Работа посвящена проблеме разработки теоретических и прикладных основ применения интеллектуальных технологий для продуктивного извлечения знаний из массивов данных для принятия решений в реальном времени. Разработана методика построения ускоряющего алгоритма при одновременном контроле за допустимой адекватностью модели, позволяющего обучать нейросетевые модели в темпе реального времени в пределах заданных рисков. Предложен ускоряющий алгоритм и построены нейросетевые модели на основе стандартного эмулятора, обеспечивающие требуемую продуктивность при обработке массива входных данных. в рамках заданных ограничений.
нейроэмулятор, ускоряющий алгоритм, каскадная схема, обучающая выборка, градиентный спуск, обратное распространение ошибки