Новый плитогенно-нечеткий многослойный перцептрон (PN-MLP) на основе нечёткой, интуиционистской, нейтрософической и плитогенной логик с объяснительным искусственным интеллектом второго поколения (XAI 2.0) для платформы клинического анализа молочной железы

Ю. В. Трофимов, И. П. Муравьев, А. Н. Аверкин, А. Д. Лебедев, Е. М. Кузнецов, И. А. Трусов, А. К. Алексеев, А. В. Шевченко

Государственный университет «Дубна», г. Дубна

Аннотация: Тонкоигольная аспирационная биопсия остается ключевой для раннего выявления рака молочной железы. В этом исследовании представлена многопарадигмальная диагностическая архитектура, которая объединяет четыре взаимодополняющих формализма теории множеств - нечеткие, интуиционистские нечеткие, нейтрософские и плитогенные множества - с плитогенно-нечетким многослойным перцептроном (PN-MLP) и собственным слоем объяснимости XAI 2.0. Предлагаемый рабочий процесс включает (i) многоформальную фаззификацию морфометрических признаков, извлеченных из дополненного корпуса Breast-Cancer Wisconsin, (ii) взвешенную агрегацию с помощью плитогенных операторов, которые адаптивно ослабляют межатрибутивный конфликт, и (iii) ансамблевую классификацию, которая сохраняет полный семантический вектор определенности, противоречия и неопределенности. Архитектура демонстрирует, что сквозное включение плитогенных рассуждений заметно повышает эпистемическую надежность, сохраняя при этом интерпретируемость, ориентированную на клинициста, тем самым создавая эталонный прототип для надежного объяснительного искусственного интеллекта следующего поколения в онкологической цитологии.

Ключевые слова: рак молочной железы, нечёткая логика, интуиционистские нечёткие множества, нейтрософические множества, плитогенные множества, LIME, SHAP, XAI, машинное обучение, нейронные сети, пресептрон, нечёткий пресептрон.

УДК: 004.8

Поступила в редакцию: 12.05.2025
Исправленный вариант: 04.06.2025

DOI: 10.26456/fssc132

Реферативные базы данных:

•