Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Методы, модели и алгоритмы принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов

Диссертация: Методы, модели и алгоритмы принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Метод синтеза нечетких решающих правил для принятия решений о состоянии здоровья студентов, проживающих и обучающихся в зоне длительного действия вредных экологических факторов, отличающийся тем, что получаемые классификационные правила учитывают повышенный уровень психоэмоционального напряжения, формируемого в процессе обучения в сочетании с экологическими и индивидуальными факторами риска… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ И ЦОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 1. 1. Математические методы прогнозирования и диагностики в здравоохранении
    • 1. 2. Использование методов рефлексодиагностики в системах поддержки принятия решений для медицины и экологии
    • 1. 3. Системы поддержки принятия решений ориентированные на здравоохранение
    • 1. 4. Цель и задачи исследования
  • 2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ СТУДЕНТОВ В ЗОНЕ ДЕЙСТВИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
    • 2. 1. Объект, методы и средства исследования
    • 2. 2. Метод синтеза нечетких правил принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов
    • 2. 3. Модели рефлексодиагностики и рефлексотерапии по заболеваниям легких среди молодежи в условиях комплексного воздействия вредных экологических факторов
  • Выводы второй главы

3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЦЕССАМИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИАГНОСТИКИ И КОРРЕКЦИИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ СТУДЕНТОВ С УЧЕТОМ ДЕЙСТВИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

3.1. Синтез прогностических и диагностических решающих правил.

3.2. Алгоритмы принятия решений по прогнозированию, диагностике и управлению процессами коррекции состояния здоровья студентов.

3.3. Структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений. 1Л

Выводы третьей главы.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Проверка качества прогнозирования по ведущим заболеваниям у студентов г. Железногорска.

4.2. Проверка качества работы правил ранней диагностики заболеваний студентов г. Железногорска.

4.3. Оценка эффективности работы алгоритма принятия решений в автоматизированной системе.

Выводы четвертой главы.

Методы, модели и алгоритмы принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Одной из важных и одновременно сложных социальных проблем современного общества является низкий уровень здоровья молодых людей и студенческой молодежи в частности. К этой проблеме тесно примыкают такие жизненно важные, социально значимые вопросы как рождаемость, экономическое благополучие, обороноспособность и т. д.

Современные социально-экономические условия требуют от высших и средних специальных учебных заведений разработки новых медико-технологических приемов, обеспечивающих повышение качества жизни обучающихся, включая улучшение состояния их здоровья (В.Ml Ахутин, Е. П1 Иопечителев, А. В. Завьялов, О.В. Родионов).

В отличие от взрослого населения у молодых людей, включая^ студенческую молодежь, защитные функции организма только формируются, не реализуя в полной мере своих функций по обеспечению! сбалансированного взаимодействия человека с окружающей средой.

Учитывая, что на этот контингент обучающихся действуют длительные нервно-психические нагрузки, которые в экологически неблагоприятных регионах усиливаются длительно действующими экологически неблагоприятными факторами, возможно в совокупности с набором индивидуальных факторов риска, значительно возрастает риск появления и развития различных видов заболеваний (В.И. Гуткин, А. В. Завьялов, М. П. Попов, Н.Н. Заброда).

Снизить риск и уровень заболеваемости в молодежной студенческой среде можно, используя высокоэффективные методы принятия решений, учитывающих комплексное влияние вредных факторов различной модальности на недостаточно окрепший организм молодого человека и позволяющие выбирать рациональные схемы организации лечебно-оздоровительных мероприятий с учетом индивидуальных особенностей организма с привлечением современных информационных технологий.

Существует достаточно большой арсенал методов и средств, решающих задачи улучшения качества медицинского обслуживания студентов с использованием современных информационных технологий (В.М. Ахутин, А. В. Белюк, Д.Б. Богоявленский). Однако, большинство существующих систем использует информацию об уже имеющихся заболеваниях и (или) использует недостаточно обоснованные списки факторов риска, что не позволяет с требуемой точностью решать задачи прогнозирования и ранней диагностики заболеваний студентов, особенно находящихся под комплексным влиянием вредных факторов окружающей среды в сочетании с индивидуальным состоянием здоровья обследуемых.

Недоучет всех существенных факторов риска в существующих системах снижает их потенциальные возможности в управлении процессами поддержания соответствующего уровня’здоровья студенческой молодежи.

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств принятия решений о состоянии здоровья студентов с учетом неблагоприятных экологических факторови индивидуальных факторов риска с использованием современных информационных технологий являются актуальной научной и практической задачей.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является разработка методов, моделей и алгоритмов, повышающих эффективность принятия решений о состоянии, здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторовна основе нечеткой логики принятия решений при неполном и нечетком представлении исходных данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— определить наиболее характерные заболевания среди студентов наиболее неблагоприятного в экологическом смысле региона Курской области, провести разведочный анализ и выбрать адекватный математический аппарат;

— разработать метод синтеза и систему нечетких решающих правил для принятия решений о состоянии здоровья студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов с учетом индивидуальных характеристик организмасинтезировать модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками, меняющими свои электрические параметры при заболеваниях дыхательной системы;

— разработать алгоритмы управления процессами принятия решений по прогнозированию, ранней диагностике и коррекции' состояния здоровья, студентов в условиях комплексного воздействия вредных экологических факторов;

— создать основные элементы программного обеспечения, системы поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья студенческой молодежи;

— провести апробацию предложенных методов и средств в средних специальных учебных заведениях г. Железногорска.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, теории управления и нечеткой логики принятия решений, рефлексологии, математической статистики и экспертного оценивания.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Метод синтеза нечетких решающих правил для принятия решений о состоянии здоровья студентов, проживающих и обучающихся в зоне длительного действия вредных экологических факторов, отличающийся тем, что получаемые классификационные правила учитывают повышенный уровень психоэмоционального напряжения, формируемого в процессе обучения в сочетании с экологическими и индивидуальными факторами риска, позволяющий получать достаточный для практики уровень уверенности в принимаемых решениях при плохоформализуемой структуре данных;

2. Модели взаимодействия внутренних структур организма с меридианными проекционными зонами, отличающиеся возможностью контроля состояния системы дыхания по величине электрических параметров биологически активных точек, позволяющие составлять рациональные схемы рефлексодиагностики и рефлексотерапии для этой системы.

3. Система правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием внешних и внутренних факторов на организм студентов в зоне действия-неблагоприятных экологических факторов, обеспечивающих уверенность в принимаемых решениях не менее 0,85, в зависимости от объема получаемой^ информации (на примере города Железногрска Курской области):

4'. Алгоритмы управления процессами' принятия решений по прогнозированию, ранней диагностике и коррекции состояния здоровья' студентов, отличающиеся возможностью гибко менять тактику наблюдения за состоянием здоровья обследуемых в зависимости от внешних воздействий и индивидуальных особенностей организма и позволяющие в составе системы поддержки принятия решений составлять рациональные схемы медицинского обслуживания студентов, длительное время находящихся в экологически неблагоприятных регионах.

Практическая значимость работы.

Разработанные методы, модели и алгоритмы составили основу построения системы поддержки принятия решений для учреждений здравоохранения, решающих задачи медицинского обслуживания студенческой молодежи.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения и развития заболеваний в молодежной студенческой среде, подверженной длительному воздействию неблагоприятных экологических факторов. Социальная значимость работы состоит в улучшении качества медицинского обслуживания студентов в регионах с повышенной экологической опасностью.

Результаты исследований в виде информационного и программного обеспечения для системы поддержки принятия решений апробированы и приняты к внедрению в Железногорском горно-металлургическом колледже. Материалы диссертации внедрены в учебный процесс Курского государственного технического университета при подготовке специалистов* по направлению «Биомедицинская инженерия».

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях, совещаниях и семинарах: Юбилейной X Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2007» (Курск, 2007) — на Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2007), на XIV Российской научно-технической конференции «Молодежь и наука XXI века» (Железногорск, 2007 г). На научно-технических конференциях кафедры «Биомедицинская инженерия» (г. Курск 2004;2008).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе в изданиях по перечню ВАК РФ — 2.

Структурами объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка, включающего 189 наименований. Объем диссертации 141 страница машинописного текста, 47 рисунков и 22 таблицы.

Выводы четвертой главы.

1. Качество принятия решений, обеспечиваемое нечеткими решающими правилами, было проверено на репрезентативных контрольных выборках и было установлено, что для наиболее часто встречающихся факторов риска они обеспечивают трехлетний прогноз по выбранным классам заболеваний на уровне 0,85 и выше в зависимости от используемой входной информации.

2. Правила принятия решений для установления донозологического диагноза по выбранным классам заболеваний обеспечивают уверенность для наиболее распространенных факторов риска достаточную для их широкого использования в практике врачей, работающих с выбранным контингентом студентов.

• 3. Использование предлагаемого алгоритма управления процессами принятия решений позволяет сократить количество студентов, приобретающих заболевания, связанные с процессом обучения в экологически неблагоприятной среде не менее чем на 40%, что позволяет рекомендовать полученные в работе результаты для практического использования в Железногорском горнометаллургическом колледже.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Предлагаемая работа: посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением: качества медицинского: обслуживания' студенческой молодежи, обучающейся: в условиях комплексного воздействияфакторов, связанных с: интенсивным процессом обученияи вредных: воздействийокружающей среды по месту учебы и проживания.

1. Определены наиболее характерные заболевания среди: студентовгорода Железногорска, являющегося наиболее экологическисопаснымфегиономг Курскою области, установлены факторы риска и другиеинформативные: признаки, характерные для? этих заболеванийпроведен разведочныйанализструктуры? исследуемых классов и типовиспользуемых признаковна основании чего был выбран математический аппарат нечеткой логики принятия решений для. прогнозирования и диагностики выбранногоклассазаболеваний;

2. Разработан метод синтеза? комбинированных: правил нечеткой классификации, позволяющий получать систему правил для расчетов коэффициентов уверенности, характеризующих состояние здоровья студентов, проживающих и обучающихсяв зоне длительного воздействия вредных факторов окружающей среды. в сочетании, с длительными психоэмоциональными перегрузками, порождаемыми процессом обучения.

3. Получены меридианные модели взаимодействия внутренних структурорганизма с биологически* активными точками, меняющими, свои электрические параметры при! заболеваниях, дыхательной системы^ Использование этих моделей позволяет обеспечивать, выбор минимальных наборов информативных признаков длярешения задач прогнозирования и ранней диагностики заболевания системы дыхания. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий по этому классу заболеваний.

4. Разработана система нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний дыхательной системы, системы пищеварения и нервной системы, вызываемых комплексным воздействием перегрузок, вызываемых процессом обучения в сочетании с вредными факторами окружающей среды города Железногорска с учетом индивидуальных особенностей организма, использование которых позволяет при приемлемых временных и технико-экономических затратах обеспечивать достаточно высокое для практики качество классификации.

5. Разработан алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, ранней диагностике и коррекции состояния здоровья студентов в условиях комплексного воздействия вредных экологических факторов, позволяющий гибко менять тактику лечебно-оздоровительных, мероприятий с учетом индивидуальных характеристик организма.

6. Разработана система поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья обучающихся, обеспечивающая рациональное планирование лечебно-профилактических мероприятий для студентов, проживающих и обучающихся в условиях неблагоприятных экологических факторов.

7. Проанализирована эффективность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в условиях Железногорского горнометаллургического колледжа, показана эффективность их использования на примере студентов среднего специального учебного заведения и разработаны рекомендации по их применению.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях: Монография / A.F. Устинов, В-А. Ситарчук, Н.А. Кореневский- Под ред: A.F. Устинова. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1995. 390 с.
  2. С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение: размерности. — М: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
  3. В.Ф. Механизм формирования иридоорганных проекций // Офтальмолог. № 1. 1990: С. 42−46.
  4. В.Ф. Рефлексология (теория и методы): Монография. — М.: Изд-во РУДН и Ьиомединформ, 1992. 168 с.
  5. В.Ф. О механизме регуляции микроциркуляторной системы кровообращения. Сообщение 2 // Проблемы- бионики: — Харьков: «В'йща1шк~719 837Вып:30-С."86−96т- «. —---------------------------------------------------—.
  6. , В.Ф. Структурная организация центральной нервной, системы и ее роль в регуляции: сердечно-сосудистой системы. Сообщение 6 // Проблемы бионики. Харьков: Вища шк., 1987. С. 35−47.
  7. В.Ф. Двойной реципрокный принцип иннервации как биорегуляторная основа нейрогуморальной регуляции сердечнососудистой системы. Сообщение 10 // Проблемы бионики. — Харьков: Основа, 1991. № 46. С. 122−132.
  8. В.Ф., Вельховер Е. С. О роли ретикулярной формации в регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 4 // Проблемы бионики. Харьков: Вища шк., 1984: № 33. С.108−120.
  9. П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. — М.: Наука, 1972.-372 с.
  10. А.К., Орлов В. И., Ерохина Л. Г. Боль // БМЭ: 3-е изд. М.: 1976. Т.З. С. 294−298.
  11. В.М., Шаповалов В. В., Мансур Д. Автоматизированные системы профилактических осмотров детей (АСПОН-Д) — состояние и перспективы // Биотехнические и медицинские системы: Сб.науч.тр. Л., 1990. С.3−6.
  12. А.А. Автоматизированная система для комплексной психофизиологической оценки феномена комформности: дис. канд. техн. наук. 05.13.09: защищена 28.12.99 Курск, 1999. 133 с.
  13. М.В., Дронова Т. А. Количественная оценка различных соорганизаций физиологических функций в диагностическом процессе // Вестник новых медицинских технологий, 2006. Т. XIII. № 2. С. 127−129.
  14. В.М., Зингерман A.M., Кислицин М. М. и др. Комплексная оценка—функционального—.состояния- .человека-оператора- в «системах-управления — В кн.: Проблемы космической биологии. Т. 34, М., 1977 — С. 120−125.
  15. , P.M., Берсенева А. П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М.: Медицина, 1997.-235 с.
  16. P.M., Казначеев В. П. Диагноз донозологический. — М.: БМЭ, 1978. С.252−255.
  17. М.А., Пискарева Н. В. Обоснование подходов к алгоритмизации процесса выбора тактики лечения экологически зависимойпатологии // Современные методы диагностики и лечения: международ, сб. науч. тр. Воронеж, 1995. 61 с.
  18. М.А., Пискарева Н. В. Система комплексного ведения больных с осложненными формами ОРЗ в условиях стационара с учетом экологической неоднородности региона // Современные методы диагностики и лечения: международ, сб. науч. тр. Воронеж, 1995. 18 с.
  19. И.А. Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии язвенной болезни желудка: дис. кан. мед. наук 05.13.01: защищена 23.12.05 Воронеж, 2005.- 139 с.
  20. Бочоришвили M. JL, Летникова Л. И. Рациональное управление системой здравоохранения региона на основе медицинского мониторинга и прогнозирования развития заболеваний // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3 № 2. 2004. С. 193−196.
  21. И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения. — М.: Наука, 1979.-231 с.
  22. В.В., Кореневский Н. А. Донозологическая диагностика методами рефлексологии // Биомедицинская радиоэлектроника. 2001. № 3.1. С. 21г27
  23. В.В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний: Дисс. канд. мед. Наук: 05.13.09, защищена 29.06.00 Тула. 2000. 235 с.
  24. Е.С., Никифоров В. Г. Клиническая рефлексология. М.: Медицина, 1983. С 19−83.
  25. В.Г., Вогралик М. В. Пунктуационная рефлексотерапия. — Горький: Волго-Вятское кн. изд-во, 1988. — 335 с.
  26. Галушкин- А. И. Синтез многослойных систем распознавания образов. -М.: Энергия, 1974. 386 с.
  27. А.А., Земсков A.M., Степанян Н. А., Андреев А. А., Рог А.И., Савенок Э. В, Химина И: Н., Кутошов В. А. Статистика.в медицинских исследованиях. Воронеж: Водолей, 2005. — 158 с.
  28. И.К., Паринский Л. Н. Моделирование процесса распознавания с помощью нейронной сети // Вестник новых медицинских технологий. Т. VII, № 3−4. 2000. С. 21−22.
  29. Государственный доклад «О саниторно-эпидемиологической обстановке в Курской области в 2003 году» // Государственная санитарно-эпидемиологическая служба Курской области. Курск, 2004. 163 с.
  30. A.G., Орехов* Н.А., Новиков В. Н. Математическое моделирование в экологии. Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.-269 с.
  31. Т.А. Статистические-методы прогнозирования. Учебное пособие для.ВУЗов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 206 с.
  32. Р., Харт.П. Распознавание образов-и анализ сцен. М.: Мир- 1976.-511 с.
  33. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика. С-Пб.: Братство,-1994. -364 с.
  34. Елисеева И. И1, Юзбашев М-.М. Общая* теория статистики. Учебник. 4-е изд. Перераб. и доп. М.: Финаны и статистика, 2003. — 80 с.
  35. Ершов' Д. А. Методы, и алгоритмы автоматизированного-управления профессиональной ориентацией абитуриента с учетом прогноза* физиологических затрат на* процесс обучения. Дисс. канд. техн. наук: 05.13.10, защищена 18-.06-.03. Курск. 2003. 158 с.
  36. Железные руды-КМА/ Под ред. В. П. Орлова, И. А. Шевырева, Н. А. Соколова. М.: ЗАО «Геоинформатик», 2001. — 616 с.
  37. JI.A. Технология прикладных классификационных задач в «экологии,.биологии, медицине. Дисс. канн. техн. наук: 05.13.16, защищена2303.00. Красноярск, 2000. 150 с.
  38. Журавлев Ю. И, Гуревич И. Б. Распознавание образов- и анализ изображений / искусственный интеллект. В 3-х книгах. Кн. 2. Модели и методы. Справочник / Под ред. Д. А. Поспелова: М.: Радио, и связь, 1990: -304 с.
  39. Заброда Н.Н.', Артеменко М. В., Елисеев Ю: Ю. Влияние природных и антропогенных факторов на заболеваемость в регионе, системный анализ и моделирование. Монография. ООО ТПК «Радон», 2006. — 153 с.
  40. Н.Н., Артеменко М. В., Калуцкий П. В., Елисеев Ю. Ю. Выявление геопатогенных зон на основе ГИС и анализ влияния на здоровьенаселения региона. Методические рекомендации. М.: Региональный фин.-эконом. ин-тут, 2006. — 34 с.
  41. JI.A. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. -312 с.
  42. В.Г. Новое в изучении акупунктурных меридианов тела человека // Вестник новых медицинских технологий. Т. VI. № 3−4. 1999. С. 148−153.
  43. А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. Киев: Техника, 1969. — 392 с.
  44. Н.М., Субботина Т. Н. Системный подход к математическому моделированию в биологии и медицине // Вестник новых медицинских технологий. Т. VII. № 3−4. 2000. 25 с.
  45. В.Б., Баевский P.M., Берсенева А. П. Донозологическая' диагностика в практике массовых заболеваний населения. — JL: Медицина, 1980.-215 с.
  46. Р.Ф. Определение уровня нервно-психического напряжения в ходе реализации учебного процесса // Материалы и упрочняющие технологии 2006: сб. материалов XIII, Росс, научн.-техн. конф. / КГТУ. Курск, 2006. С. 131−133.
  47. Г. П., Кореневский Н. А., Медведева М. В. Представление знаний для биомедицинских интеллектуальных систем. Монография. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 166 с. л
  48. Н.А. Проектирование нечетких решающих- сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 4 № 1.2005. С. 12 -20.
  49. Н.А. Проектирование систем принятия решений на' нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // Вестник новых медицинских технологий Т. XIII, № 2.2006. С. 6−10.
  50. Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // Телекоммуникации, № 6. 2006. С. 25−31.
  51. Кореневский Н. А1., Авилова И. А. Магнитные и электромагнитные поля как экологический фактор внешней, и производственной среды // Проблемы региональной экологии: материалы международ. НТК. Израиль, Тель-Авив, 1999. С. 28−31.
  52. Н.А., Буняев В. В. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил длярефлексодиагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 3, № 2.2004. С. 175−178.
  53. Н.А., Буняев В. В. Синтез меридианных моделей для рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 3, № 2.2004. С. 178−182.
  54. Н.А., Буняев В. В., Гадалов В. Н., Тутов Н. Д. Синтез моделей взаимодействия внутренних органов с проекционными зонами и их использование в рефлексодиагностике и рефлексотерапии. Монография. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2005. 224 с.
  55. Н.А., Буняев В. В., Яцун С. М. Компьютерные системы ранней диагностики состояния организма методами рефлексологии. Монография. Юж. Рос.гос.техн.ун-т (НПИ). Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2003.-206 с.
  56. Н.А., Рудник М. И., Рудник Е. М. Энергоинформационные основы рефлексологии. Монография. Курск: КГТУ. 2001.-236 с.
  57. Н.А., Тутов Н. Д., Лазурина Л. П. Проектирование медико-технологических информационных систем. Монография. Курск. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, Курск, 2001. 194 с.
  58. С.А. Разработка методов и средств контроля и прогнозирования состояния здоровья в задачах профессионального отборана основе нечеткой логики принятия* решений: дисс. канд. техн. наук: 05.13.01, защищена 1.03.05. Курск. 2005. 132 с.
  59. С.И. Синтез информационных технологий диагностик и воздействий на текущее состояние относительно локально-замкнутых экосистем: дисс. докт. техн наук: 05.13.16,05.13.10, защищена 14.06.00. Воронеж, 2000. 299 с.
  60. Т.А. Полифункциональная система диагностики состояния здоровья человека и животных с учетом экологического фактора: дисс. канд. техн наук: 05.13.09, защищена 21.05.98. Курск, 1998. 135 с.
  61. В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия-телеком, 2002. — 382 с.
  62. П.С., Коровин Е. Н., Родионов О. В., Фролов А. В. Методы оценки среды проживания и риска заболеваемости населения // Системы жизнеобеспечения и управления в чрезвычайных ситуациях: межвуз. сб. науч. тр. ВГТУ, Воронеж, 2003. С. 27−30.
  63. JI. Обзор систем? для- анализа- структуры образов- и разработки алгоритмов, классификации в режиме- диалога. Распознавание образов при помощицифровых вычислительных¦машин: — Mi: Мир, 1974.— 157 с.
  64. . Г. С. Логические: функции- в задачах эмпирического предсказания: // Эмпирическое предсказание* и распознавание: образов. Вычислительные системы. Вып. 76. — Новосибирск, 1978. <2. 34−64.
  65. Г. С. Методы обработки’разнотипных экспериментальных данных. — Новосибирск: Наука, 1981. — 287 с:
  66. Лиц Н.В. Моделирование- и прогнозирование очагов заражения био- и химически- опасными? удобрениями на: основе нейросетевых технологий: дисс. канд:. техн. наук: 05.13.01- 05.13.10, защищена 22.12.06- Воронеж, 2006.-157 с.
  67. Г Лицман II. И., Родионов О. В., Гордссва О. И. Разработка технологии. мониторинга состояния- здоровья студентов // Интеллектуальные информационные системы: Ч>: 1. труды Всерос. конф. Воронеж: DUNE, 2005. С. 295−296.
  68. В.И. Теоретические основы использования материалов дистанционного зондирования // Дистанционные исследования при нефтегазопоисковых, работах. -М!:.Наука-.! 988- С. 28−36-
  69. Н.В. Уточненная оценка загрязнения воздушного бассейна промышленного развитого региона с учетом снежного мониторинга: дисс: канд. техн. наук: 11.00.11, защищена 23.06.00. Тула, 2000.-248 с.
  70. О.В. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний у учащихся- г. Железногорска вызываемых экологическимифакторами // Медико-экологические информационные технологии-2007: сб. материалов юбилейной Х-межденарод. конф. Курск. 2007. С. 94−97.
  71. О.В. Прогнозирование состояния здоровья студентов железногорского горно-металлургичекого колледжа методом распознавания образов // Молодежь и наука XXI века: сб. материалов XIV Рос. научн.-техн. конф. Железногорск, 2007. С. 89−90.
  72. А.А. Информационные база и принципы формирования автоматизированного медико-экологического паспорта административного района // высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа: материалы науч. конф. Воронеж, 1995. -64 с.
  73. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции. М.: Стандарт, 1975. — 31 с.
  74. А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С.Я: Расплывчатые ситуационные модели принятия решений // Учеб. Пособие. Таганрог: ТРТИ. .1986.-211 с.
  75. Н.Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек //
  76. Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах, кн. 23. ВГТУ. Воронеж., 2002. 113 с.
  77. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер с англ. Под ред Р. П. Ягеря. М.: Радио и связь, 1986. — 408 с.
  78. В.Г. Электропунктура — метод изучения мханизмов иглорефлексотерапии // В кн.: Электропунктура и проблемы информационно-энергетической регуляции деятельности человека. — М.: 1976. С. 11−19.
  79. . В.П., Демидова А. А. Практикум по медицинской информатике. Серия учебники. Учебные пособия. Ростов-на-Дону: Феникс, 2001.304 с.
  80. В.П., Поляков Е. В. Основные показатели медицинского обслуживания населения Курской области за 2005 год // Комитет здравоохранения Курской области. Курск, 2005. — 119 с.
  81. С. Нейронные сети-для обработки информации. Пер с польского Л. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.
  82. . Применение физиологических показателей в психологии. В кн.: Экспериментальная психология. Под ред. П. Фресса и Ж.
  83. Пиаже. -М.: .1970. вып III. С. 29−35.
  84. К.К. Вопросы психологии труда. Изд. 2-е. — М.: 1970. —315с.
  85. В.В. Комплексный подход к исследованию динамики работоспособности при нервно-психологических нагрузках монотонного типа // Психологические системы охраны труда в сельском хозяйстве: сб. научн. тр. ВНИИОТ СХ. Орел, 1984. С. 3−15.
  86. В.В. Определение и принципы диагностики функциональных состояний человека // Методы и технические средства психологической диагностики: тезисы научн. сообщений Всесоюзной конф. ВНИИОТ Госагропрома СССР. Орел, 1988. С. 14−15.
  87. 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.
  88. Е.С. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга. — Воронеж: изд-во ВГТУ, 1998. 127 с.
  89. А.К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точек кожи // Физиолог. Журнал. СССР. Т. 41, вып. 3. 1995. С. 357−362.
  90. Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. — 287 с.
  91. Ф.П. Электропунктурная рефлексотерапия — Рига: Зинатне, 1980.-245 с.
  92. B.C. Некоторые аспекты рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Вестник новых медицинских технологий. 2003. Т. X, № 3. С. 45−47.
  93. Построение экспертных систем. / Пер. с англ. Под ред. Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. М.: Мир, 1987. — 412 с.
  94. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности / Под ред. Айвазяна С. А. М.: Финансы и статистика, 1989. — 315 с.
  95. В.В. Эксперимент по реализации ЭС Консультант-2 методом трансляции базы знаний из глубинного представления в поверхностное // Технология' разработки экспертных систем. — Кишинев. 1987. С. 116−120.
  96. В.П. Методы оценки влияния тяжелых, металлов на заболеваемость детей Воронежской области // Высокие технологии в практике учреждений* здравоохранения г. Воронежа: материалы научн. конф. Воронеж, 1995. С. 9−10.
  97. В.В. Анализ информации электропунктурных точек при профилактических обследованиях работников промышленного предприятия: дисс. канд. биол. Наук: 05.13.01, защищена 11.11.041 Тула, 2004.- 137 с.
  98. Э.М., Панарин В. М., Павпертов В. Г., Котлеревская JI.B., Дергунов Д. В. Применение геоинформационных систем для оцнки загрязненияюкружающей среды. Тула: ТулГу, 2005.-284 с.
  99. П.Б. Экологические проблемы г. Курска и пути их решения // Экология, окружающая среда и здоровье населения центрального Черноземья: сб. материалов международ, научн.-практич. конф. В 2-ух частях. Часть 2. Курск: КГМУ, 2005. С. 168−171.
  100. А.И. Автоматизированная система исследования и управления уровнем заболеваемости населения региона с учетом выбросов производственных предприятий: дисс. канд. техн. наук: 05.13.10, защищена 18.06.03. Курск, 2003. — 153 с.
  101. А.И., Артеменко М. В. Концептуальная геосоциальная модель Курской области // Медико-экологические информационные технологии-2001: сб. материалов 4-ой международ, научн.-техн. конф. КурскГТУ. Курск, 2001. С. 3−5.
  102. Ю.Е. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии / Под ред. Ю. Е. Ватищевой, Н. С. Кисляка. М.: Медицина, 1979. — 624 с.
  103. Судаков К. В: Функциональные системы организма в норме и патологии // Системные механизмы поведения: тр. научн. совета по экспериментальной и прикладной физиологии РАМН. Т. 2. 1993. С. 17−33:
  104. К.В., Юматов Е. А. Системное взаимодействие в целом организме. Физиология функциональных систем. Учебное пособие. -Иркутск, 1997. С. 498−510.
  105. Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии М.: Медицина, 1980. — 560 с.
  106. К. Итоги рассмотрения фаторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве // в кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер. с англ. / Под ред. P.P. Ягеря. -М.: Радио и связь, 1986. 408 с.
  107. В.Н. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств. М.: Наука, 1978. — 320 с.
  108. А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования -М.: Наука, 1986. — 215 с.
  109. B.C., Ширабакина Т. А. Основы теории управления. Линейные системы автоматического регулирования. Учебное пособие. КурскГТУ, 1997.-71 с.
  110. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высш. шк., 1988. 479 с.
  111. Н.Д., Лазурина Л. П. Методы диагностики заболеваний по содержанию микроэлементов в органах и тканях // Биомедицинская электроника. № 3 М, 2001. С. 35−40.
  112. J.46. Трошин В. Д. Сосудистые заболевания нервной системы. Ранняя диагностика- лечение и профилактика. Научное издание, 1992. — 302 с.
  113. Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. — М.: Мир, 1981. -562 с.
  114. Р.Д., Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем. Пер. с англ. -М.: Мир, 1987. 165 с.
  115. А.А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологие управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. — М.: Горячая линия телеком, 2004. — 143 с.
  116. А.Г., Ситарчук В. А., Кореневский Н. А. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях. Монография / Под ред. А. Г. Устинова. КурскГТУ, Курск, 1995. 390 с.
  117. С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд., испр.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2006. — 1104 с.
  118. Л.Д., Левшинова Ж. В., Каширина Л. В. О важности дифференциальной оценки состояний напряженности. В кн.: Проблемы функционального комфорта. -М.: 1977. С. 81−83.
  119. В.Н. Интерорецепция Л.: Наука,. 1985. — 413 с.
  120. A.M., Калуцкий П. В., Емельянов В. М. Экспериментальное изучение сочетанного воздействия постоянного магнитного поля и агрохимикатов на организм. Методические рекомендации. М., 2002. — 24 с.
  121. Т.В., Щеглов В. Н., Хромушин В. А. Контекстно-развивающаяся база данных для логической интеллектуальной системы, используемой в здравоохранении. Эпидемиология и инфекционные болезни. № 4.-2001. С. 38−40.
  122. Чжан Цзе-бинь Атлас меридианов: Атлас точек накладывания и прижигания, используемых при лечении методами акупунктуры и прижигания, с комментариями на китайском языке. Пекин: Жемин вэйшен чубаньше, 1958.-292 с.
  123. Т.М. Комплекс компьютерных тестов для диагностики функциональных состояний по показателям внимания // VI Международная научно-техническая конференция «Медико-экологические информационные технологии 2003». Курск, 2003. С. 54−56.
  124. Т.М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека- по фазам динамики деятельности: дис. канд. техн. наук: 05.13.01, защищена 28.10.03. Курск, 2003.- 145 с.
  125. Дж. Кумбс Экспертные системы: концепции и примеры. Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1987. 251 с.
  126. Энди Митчелл Руководство ESRI по ГИС анализу. Том Г: Географические закономерности и взаимодействия, 2001. 200 с.
  127. А.Е. Математическое моделирование здоровья населения с использованием геоинформационных технологий: дисс. канд. техн. наук: 05.13.18, защищена 27.12.05. Тула. 125 с.
  128. Alexander J., Jayne D. Multi-Cause Coding: A Major Step in Improving Mortality Statistics in Australia. Proceedings of the ICE on
  129. Automating Mortality Statistics, voi. II, CDC, Hyattsville, Maryland, September, 2001.
  130. Bachman G. Leitfaden der Akupunktur, die Akupunktur, eine altchinegicshe Heilwese und ihre kliniseh experimentle Bestatigung. — Ulm-Donau: Hang, 1961. — 2039 p.
  131. Blobel B. Interoperable healthcare information system components for continuity of care // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management. 2003. — Vol. 20, № 7. P. 22−24.
  132. Bossy, J. Bases neyrobiologigues des Paris, Masson, 1975. — 110 p.
  133. Buchanan B.G., Shorliff E.N. Rule Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanfond Neuristic Programming Progect. — Addision -Wesley. — 1984.
  134. Chandrasekaran В., Mittal S., Conceptual Representation of Medical Knowledge for Diagnosis by Computer: MDX and Related System, // Adv. Comput. 1983. № 22. P. 217−293.
  135. Clough K., Jardine I. Telemedicine the agent for change // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management. — 200h — Vol. 18, № 8. P. 22−24.
  136. Demikova N.S., Zhuchenko L.A., Kobrynsky B.A. The results of birth defects monitoring in newborn in Russia // Abstracts of the 8th European symposium «Prevention of congenita^ anomalies», Arch. Of Perinatal Medicine, suppl., 2005.-31 p.
  137. Hammer M., Champy J. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. New York: Harper Collins, 1993.
  138. Hayes Roth, F.:"The Knowledge — Based Expert System: A Tutorial». IEEE COMPUTER., 1987. Vol. 17, N9. P. 11−18.
  139. Kobrinsky В., Tester I., Demikova N. et al. A. Multifunctional system of the national genetic register // Medinfo'98: Proc.9th Intern, congr. on medical informatics. Pt I.- Seoul, 1998. P. 121−125.
  140. Kobrinsky B.A., Database for disabled children received an injuries in disasters // Prehospital and Disaster med.- 1997.- Vol.12, № 3. Suppl.l. P.90−91.
  141. Lemaire E. Telerehabilitation for Paediatrics // Telepediatrics: Telemedicine and Child Health / Wooton R., Batch J., eds.- London: Royal Society of Medicine Press Ltd, 2005. P.233−248.
  142. Multisensorikpraxis / H. Ahlers, hrsg.- Berlin- etc.: Springer, 1996.390 p.
  143. Negoita, C.N.: Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin/ Cammings Publishing Co., Menio Park, CA, 1985.
  144. Pomeranz B. Brain opites work in acupuncture.- New Scientist, 1977, vol.73. N1033. P. 12−13.
  145. Rogers- W. etal. Computer Aided Medical Diagnosis: Literature Review.- International Journal of Biomedical Computing, 10. — 1979. P. 267−289.
  146. Sammon Y. W. A. An optimal discriminant plane // IEEE Trans. Comput. 1970. Voul. 19. N9 P. 15−25.
  147. Sammon Y. W. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis // IEEE Trans. Comput. 1969, С 18 -N 5. P. 401−409.
  148. Sandifort p., Annett H., Cibulskis R. What can information systems do for primary health care? An international perspective // Social sci. and med. — 1992. Vol. 34. P. 1077−1087.
  149. Saoty T. Measuring the fuzziness of sets // Cibernetics. 1974. — Vol. 4, № 4. P. 53−61.
  150. Shortliffe Е/НУ Computer Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976.
  151. Weiss S.M., Kulikowski C.A. A Practical Cuide to Desinging Expert System. New Gersey: Powman and Allan held Publ., 1984.
  152. Voll, R. Gelijste und ungelijste Probleme den Elektroakupunctur — Schriftenreihe des Zentralrerbandes der /Jryte fbK Naturheilverfahren Text./ R. Voll//, 1961. 5. Sonderhaift.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!