训练和使用神经网络预测生物年龄的有效性的评估。

DOI:

EDN:

评审日期

出版日期

注解: 神经网络培训广泛应用于各种教育领域：员工培训，掌握学校和大学的课程，形成供受访者私人使用的建议，用于教授退休人员的健康储蓄技术。 分析神经网络的学习过程并评估其在各种模型上的有效性是相关的。 该研究选择了一个基于人的个性特征预测人的生物衰老指数的模型。 为了训练神经网络，编制了1,632名年龄在35至70岁之间的人的数据矩阵。 输出变量：生物老化指数;输入变量：性别，年龄，家庭和职业地位，居住地，体型，功能不对称的类型，与人的关系风格以及个人资源。 训练了四个神经网络：男性和女性，在职专业人员和养老金领取者。 结果：1）训练有素的神经网络为退休前和退休后年龄的男性和女性提供不同的建议。 2）使用神经网络预测生物衰老指数的有效性对于所有训练的程序来说都是显着高的。 3）神经网络可用于对各种社交情况进行建模，并确定这将导致输出变量的变化。 情况进行了建模：a）如果所有单身成年人结婚，b）如果所有家庭成年人分手，c）如果每个人都收到心理学家关于个人资源选择的建议，并将使用它们。 神经网络已经发布了一个预测：成年女性最好不要改变他们的家庭状况。 成年男性更好地改变他们的地位。 心理学家选择的个人资源的使用对每个人都有效。

出版日期: