Статья посвящена разработке экспертной системы оценки стоимости подержанных автомобилей. В качестве целевой марки и модели автомобиля выбран «Rapid» известного чешского производителя «Skoda». В работе осуществлена математическая постановка задачи определения стоимости автомобиля в виде задачи классификации. Для решения задачи предложено использовать технологию искусственных нейронных сетей. В качестве искусственной нейронной сети, подлежащей обучению, использован универсальный классификатор типа «многослойный персептрон» с двумя скрытыми слоями. В качестве средства моделирования нейронной сети применяется программа-нейропакет «NeuroSolutions». Определены входные и выходные параметры обучаемой искусственной нейронной сети. Сбор статистики для обучения искусственной нейронной сети осуществлен на российских интернет-сайтах, специализирующихся на продаже и покупке подержанных автомобилей, в частности на auto.ru. В итоге созданная система способна решить представленную задачу с достаточной степенью точности. Создан файл динамически подключаемой библиотеки DLL, содержащий искусственную нейронную сеть, прошедшую процесс обучения. Для взаимодействия с DLL-модулем разработано приложение на языке С++ (в Visual Studio) с интерфейсом пользователя. В статье рассмотрены перспективы внедрения результатов исследования. Проанализированы пути повышения качества работы созданной системы. Система может применяться для сервис-ориентированной оценки автомобилей.

The article is devoted to the development of an expert system of valuation of used cars. As the target brand and model of the car chosen «Rapid» known Czech manufacturer «Skoda». The paper presents a mathematical formulation of the problem of determining the value of the car in the form of the classification problem. The technology of artificial neural networks is proposed to use for solve the problem. As an artificial neural network to be trained, a universal classifier of the «multilayer perceptron» type with two hidden layers was used. The «NeuroSolutions» neuropackage program is used as the neural network modeling tool. The input and output parameters of the artificial neural network are determined. Collection of statistics for the training of artificial neural network carried out on the Russian Internet sites specializing in the sale and purchase of used cars, in particular auto.ru. As a result, the created system is able to solve the presented problem with a sufficient degree of accuracy. A dynamic-link library (DLL) module is generated that contains a trained neural network. To work with the DLL-module was written software application in C++ (Visual Studio) with a user interface. The article discusses the prospects of implementing the results of the study. The ways of improving the quality of the created system are analyzed. The system can be used for service-oriented evaluation of cars.