Синтез модели ФСС на основе СФЕ для определения эффекта экстремальных воздействий
Сформируем выборку пациентов, описываемых различными латентными переменными θki~x, и фиксированное внешнее воздействие (например, неблагоприятное воздействие внешней среды) ajодинаковую для всех пациентов.
Положительный эффект воздействия внешней среды- активация/деактивация СФЕ третьего класса, отрицательный - их деактивация/активация. Будем считать, что при оптимальном сочетании латентной переменной θи латентной переменной а (переменная а является латентной по отношению к обучающей или контрольной выборке), вероятности активации/деактивации всех вибрирующих СФЕ равны 0,5.Все латентные переменные измеряются на одной шкале в относительных единицах. Следовательно, их значения лежат в диапазоне
[0,1]. При высоком уровне а( а >>θ) ФС изменяется у всех пациентов (активируются практически все СФЕ третьего класса и, следовательно, вероятность активации отдельной СФЕ стремится к единице). Наоборот, если а относительно мало (а а. В противном случае, текущее состояние будет поддерживаться за счет потребления («задействования») СФЕ из резерва текущего состояния. 1ри полном их потреблении система переходит в следующее ФС. Рассмотренная модель построена при условии паритетного соотношения между ресурсом и резервом состояний, а также между СФЕ резерва и СФЕ, используемыми для поддержки данного состояния [179].
Рисунок 2.12 - Графические модели перехода системы из одного ФС в другое (сплошной линией показаны переходы при θ>α,штриховой - в противном случае)
Эксперименты с моделированием переходов системы из одного ФС в другое при мониторинге экологических воздействий показали, что в области θi>= а наблюдаются колебания реперного сигнала. Чем выше амплитуда его колебаний и больше коэффициент их затухания, тем активнее реакция на
экстремальный фактор, и чем колебания более высокочастотные и низкоамплитудные, тем в более напряженном ФС находится система.
2.5
Еще по теме Синтез модели ФСС на основе СФЕ для определения эффекта экстремальных воздействий:
- Метод синтеза решающего модуля для классификации текущего состояния сложной системы в пространстве «резерв СФЕ - ресурс СФЕ»
- Синтез математических моделей прогнозирования ишемических рисков на основе традиционных предикторов сердечно-сосудистых осложнений
- Синтез итоговой модели классификации для выявления микроциркуляторных нарушений при ревматических заболеваниях
- Разработка прототипов решающих модулей и моделей принятия решений для системы интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Структурный анализ и синтез признакового пространства для математических моделей прогнозирования и развития ишемии сердца
- Глава 26. Неврологические нарушения при воздействии экстремальных факторов
- Методология синтеза коллективов решающих правил для оценки и управления состоянием живых систем на основе технологий мягких вычислений
- Синтез математических моделей для прогнозирования динамики развития критической ишемии нижних конечностей и оценки возможности возникновения гангрены по электрическим характеристикам биологически активных точек
- Модели и алгоритмы для прогнозирования ишемической болезни сердца на основе анализа электрокардиосигнала
- Защитные эффекты шаперона Hsp70 в моделях болезни Паркинсона
- Общие сведения о патогенетических механизмах женского бесплодияпри разновременном воздействии компонентов синтеза карбамидно-формальдегидной смолы
- Эффекты воздействия факторов риска на состояние здоровья. Канцерогены, мутагены, вещества эмбриотоксического действия
- Синтез математических моделей прогнозирования рецидива МКБ
- Теоретические и экспериментальные модели прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Синтез математических моделей прогнозирования возникновения МКБ