64

9

РОСТ: {158.00, 167.00}

6

-107

24

71

10

РОСТ: {167.00, 176.00}

-41

125

-33

93

11

ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {1.00, 11.00}

5

-12

-1

9

12

ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {11.00, 21.00}

174

100

13

ДЕНЬ МЕНСТРУАЛЬНОГО ЦИКЛА: {21.00, 31.00}

14

НАЛИЧИЕ СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИИ-да

-73

106

90

15

НАЛИЧИЕ СОПУТСТВУЮЩЕЙ ПАТОЛОГИИ-нет

19

57

-53

56

16

ТИП ОПЕРАТИВНОГО ВМЕШАТЕЛЬСТВА-лапароскопия

166

96

17

ТИП ОПЕРАТИВНОГО ВМЕШАТЕЛЬСТВА-лапаротомия

110

109

63

18

СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Высокий

-18

59

-10

42

19

СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Очень высокий

222

38

119

20

СТЕПЕНЬ ТРАВМАТИЗМА-Средний

16

-64

4

43

21

ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}

-1

1

1

22

ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}

23

ПОГРЕШНОСТЬ ПРИ СДС: {0.03, 0.03}

24

ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.10, 0.13}

4

-50

12

34

25

ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.13, 0.16}

26

ПОГРЕШНОСТЬ ЧСС ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.16, 0.19}

27

ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.10, 0.13}

-23

8

16

28

ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.13, 0.16}

29

ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ: {0.16, 0.19}

30

ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}

3

-13

2

9

31

ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}

32

ПОГРЕШНОСТЬ ЧД ОТНОСИТЕЛЬНО СТИМУЛЯТОРА: {0.10, 0.10}

33

ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}

3

-1

2

34

ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}

35

ВРЕМЯ СТАБИЛИЗАЦИИ ФОНОВОГО РЕЖИМА: {20.00, 20.00}

36

МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}

-11

1

10

10

37

МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}

38

МАКС. ВРЕМЯ АДАПТАЦИИ: {30.00, 30.00}

39

МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}

2

4

-4

4

40

МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}

41

МАКС. ВРЕМЯ ПРОБЫ: {60.00, 60.00}

42

КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}

-1

1

1

43

КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}

44

КОЛ. СИНХРОННЫХ ПЕРИОДОВ ЧСС, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ СДС: {7.00, 7.00}

45

ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}

-1

1

1

46

ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}

47

ПЕРИОДОВ СДС, ЗАВЕРШАЮЩИХ АДАПТАЦИЮ: {6.00, 6.00}

48

ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}

-1

1

1

49

ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}

50

ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.05, 0.05}

51

КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}

-1

1

1

52

КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}

53

КОРОТКИЙ ШАГ ЧАСТОТЫ СТИМУЛЯТОРА: {0.00, 0.00}

54

МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}

-1

1

1

55

МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}

56

МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {40.00, 40.00}

57

#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {11.00, 16.00}

43

-37

-41

47

58

#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {16.00, 21.00}

30

-59

-15

45

59

#[2]-ИСХОДНАЯ ЧД: {21.00, 26.00}

-75

86

21

81

60

#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {65.00, 78.00}

19

50

25

61

#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {78.00, 91.00}

6

-18

12

62

#[1]-ИСХОДНАЯ ЧСС: {91.00, 104.00}

-9

133

-80

109

63

ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {387.00, 971.00}

-16

54

-8

38

64

ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {971.00, 1555.00}

22

-137

13

89

65

ВРЕМЯ ТЕСТИРОВАНИЯ: {1555.00, 2139.00}

142

95

72

66

КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {4.00, 8.00}

42

-61

-30

53

67

КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {8.00, 12.00}

-11

32

-3

22

68

КОЛИЧЕСТВО ПРОБ: {12.00, 16.00}

-128

-73

95

116

69

ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {65.00, 79.00}

87

-41

65

70

ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {79.00, 93.00}

17

-37

-5

27

71

ГРУБЫЙ МИНИМУМ: {93.00, 107.00}

96

42

-277

202

72

ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {68.00, 85.00}

30

38

20

73

ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {85.00, 102.00}

-34

21

23

33

74

ГРУБЫЙ МАКСИМУМ: {102.00, 119.00}

30

122

-141

133

75

#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {65.00, 79.00}

7

-208

38

134

76

#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {79.00, 93.00}

-23

33

8

28

77

#[3]-МИН. ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {93.00, 107.00}

117

-73

-256

186

78

#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {73.00, 88.00}

7

59

32

79

#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {88.00, 103.00}

-24

42

5

34

80

#[4]-МАКС.ГРАН.ДИАП.СИНХР.: {103.00, 118.00}

117

-73

-256

186

81

#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {-10.00, -4.00}

-121

127

23

124

82

#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {-4.00, 2.00}

30

-73

-11

52

83

#[10]-РАЗНОСТЬ МИН.ГРАНИЦА - ИСХ.ЧСС: {2.00, 8.00}

21

-238

29

152

84

#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {1.00, 7.00}

-185

138

162

85

#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {7.00, 13.00}

47

-68

-37

60

86

#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ДО ОПЕРАЦИИ: {13.00, 19.00}

-105

109

26

108

87

#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {1.00, 8.00}

-280

47

102

206

88

#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {8.00, 15.00}

105

-37

-220

163

89

#[5]-ШИРИНА ДИАП.СДС ПОСЛЕ ОПЕРАЦИИ: {15.00, 22.00}

166

96

90

РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-16.00, -9.00}

24

135

72

91

РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-9.00, -2.00}

-162

109

50

142

92

РАЗНИЦА В ДЛИТЕЛЬНОСТИ ДИАПАЗОНА: {-2.00, 5.00}

145

-302

-349

272

93

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {6.00, 20.00}

2

24

-12

18

94

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {20.00, 34.00}

-35

-23

38

40

95

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МИН.: {34.00, 48.00}

-49

-73

59

70

96

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {6.00, 32.00}

-33

37

15

36

97

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {32.00, 58.00}

30

7

-41

36

98

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ НА МАКС.: {58.00, 84.00}

30

38

20

99

#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {7.00, 22.00}

-8

18

13

100

#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {22.00, 37.00}

166

96

101

#[6]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МИН.: {37.00, 52.00}

102

#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {7.00, 18.00}

-23

-23

29

30

103

#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {18.00, 29.00}

78

103

-295

223

104

#[7]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ РАЗВИТИЯ СДС НА МАКС.: {29.00, 40.00}

110

-97

104

105

#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {16.00, 78.00}

-19

7

15

18

106

#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {78.00, 140.00}

17

-37

-5

27

107

#[8]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МИН.: {140.00, 202.00}

87

-41

65

108

#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {16.00, 88.00}

2

24

-12

18

109

#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {88.00, 160.00}

-65

70

23

68

110

#[9]-ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НА МАКС.: {160.00, 232.00}

30

38

20

111

МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {9.00, 27.00}

-54

28

34

49

112

МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {27.00, 45.00}

49

-14

-62

56

113

МАК. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ СДС: {45.00, 63.00}

122

-141

132

114

ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {1.00, 8.00}

19

-13

-17

20

115

ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {8.00, 15.00}

30

-208

15

134

116

ЧАСТОТА МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТИ СДС: {15.00, 22.00}

-149

178

-5

164

117

МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {5.00, 12.00}

-3

17

-4

12

118

МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {12.00, 19.00}

30

38

20

119

МИН. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {19.00, 26.00}

30

38

20

120

МИН. ВРЕМЯ СДС: {2.00, 6.00}

-1

4

-1

2

121

МИН. ВРЕМЯ СДС: {6.00, 10.00}

66

-5

40

122

МИН. ВРЕМЯ СДС: {10.00, 14.00}

142

95

72

123

МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {14.00, 29.00}

-7

59

-21

43

124

МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {29.00, 44.00}

19

50

25

125

МИН. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {44.00, 59.00}

-13

42

-5

30

126

МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {23.00, 52.00}

-10

7

7

10

127

МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {52.00, 81.00}

47

24

-80

68

128

МАКС. ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {81.00, 110.00}

-49

7

38

44

129

МАКС. ВРЕМЯ СДС: {9.00, 27.00}

-60

-4

48

54

130

МАКС. ВРЕМЯ СДС: {27.00, 45.00}

40

-4

-52

46

131

МАКС. ВРЕМЯ СДС: {45.00, 63.00}

110

-97

104

132

МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {49.00, 118.00}

-42

70

6

56

133

МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {118.00, 187.00}

17

-37

-5

27

134

МАКС. ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {187.00, 256.00}

-8

18

13

135

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {12.00, 29.42}

22

15

-33

30

136

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {29.42, 46.84}

87

-41

65

137

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ РАЗВИТИЯ: {46.84, 64.26}

30

38

20

138

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {5.67, 11.78}

-70

7

51

61

139

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {11.78, 17.89}

40

-4

-52

46

140

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ СДС: {17.89, 24.00}

87

7

-177

135

141

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {28.64, 60.31}

3

15

-10

12

142

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {60.31, 91.98}

21

-103

8

68

143

СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {91.98, 123.65}

-70

42

38

64

144

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {5.63, 13.49}

36

-67

-20

52

145

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {13.49, 21.35}

-57

108

-5

85

146

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ РАЗВИТИЯ: {21.35, 29.21}

174

100

147

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {0.00, 6.83}

-79

12

54

68

148

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {6.83, 13.66}

30

20

-48

43

149

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ СДС: {13.66, 20.49}

166

96

150

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {5.52, 31.66}

-16

24

6

20

151

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {31.66, 57.80}

23

-16

-20

24

152

ДИСПЕРСИЯ ВРЕМЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ: {57.80, 83.94}

-26

-50

38

45

Средне-квадратичное отклонение

0,062

0,066

0,073

0,000

Эти базы данных имеют размерность 3Ч152 и поэтому оказалось возможным привести их в данной работе в полном виде. В базе данных абсолютных частот и в базе знаний строки соответствуют градациям описательных шкал, а столбцы соответствуют градациям классификационных шкал. В базе абсолютных частот на пересечении строк и столбцов приведено количество фактов (случаев) наблюдения сочетания: "Градация классификационной шкалы" Ч "Градация описательной шкалы" по данным обучающей выборки. Всего в базе абсолютных частот обобщено 3292 медицинских факта, что по сути и представляет собой объем исследуемой выборки.

В базе знаний приведено количество знаний (в миллибитах, т.е. бит/1000), которое мы получаем из факта наблюдения определенной градации описательной шкалы о том, что у пациента наступит определенное состояние, описанное определенной градацией классификационной шкалы, при этом модуль количества знаний определяет силу влияния, а знак - направление влияния:

- если это значение больше нуля, то это знание о том, что данное значение фактора, соответствующее строке, способствует переходу пациента в состояние, соответствующее столбцу;

- если это значение меньше нуля, то это знание о том, что данное значение фактора, соответствующее строке, препятствует переходу пациента в состояние, соответствующее столбцу;

- если это значение примерно равно нулю, то это знание о том, что данное значение фактора, соответствующее строке, которое практически никак не влияет на переход пациента в состояние, соответствующее столбцу.

Единица измерения "миллибиты" выбрана вместо битов только для того, чтобы в таблице 11, не приводить ведущих нулей и десятичной точки, которые одинаковы во всех значениях.

Принципиально важно, что эти весовые коэффициенты (количество знаний) не определяются экспертами интуитивным неформализуемым способом на основе своего опыта, а рассчитываются непосредственно на основе эмпирических данных, предоставляемым тестирующей СДС-системой, причем рассчитывается на основе теоретически обоснованной модели АСК-анализа [5], хорошо зарекомендовавшей себя на практике при решении широкого круга задач в различных предметных областях.

Если состояние пациента характеризуется системой показателей о каждом из которых известно, как он влияет на состояние пациента в будущем, то в соответствии с леммой Неймана-Пирсона [5] в АСК-анализе считается, что скорее всего пациент перейдет в то состояние, о переходе в которое во всей системе его показателей содержится наибольшее количество знаний:

(9)

- вектор , характеризует пациента:

6. Повышение эффективности СИМ

Рассмотрение этого вида работ не входит в задачи в данной статьи связи с тем, что как будет видно ниже, модель и так имеет достаточно высокую адекватность и повышение ее эффективности просто не требуется.

7. Верификация СИМ

Верификация СИМ (оценка ее достоверности или адекватности) может осуществляться различными способами, реализованными в инструментарии АСК-анализа - системе "Эйдос" (внутренняя и внешняя валидность и бутстрепный метод), но в примере, описанном в данной статье, в связи с небольшим объемом обучающей выборки, это было сделано путем идентификации и прогнозирования состояний пациентов по ретроспективным данным, содержащимся в обучающей выборке, и подсчета количества ошибок 1-го и 2-го рода, т.е. ошибок не идентификации и ошибок ложной идентификации. Как показывает опыт, этот метод дает несколько завышенную, но вполне адекватную оценку достоверности модели.

В принципе, если отнести все объекты ко всем категориям (классам), то при этом они обязательно будут отнесены и к тем классам, к которым они действительно относятся, т.е. ошибка 1-го рода будет равна нулю, однако при этом будет максимальна ошибка ложной идентификации, т.к. все объекты будут отнесены не только к тем классам, к которым они на самом деле относятся, но и к тем, к которым они не относятся. И наоборот, если все объекты не относить ни к одному из классов, то обратится в нуль ошибка 2-го рода, однако при этом будет максимальна ошибка не идентификации. Таким образом нужно выбрать некоторый порог, такой, что минимизируется среднее ошибок 1-го и 2-го рода, что и реализовано в системе "Эйдос".

Отчет по достоверности модели в целом и в разрезе по классам приведен на экранной форме (рисунок 10) и в таблице 12:



Рисунок 10. Экранная форма отчета по достоверности модели

Таблица 12 - Отчет по достоверности семантической информационной модели, формируемый системой "Эйдос"

Из рисунка 10 приведенного в таблице 12 отчета по достоверности модели видно, что она обладает адекватностью, достаточно высокой для решения проблемы, поставленной в работе, т.я. для решения задач прогнозирования и принятия решений, а также для того, чтобы исследование данной модели можно было корректно считать исследованием моделируемой предметной области.

Выводы

Таким образом в данной статье:

- поставлена проблема прогнозирования автоматизированной количественной интерпретации исходной информации о пациенте, получаемой с помощью аппаратно-программного комплекса СДС-тестирования, а также использования этой информации для прогнозирования длительности послеоперационного восстановительного периода;

- предложена идея решения данной проблемы, состоящая в том, что если изучить, какая форма СДС-кривой является наиболее характерной и наиболее нехарактерной для различных длительностей послеоперационного восстановительного периода, то можно по этой кривой прогнозировать длительность восстановительного периода;

- для план исследований и разработок, обеспечивающий реализацию данной идеи решения данной проблемы; для выполнения данного плана предлагается применить технологии искусственного интеллекта, в частности АСК-анализ и его программный инструментарий систему "Эйдос", приведено краткое описание системы "Эйдос" и выполнены свежующие этапы АСК-анализа: когнитивная структуризация предметной области; формализация предметной области; подготовка обучающей выборки; синтез и верификация семантической информационной модели.

Достоверность модели оказалась достаточно высокой для того, чтобы ее можно было корректно использовать для выполнения последующих этапов АСК-анализа, т.е. для решения задач прогнозирования и поддержки принятия решений, а также исследование предметной области путем исследования ее модели, что и планируется сделать в последующих работах.

Литература

1. Покровский В.М. Сердечно-дыхательный синхронизм в оценке регуляторно-адаптивных возможностей организма / Под.ред. В.М. Покровского. - Краснодар: Издательство "Кубань-Книга", 2010. - 244 с., ил.

2. Системно-когнитивный подход к прогнозированию длительности послеоперационного восстановительного периода на основе информации о пациенте, полученной методом сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) (решение задач прогнозирования, поддержки принятия решений и исследования предметной области) / В.М. Покровский, С.В. Полищук, Е.В. Фомина, М.М. Шеляг, Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №07(51). - Шифр Информрегистра: 0420900012\0082. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/07/pdf/10.pdf

3. Системно-когнитивный подход к прогнозированию длительности послеоперационного восстановительного периода на основе информации о пациенте, полученной методом сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) (синтез и верификация семантической информационной модели) / В.М. Покровский, С.В. Полищук, Е.В. Фомина, М.М. Шеляг, Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №07(51). - Шифр Информрегистра: 0420900012\0083. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/07/pdf/09.pdf

4. Системно-когнитивный подход к прогнозированию длительности послеоперационного восстановительного периода на основе информации о пациенте, полученной методом сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) (когнитивная структуризация и формализация предметной области и подготовка обучающей выборки) / В.М. Покровский, С.В. Полищук, Е.В. Фомина, М.М. Шеляг, Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №07(51). - Шифр Информрегистра: 0420900012\0084. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/07/pdf/08.pdf

5. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2002. - 605 с.

6. Луценко Е.В. Универсальная когнитивная аналитическая система "ЭЙДОС". Пат. № 2003610986 РФ. Заяв. № 2003610510 РФ. Опубл. от 22.04.2003.

7. Луценко Е.В. 30 лет системе "Эйдос" - одной из старейших отечественных универсальных систем искусственного интеллекта, широко применяемых и развивающихся и в настоящее время / Е.В. Луценко // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №10(54). - Шифр Информрегистра: 0420900012\0110. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/04.pdf

8. Луценко Е.В. "Эйдос-астра" - интеллектуальная система научных исследований влияния космической среды на поведение глобальных геосистем / Е.В. Луценко, А.П. Трунев // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2010. - №07(61). - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2010/07/pdf/17.pdf

9. Патент на полезную модель №86860. Система определения сердечно-дыхательного синхронизма у человека. / Патентообладатели: Покровский В.М., Пономарев В.В., Артюшков В.В., Фомина Е.В., Гриценко С.Ф., Полищук С.В. Заявка №2009122616. Приоритет полезной модели 11.06.2009г. Зарегистрировано в Государственном реестре полезных моделей Российской Федерации 11.06.2009г. Срок действия патента истекает 11.06.2019г.

Размещено на Allbest.ru