотрена задача построения корректирующего алгоритма с целью повышения адаптивных свойств $\Sigma\Pi$-нейрона, опираясь исключительно на структуру самого $\Sigma\Pi$-нейрона. Для построения корректора применяется логико-алгебраический метод анализа данных. Сопоставление преимуществ нейросетевого подхода и логико–алгебраического метода позволяет утверждать, что комбинированный подход к организации работы нейронный сети повышает ее эффективность и позволяет построить набор правил, выявляющих скрытые закономерности в заданной предметной области, соответственно повысить качество работы распознающей системы.