2025 г., Том 30, № 1, с.132-146

Рассмотрена задача выбора плана эксперимента при сборе данных для обучения искусственной нейронной сети. Для определения плана, более близкого к оптимальному, использован критерий Q-оптимальности. Продемонстрированы эффекты от использования различных планов эксперимента при сборе данных для решения задачи бинарной классификации. Приведены результаты исследования точности работы нейронных сетей на ненормализованных и нормализованных данных. Показано, что выбор плана эксперимента, более близкого к оптимальному, может существенно увеличить точность работы и скорость обучения нейронной сети.