abstract: Работа посвящена проблеме разработки теоретических и прикладных основ построения автоматизированных интеллектуальных систем принятия решений для систем безопасности критических инфраструктур или объектов повышенного риска. Предложена нейросе-тевая технология анализа информативности входных признаков, описывающих угрозы, реализации решающих правил распознавания классов опасности на основе обучаемых классификаторов и адаптации набора входных факторов к требуемому (допустимому) уровню ожидаемого ущерба. Представлены функциональные схемы базовых функций принятия решений и результаты откликов обученных моделей классификации и прогнозирования на массивах экспериментальных данных.
keywords: классификатор, прогноз, нейронная сеть, обучающая выборка, матрица ущерба, обучение нейронной сети