Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методы и средства классификации и оценки уровня функционального резерва человека на основе нечетких гибридных моделей

Диссертация: Методы и средства классификации и оценки уровня функционального резерва человека на основе нечетких гибридных моделей
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Меридианная модель взаимодействия внутренних органов с биологически активными точками, меняющими свои энергетические характеристики при изменении уровня функционального резерва, анализ которых позволяет формировать рациональные схемы контроля и управления исследуемым параметромалгоритм управления процессами принятия решений по классификации, оценке и коррекции уровня функционального резерва… Читать ещё >

Методы и средства классификации и оценки уровня функционального резерва человека на основе нечетких гибридных моделей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
  • 1. Л. Основные понятия, методы и средства оценки и управления функциональным резервом человека
    • 1. 2. Использование математических методов для решения задач оценки состояния организма
    • 1. 3. Применение методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии для оценки и коррекции функциональных резервов организма
    • 1. 4. Цель и задачи исследования
  • 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РЕЗЕРВА ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА
    • 2. 1. Объект, методы и средства исследования
    • 2. 2. Метод классификации и комплексной оценки уровня функционального резерва человека на основе нечетких гибридных моделей
    • 2. 3. Метод оценки функционального резерва организма по энергетической реакции меридианных структур
    • 2. 4. Выводы второй главы
  • 3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛНИЯ УРОВНЯ И УПРАВЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫМ РЕЗЕРВОМ ЧЕЛОВЕКА
    • 3. 1. Синтез гибридных нечётких моделей для оценки уровня функциональных резервов
    • 3. 2. Синтез меридианных моделей относительно биологически активных точек, меняющих свои энергетические характеристики при изменении функциональных резервов
    • 3. 3. Алгоритм интеллектуальной поддержки при принятии решений по оценке и управлению состоянием здоровья по уровню функционального резерва организма
    • 3. 4. Выводы третей главы
  • 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
    • 4. 1. Структура программного обеспечения автоматизированной системы
    • 4. 2. Оценка возможности использования показателей уровня функционального резерва для определения успешности операторской деятельности
    • 4. 3. Оценка качества работы решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний при условии использования в качестве информативного показателя уровня функционального резерва организма
    • 4. 4. Выводы четвертой главы

Актуальность темы

Одной из важнейших характеристик человеческого организма, характеризующей его способность адекватно взаимодействовать с окружающей средой и непосредственно влияющей на состояние здоровья человека, является его функциональный резерв.

От того насколько корректно и точно оценивается функциональный резерв организма и (или) его отдельных систем зависит успешное решение целого ряда практически важных задач человеческой деятельности: от качественного управления информационно-насыщенными системами до эффективной организации медицинской помощи населению.

Известен целый ряд методических подходов к определению функциональных резервов организма в целом, его функциональных систем и отдельных органов. Однако, несмотря на достигнутые успехи проблема адекватной количественной оценки функционального резерва и его связи с практическими задачами психологии и медицины остаётся далёкой от своего окончательного решения.

Сложность решаемой задачи, затрудняющая получение надёжного инструментария для оценки уровня функциональных резервов, определяется тем, что измеряемые физиологические показатели имеют разнородную структуру и вносят неодинаковый, неоднозначно определяющийся вклад в исследуемый процесс. Само понятие функциональный резерв не имеет точного, однозначного описания с чётко установленными границами по уровням.

С учётом сказанного актуальность работы определяется необходимостью разработки методов и средств, обеспечивающих повышение качества оценки уровня функционального резерва человека за счёт использования и совершенствования современных информационных технологий и методического аппарата системного анализа, сохраняющего свою работоспособность в условиях неполного и нечёткого описания данных, что в свою очередь позволяет решать задачи увеличения надёжности работы человеко-машинных систем и повышения качества прогнозирования и ранней диагностики целого ряда социально-значимых заболеваний.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 20 092 013 гг., в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук», в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями» 2007;2011 гг. и с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка методов, моделей и алгоритмов, обеспечивающих повышение качества оценки уровня функционального резерва организма человека для решения задач управления этими резервами, прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением функционального резерва и повышения надёжности работы человеко-машинных систем за счёт использования современных информационных технологий, методов системного анализа, включая нечёткую логику принятия решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— на основании анализа существующих подходов к определению уровней функционального резерва и с учётом особенностей структуры данных выбрать систему информативных признаков и адекватный математический аппарат исследования;

— разработать метод комплексной оценки уровня функционального резерва организма по данным психологических и физиологических исследований;

— с учётом особенностей формирования меридианной энергетики, ограничений на оперативность, технические затраты и качество принимаемых решений разработать метод оценки функционального резерва организма по энергетической реакции меридианных структур;

— синтезировать нечёткие правила принятия решений для определения уровня функционального резерва, а также для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением этого уровня;

— получить меридианные модели взаимодействия внутренних органов с поверхностными биологически активными точками, меняющими свои энергетические характеристики при изменении уровня функционального резерва;

— разработать алгоритм управления и основные элементы системы поддержки принятия решений по оценке и коррекции уровня функционального резерва с решением задач прогнозирования и ранней диагностики соответствующих заболеваний;

— оценить показатели качества, характеризующие предложенные методы и средства в ходе статистических испытаний.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы управления в биотехнических системах, системного анализа, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, теории алгоритмов, нечётких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания.

Для синтеза и проверки качества работы нечетких решающих правил использовалась система компьютерной математики МАТЬАВ 7 и пакет визуального моделирования БтиНпк.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: метод классификации и комплексной оценки уровня функционального резерва организма по данным психологических и физиологических исследований, отличающийся тем, что исследуемый показатель определяется с помощью гибридных правил нечёткого вывода агрегирующих показатели, характеризующие уровни изменения психоэмоционального напряжения, умственного и физического утомленияэнергетический разбаланс меридианных структур, частоту пульса и артериального давления при выполнении тестовых нагрузок, позволяющий получить количественные характеристики оценки уровня исследуемого параметра с приемлемым для практической медицины и психологии качеством;

— метод оценки функционального резерва организма по энергетической реакции меридианных структур отличающийся учетом особенностей формирования «меридианной энергетики» и её реакции на нагрузочные пробы, что позволяет повысить качество классификации и решения задач оценки уровня функционального резерва как для отдельных функциональных систем так и для организации в целом.

— система гибридных моделей нечёткого принятия решений, отличающаяся возможностью количественной оценки уровня функционального резерва и его градацией, как по отдельным системам, так и по организму в целом, составившая основу базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений позволяет решать задачи определения исследуемого показателя и задачи прогнозирования возникновения, обострения и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением функциональных резервов организма с требуемым для практики качеством при приемлемых технико-экономических затратах;

— меридианная модель взаимодействия внутренних органов с биологически активными точками, меняющими свои энергетические характеристики при изменении уровня функционального резерва, анализ которых позволяет формировать рациональные схемы контроля и управления исследуемым параметромалгоритм управления процессами принятия решений по классификации, оценке и коррекции уровня функционального резерва, отличающийся возможностью сохранения работоспособности в условиях неполного и нечёткого представления исходных данных и позволяющий решать задачи прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых снижением функционального резерва человеческого организма, а также задачи оценки надёжности работы человеко-машинных систем с точки зрения функциональных возможностей организма человека — оператора этих систем.

Практическая значимость работы. Разработанные методы, модели, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать её к использованию при решении широкого круга задач, где учёт функционального состояния человека приводит к повышению качества принимаемых решений (прогнозирование, ранняя и дифференциальная диагностика заболеваний, в которых одним из ведущих факторов риска является низкий уровень функционального резерваповышение надёжности работы информационно-и энергонасыщенных системпрофессиональный отбор и рациональная расстановка кадров и др).

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к использованию в ОБУЗ «Льговская центральная районная больница» (Комитет здравоохранение Курской области, г. Льгов) и используются в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях», что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань 2009) — межрегиональной научно-практической конференции «Информационные технологии в медицинских и педагогических исследованиях» (Курск 2009) — II международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экологии и охраны труда» (Курск 2010) — XIII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск 2010) — XVI Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» — 2009 (Курск 2009) — региональной научно-технической конференции «Медицинские приборы и технологии» (Тула 2011) — Международной научно-практической конференции «Интегративные процессы в науке» (Москва 2011).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 научных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них пять статей в рецензируемых научных журналах.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в работах [1,4,6,14] - метод оценки уровня функционального резерва на основе нечетких гибридных моделей, в работах [2,5] - механизм получения гибридных нечетких моделей для анализа состояния организма человека, в работе [3] - использование методик оценки внимания для моделирования полученных уравнений функционального резерва организма, в работах [5,7,9,10,11,2] - метод и системы гетерогенных нечетких решающих правил для определения функционального резерва по энергетической реакции меридианных структур организма, в работах [8, 10] -вопросы выбора структуры системы поддержки принятия решений использующих гибридные нечеткие решающие правила в качестве элементов баз знаний.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 128 наименований. Объем диссертации 162 страницы машинописного текста, 40 рисунков и 15 таблиц.

4.4. Выводы четвертой главы.

1. Предложенная структура автоматизированной системы поддержки принятия решений позволяет решать задачи оценки уровня функционального резерва организма по различным типам решающих правил, а также задачи оценки работоспособности операторов технических систем, задачи прогнозирования и ранней диагностики заболеваний существенным факторам риска, для которых является «падение» функционального резерва организма.

2. Специально организованные и проведенные исследования показали, что показатели уровня функционального резерва, по крайней мере для некоторых типов операторской деятельности, позволяют оценивать качество работы человеко-машинных систем по состоянию человеческого звена.

3. Результаты проверки полученных решающих правил на репрезентативных контрольных выборках показали приемлемое для практики качество прогнозирования и ранней диагностики заболеваний ЖКТ и системы дыхания, когда наряду с традиционными информативными признаками используются показатели уровня функционального резерва организма человека.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с исследованием функционального резерва организма на основе методов системного анализа с использованием современных информационных технологий.

В ходе проведенных исследований получены следующие результаты.

1. На основании анализа известных подходов к определению уровней функционального резерва с учетом особенностей структуры данных выбраны система информативных признаков и математический аппарат исследований.

2. Разработан метод комплексной оценки уровня функционального резерва организма, обеспечивающий получение количественных характеристик оценки уровня исследуемого параметра с приемлемым для практической медицины и психологии качеством.

3. Разработан метод оценки уровня функционального резерва организма человека по энергетической реакции меридианных структур, учитывающий особенности формирования меридианной «энергетики», что позволяет повысить точность получения количественных оценок исследуемого показателя как для отдельных функциональных систем, так и для организма в целом.

4. На примере работников агропромышленного комплекса синтезирован набор нечетких правил принятия решений для определения уровня функционального резерва, а также для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных со снижением этого уровня, обеспечивающий уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,85 и выше в зависимости от количества и качества собираемой информации.

5. Получены меридианные модели взаимодействия внутренних органов с поверхностыми биологически активными точками меняющими свои энергетические характеристики при изменении уровня функционального резерва. Использование этих моделей позволяет повысить эффективность решения задач коррекции функционального резерва, как отдельных систем, так и организма в целом.

6. Разработаны алгоритм управления процессами принятия решений и структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений, позволяющие на удобном для врачей и психологов языке обеспечивать формирование рекомендаций для решение задач оценки и коррекции уровня функционального резерва, а также задач прогнозирования и диагностики заболеваний, связанных со снижением этого резерва.

7. Проведена апробация предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках и показана эффективность их использования в практической медицине.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , В.В. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ Текст. / В. В. Александров, B.C. Шнейдеров // Л.: Медицина, 1984. — 160 с.
  2. , В.В. Анализ данных на ЭВМ (на примере СИТО). Текст. / В. В. Александров, А. И. Алексеев, И. Д. Горский М.: Финансы и статистика, 1990.-245с.
  3. , C.B. Прикладной статистический анализ данных. Теория. Компьютерная обработка. Области применения. Текст. / C.B. Алексахин // В 2-х томах. М. ПРИОР, 2002. -688 с.
  4. , В.Ф. Рефлексология (теория и методы). Текст. / В. Ф. Ананин // Монография. М.: изд-во РУДН и Биомединформ, 1992. -168с.
  5. , Т. Введение в многомерный статистический анализ М.: Физматгиз, 1963. -500 с.
  6. , П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. Текст. // П. К. Анохин // М.: Медицина, 1975. 446с.
  7. , P.M. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. Текст. / P.M. Баевский, А.П. Берсенева-М.: Медицина, 1997. -235с.
  8. , И.А. Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии язвенной болезни желудка. Текст. // дисс. канд. мед. наук: 05.13.01 защищена 23.12.05/Башлыков Иван Анатольевич. Воронеж, 2005.-139с.
  9. , С.Д., Гурович Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980. -263с.
  10. , П., Доксам, К. Математическая статистика. М.: Финансы и статистика, 1983. вып. 1. -278с.- Вып.2. -254с.
  11. Боровиков, В.П. Statistica для студентов и инженеров. М.: Компьютер Пресс, 2001.-301с.
  12. , Э.М., Мучник, Ч.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. -464с.
  13. , Н.С., Панов, В.М. «Имитационное моделирование сложных систем» М.: Практика, 1998.
  14. , В.Н. Распознающие системы. Текст. / В. Н. Васильев // Справочник. -Киев.: Наукова думка, 1983. -82с.
  15. , Е.С. Клиническая рефлексология. Текст. Е. С. Вельховер, В. Г. Никифоров. -М.: Медицина, 1983.С. 19−83.
  16. , С.А. Математическая обработка результатов исследований в медицине, биологии и экологии. Текст. / С. А. Воробьев, A.A. Яшин // под ред. A.A. Яшина. Монография. Тула. ТулГу, 1999. -120с.
  17. Гаваа Лувсан. Очерк методов восточной рефлексотерапии, — 3-е изд. -Новосибирск, 1991. 432 с.
  18. , И.П. Анализ и обработка данных: специальный справочник. -СПб.: Питер, 2001.-752 с.
  19. , А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. Текст. / А. И. Галушкин М.: Энергия, 1974. -386с.
  20. , Я.Я. Новая информационная технология анализа медицинских данных. СПб: Политехника, 1999. -191с.
  21. , A.A. Статистика в медицинских исследованиях Текст. / A.A. Глухов, A.M. Земсков, H.A. Степанян, A.A. Андреев, А. Н. Рог, Э. В. Савенюк, H.H. Химина, В. А. Куташов. Воронеж: Изд-во «Водолей», 2005. -158с.
  22. , А.Н. Обучение нейронных сетей. -М.: Изд. СССР-США СП «ParaGraph», 1990. -160с.
  23. , П.К. Моделирование процесса распознавания с помощью нейронной сети. Текст. / П. К. Горбатенко, JI.H. Паринский // Вестник новых медицинских технологий. -2000 -Т.: VII, № 3 -4.С.21−22.
  24. , A.JI. Методы распознавания. Текст. / A.JI. Горелик, В. А. Скрипкин М.: Высшая школа, 1984.-258с.
  25. , Е.В. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях / Е. В. Гублер, A.A. Генкин. Л.: Медицина, 1973.-103с.
  26. , Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Л.: Медицина, 1978. -296с.
  27. , A.C. Математическое моделирование в экологии Текст.: Учебное пособие для вузов / A.C. Гринин, H.A. Орехов, В. Н. Новиков. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 296с.
  28. , Т. А. Статистические методы прогнозирования Текст.: Учебное пособие для вузов / Т. А, Дуброва. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 206с.
  29. , Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1978.-510с.
  30. Дюк В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. Текст./В. Дюк, В. Эммануэль//СПб: Питер, 2003. -528с.
  31. , H.H. Общая теория статистики. Текст./ H.H. Елисеева, М. М. Юзбашев // Учебник под ред. И. И. Елисеевой. -4-еизд., перераб. и доп. М.: финансы и статистика, 2003 .-480с.
  32. , И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986. — 325 с.
  33. , Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974, — 451с.
  34. , Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. Текст. / Л. А. Заде М.: Мир, 1976. -312с.
  35. , В.Г. Новое в изучении акупунктурных меридианов тела человека. Текст. / В. Г. Зилов // Вестник новых медицинских технологий.1999 т. vi. № 3−4.-0.148−153.
  36. В. А. Визуальная аурпкулярная экспресс-диагностика заболеваний внутренних органов. Текст./В. А. Иванов, Е. А. Яковлева//Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2007. Т. 6. № 3,-С. 624−627.
  37. В. А. Прибор для электрорефлексотерапии и диагностики «Пчелка». Текст./В. А. Иванов, Ю. Н. Горяинов//Управление медицинскими и образовательными технологиями: сборник научных трудов. Курск: МУ «Издательский центр „ЮМЭКС“». 2008.С. 24−26.
  38. В. А. Приборная акупунктурная аурикулодиагностика. Текст./В. А. Иванов, С. Г. Емельянов//Управление медицинскими и образовательными технологиями: сборник научных трудов. Курск: МУ «Издательский центр „ЮМЭКС“». 2008. С 27−31.
  39. А. Г., Юрачковский Ю. П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связб, 1987. — 118с.
  40. , В.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Текст. / В. П. Казначеев, P.M. Баевский, А. П. Берсенев JL: Медицина, 1986. — 216с.
  41. , JI.M. Использование субъективного шкалирования для комплексной эргономической оценки сельскохозяйственных объектов Текст. / JI.M. Камозин // Психологические основы охраны труда в сельском хозяйстве. Орел, 1985. — с. 92−97.
  42. , H.A. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сельскохозяйственных рабочих на основе нечеткой логики принятия решений Текст. / H.A. Кореневский, H.A. Коптева, Р. А, Крупчатников //
  43. Вестник Воронежского государственного технического университета Том 4, № 7, 2008, С.86−89.
  44. Н. А. Комплексная оценка уровня психоэмоционального напряжения Текст./Н. А. Кореневский, О. И. Филатова, М. И. Лукшов, Р. А. Крупчатников//Биомедицинская радиоэлектроника, 2009. № 5 С. 4−9.
  45. , H.A. Проектирование нечетких решающих сетей настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики. Текст. / H.A. Кореневский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Москва, 2005. Т. 4, № 1. — С. 12−20.
  46. , H.A. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования Текст. / H.A. Кореневский // вестник новых медицинских технологий, 2006. Т. XIII, № 2, С. 6−10.
  47. , H.A. Проектирование нечетких систем принятия решений, обучаемых по структуре данных Текст. / H.A. Кореневский // мехатроника, автоматизация, управление.2005. № 9. — С.47−53.
  48. , H.A. Синтез нечетких решающих структур для медицинской диагностики и прогнозирования с учетом синергетики организма. Текст. / H.A. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий, 2007. Том XIV, № 1. -С. 11−16.
  49. , H.A. Обучение классификации в режиме диалога Текст. / H.A. Кореневский // Курск, ПИ.-ОФАП.ВНИИМТИ- Инв. № 5 348 939.-1993,-116с.
  50. , H.A. Метод синтеза двумерных классификационных пространств Текст. // Известия ВУЗов. Приборостроение. Т. 48, № 2, 2005. С.35−38.
  51. , H.A. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики Текст. / H.A. Кореневский, В. В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3, № 2, 2004. С. 175−178.
  52. , H.A. Синтез меридианных моделей для рефлексодиагностики и рефлексотерапии. Текст. / H.A. Кореневский, В. В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3. № 2, 2004.-С. 178−182.
  53. , H.A. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений Текст. / H.A. Кореневский, B.C. Титов, И. Е. Чернецкая // Монография, Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2004.- 180с.
  54. Носов//Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 9. № 1. 2010. С. 21−27.
  55. А. Н. Методы и средства для исследования параметров внимания и памяти человека. Текст. Н. А. Кореневский, О. И. Филатова, А. В. Носов, А. Н. Коростелев/УСистемный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 9. № 1. 2010. С. 134−138.
  56. , А.И. Прибор для исследования свойств внимания и памяти Текст. А. И. Кузнецов, IT А, Кореневский // Вопросы психологии, 1991. № 2. -С. 154−156.
  57. , С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967. -408с.
  58. Кучеренко, В.3.Социальная гигиена и организация здравоохранения Текст. / В. З. Кучеренко, Н. М. Агарков, А. П. Яковлев, С. Л. Васильев, (учебное пособие). Москва, 2000. -432с.
  59. , Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога Текст. / Л. Кэнал, // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М.: Мир- 1974, — 157с.
  60. , Г. С. Логические функции в задачах эмпирического предсказания. Текст./ Г. С. Лбов // Эмпирическое предсказание и распознавание образов: Вычислительные системы. Новосибирск, 1978, вып.76. -С.34−64.
  61. , Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Текст. / Г. С. Лбов, Новосибирск: Наука. 1981. -287с.
  62. А. Б. Психодиагностика функциональных состояний человека. М.: Изд-во Моск. Ун-та. 1984.-200 с.
  63. А. Б., Медведев В. И. Функциональное состояние человека в трудовой деятельности. М., 1981.-125 с.
  64. А. Б., Романюта В. Г. Портативный стенд для оценки функционального состояния оператора. Технич. эстетика, 1979, № 7. С. 7274.
  65. , А.Н. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов. М.: Медицина, 1979. -344с.
  66. , Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. -184с.
  67. М. И. Определение уровня длительного физического утомления как фактора риска рецидивов хронических заболеваний. Текст./М. И. Лукашов, Н. А. Кореневский, А. В. Еремин, О. И. Филатова//Биомедицинская радиоэлектроника, 2009. № 5. С. 10−15.
  68. В. И. Функциональные состояния оператора. В кн.: Эргономика. Принципы и рекомендации. М., 1970, Т.1.-С. 35−48.
  69. А. Н. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений текст./А. Н. Мелихов, Л. С. Берштейн, С. Я. Коровин//Учеб. пособие, Таганрог: ТРТИ, 1986.-211 с.
  70. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции текст.-М.: Стандарт, 1975.-31 с.
  71. А. И. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке. Текст./А. И. Нечушкин, Г. В. Мысов, Е. Б. Новикова, С. С. Усаков//В кн.: Иглорефлексотерапия. Горький, 1974. С. 22−25.
  72. В. И. Теоретические основы системного организма. Текст./В. И. Новосельцев, Б. В. Тарасов, В. К. Голиков, Б. Е. Демина//М.Майор, 2006. 592 с.
  73. В. П. Практикум по медицинской информатике текст./В. П. Омельченко, А. А. Демидова//Серия учебники. Учебные пособия/Ростов на Дону. Феникс, 2001. 304 с.
  74. , А.И. Прикладная теория измерений // Прикладной многомерный статистический анализ. -М.: наука, 1978.С.68−138.
  75. , С. Нейронные сети для обработки информации. Текст. / Оссовский С. / Пер. с польского Рудинского Л. Д. М.: Финансы и статистика.2002. -344с.
  76. Патент 96 119 067/14 РЛ, МКИ А61В5/05. Способ выявления патологического акупунктурного меридиана/А. П. Морозов, А. А. Морозов- заявл. 25.09.99. Бюл. № 3.
  77. . Применение физиологических показателей в психологии. В кн.: Экспериментальная психология. Под ред. П. Фресса и Ж. Пиаже. М., 1970, вып. III.-С. 29−35.
  78. К. К. Вопросы психологии труда. Изд. 2-е М., 1970. 315 с.
  79. В. В. Комплексный подход к исследованию динамики работоспособности при нервно-психологических нагрузках монотонного типа// Сборник научных трудов «Психологические системы охраны труда в сельском хозяйстве». Орел ВНИИОТ СХ 1984. С. 3−15.
  80. В. В. Определение и принципы диагностики функциональных состояний человека/ЛГезисы научных сообщений Всесоюзной конференции «Методы и технические средства психологической диагностики». Орел ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1988. С. 14−15.
  81. В. В., Кореневский Н. А., Забродин Ю. М. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации. Орел: Изд-во ин-та психологии АНССР- ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1989. 327 с.
  82. , А.К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точек кожи // Физиол. журнал. СССР, 1995, Т.41, вып.З. -С.357−362.
  83. , Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. -287с.
  84. , Ф.И. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига: Зинатне. 1980.-245с.
  85. , B.C. Некоторые аспекты рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Вестник новых медицинских технологий. 2003 Т. Х, № 3 -С.45−47.
  86. Практикум по инженерной психологии и эргономике: Учеб. Пособие для студ. высш. учеб. заведений/С. К. Серженко, В. А. Бодров, Ю. Э. Писаренко и др. Под ред. Ю. К. Стрелкова. М.: Издательский центр «Академия». 2003, 400 с.
  87. В. С. Динамика работоспособности человека как критерий рациональности режимов труда и отдыха. Социалист, труд., 1971, № 4. — С. 61−63.
  88. А. С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация. Текст./А. С. Рыков//Учебное пособие для вузов. М.: «МИСИС», Издательский дом «Руда и металлы», 2005. — 352 с.
  89. Сидельников, Ю. В, Теория и организация экспертного прогнозирования. М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. -196с.
  90. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии Текст. / Под ред. Ю. Е. Ватищева, И. С. Кисляк. М., Медицина, 1979. 624с.
  91. , К.В. Функциональные системы организма в норме и патологии // Системные механизмы поведения / Труды научного совета по экспериментальной и прикладной физиологии РАМН. -1993 -Т2. -С. 17−33.
  92. , К.В. Системное взаимодействие в целом организме Текст. / К. В. Судаков, Е. А. Юматов // Физиология функциональных систем. Учебное пособие. Иркутск, 1997. С. 498−510.
  93. , Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии Текст. / Д. М. Табеева.М.: Медицина, 1980. -560с.
  94. , К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве Текст. / К. Танака // в кн. Нечеткиемножества и теория возможностей. Последние достижения Пер. с англ./ Под ред. P.P. Ягеря М.: Радио и связь, 1986. -408с.
  95. , К., Фохт, Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика 1990. -346с.
  96. , А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования Текст. / А. Ю. Терехина. -М.: Наука, 1986. -215с.
  97. , П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. -520с.
  98. , Д. Руководство по экспертным системам. 1980. -384с.
  99. , Р.Д. Построение экспертных систем Текст.: Д. Уотерман, Д. Ленат, Ф. Хейсе-Рот.: пер. с англ. -М.Мир, 1987. -521с.
  100. , A.A. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика Текст. / A.A. Усков, A.B. Кузьмин. М.: горячая линия телеком, 2004. -143с.
  101. , А.Г. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях Текст. / А. Г. Устинов, В. А. Ситарчук, H.A. Кореневский // Под ред. А. Г. Устинова // Монография КурскГТУ, Курск. 1995. -390с.
  102. А. А. Физиология двигательного аппарата. Утомление. Текст./А. А. Ухтомский//собр. Сочинений. JI, 1952, т. 11. С. 115−118.
  103. , Л., Оуэне, А., Уолш, М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. Мир, 1969. -230с.
  104. , A.A., Тарловский, Г.Р. Статистическое распознавание образов. Текст. / A.A. Фомин, Г. Р. Тарловский. Радио и связь, 1986. 288с.
  105. , В.Н., Управление в биологических и медицинских системах Текст.: Учеб. пособие / В. Н. Фролов. Под ред. д-ра техн. наук проф. Я. Е. Львовича и д-ра мед. наук, проф. М. В, Фролова Воронеж, гос. техн. унт, Воронеж, 2001. -327с.
  106. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов. Текст. К. Фу. -М.: Мир, 1977.-320с.
  107. , К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. Текст. / К. Фукунага. Пер с англ. M.: наука, 1979. 350с.
  108. , Т.М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамика деятельности: дисс. Канд. Техн. Наук:05.13.01, защищена 28.10.03, Штотланд Татьяна Михайловна, Курск, 2003, — 145с.
  109. Bachman, G. Leitfaden der akupunktur, die akupunktur, eine altchinesische Heilwese und ihre kliniseh-experimentle Bestatigug.G. Bachman. Ulm-Donau: 1961.P.2039.
  110. Bruce, G. Buchanan, Edward H. Sportlife. Rule-Based Expert SystemsA The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Projext. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984, ISBN 0−201−101 726.
  111. Chandrasekaran, B., Mittal, S., Conceptual Representation of Medical Knowledge for Diagnosis by Computer: MDX snd Related System // Adv. Comput. 1983.-N22. -P.217−293.
  112. Clough, K., Jardine, I. Telemedicine the agent for change // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management.-2001.-Vol.18, no.8.-P.22−24.
  113. Dong, J-T. «Research on the reduction of anxiety and depression with acupuncture». American Journal of acupuncture, 1993- 21 (4). Pp. 327−329.
  114. Han, J, Terenius L. «Neurochemical basis of acupuncture analgesia». American Review Pharm Toxicology, 1982- 22, pp. 193−220.
  115. Hoang Bao T’au, La Kuang Niep. Acupucture. Translate from Vietnam, in Russian. Moscow: Medicine, 1989. ISBN 5−225−299−4.
  116. Jayasuriya, A. Scientific Basis of Acupuncture. Chandrakanthi Press (International) Colombo, Sri Lanka, 1987.
  117. , D.E. «A Scientific model for acupuncture: part 1» American Journal of acupuncture. 1989. V.17, № 3 .pp.251−268.
  118. , D. «A Scientific model for acupuncture: part 1 &2» American Journal of acupuncture. 1989-. 17(3) pp.251−268- 17(4)pp.343−360.
  119. Kulback, S. Information Theory and Statistics. New York: Wiley, 1959.
  120. Manaka, Y. Practice of Acupuncture.-Yokosuka, 1972.-185 p.
  121. Mann, F. Acupuncture: The ancient Chinese art of heating.-L.A Heinemann, 1978.-200p.
  122. Negoita, C.N. Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin/ Cammings Publishing Co., Menio Park, CA, 1985.
  123. Niboyet, J.E.H. L' anesthesia par 1' acupuncture. Maisonneuve, sainte Ruffine, 1973.
  124. Sammon, Y.W. An optimal discriminant plane // IEEE Ttrans. Comput.-1970.-Vol. 19, N9.-P.15−25.
  125. Sammon, Y.W. A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis// IEEE Trans/ Comput-1969, -C-18-N5-P.401−409.
  126. Schnorrenberger, C.C. Lehrbuch der chinesischen Medizin fur westliche Arzte. Die theoretischen Grundlagen der chinesischen Akupunktur und Arzneiverordnung.-Stuttgart: Hippokrates Veri., 1979.-636 S.
  127. Shortliffe, E.H. Computer- Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976.
  128. , D.V. «The curious meridians.» American Journal of acupuncture. 1989.V.17, № 1,pp.45−56.
  129. , D.V. «Wind as a factor of pathogenesis.» American Journal of acupuncture. 1988.V.16,№ 2.pp.l59−164.
  130. Weiss, S.M., Kulikowski, C.A. A Practical Guide to Desinging Expert System.- New Gersey: Powman &Allan heild Publ., 1984.
  131. , R. «Electroakupuncturdiagnostik» Medizin heute. 1960.№ 5.P.128−131.
  132. , R. «Electroakupuncturtepapie» Medizin heute.l960.№l.P.256−260.
  133. , R. «Geloste und ungeloste Probleme den Electroakkupunctur» Schriftenrehe des Zentralrerbandes der Artzte fur Naturheilverfahren. 1961.5.Sonderheft.P. 148−152.
  134. Zadeh, L. A Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory. Beijing. Beijing Normal University Press. 2005. ISBN 7−303−5 324−7.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!