Виртуальные потоки в гетерогенных решающих модулях прогнозирования сердечно - сосудистых осложнений
Совокупное использование инструментария теории нечетких множеств и нечеткой логики, а также теории нейросетевого анализа дает возможность создавать качественно новые интеллектуальные системы, позволяющие решать большой круг задач классификации и прогнозирования состояния сложных систем [14, 51, 110, 111, 112], в которых в качестве «сырых» данных, независимо от особенностей решаемых практических задач по прогнозированию ССО, выделяют группу специфических для выбранного класса задач признаков xi (i=1,..., і), которые получают традиционным для медицинской практики способами.
При этом при исследовании, как состояния живой системы, так и при прогнозировании ее перехода из одного состояния в другое, необходимо учитывать латентные переменные, которые не входят в исследуемый комплекс параметров системы, на основе которого строится пространство информативных признаков. Эти дополнительные информативные признаки, несут информацию о скрытых связях между исходными признаками [14, 44, 45, 81]. Вектор, соответствующий этим информативным признакам, назовем виртуальным потоком. Для учета этих переменных необходима системная надстройка, имеющая самоорганизующуюся структуру.
3.1
Еще по теме Виртуальные потоки в гетерогенных решающих модулях прогнозирования сердечно - сосудистых осложнений:
- 7.5. При сердечно-сосудистых заболеваниях
- Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей
- Петрова Татьяна Владимировна. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ РИСКОВ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИНХРОННОСТИ СИСТЕМНЫХ РИТМОВ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. КУРСК - 2018, 2018
- Современные системы компьютерной неинвазивной диагностики функционального состояния сердечно-сосудистой системы и риска сердечнососудистых катастроф
- Системные ритмы как источники предикторов сердечно-сосудистых осложнений
- Экспериментальные исследования средств прогнозирования риска сердечно-сосудистых осложнений на основе предикторов синхронности системныхритмов
- 4.1 Структурно-функциональная организация интеллектуальной системы для прогнозирования сердечно-сосудистого риска
- Метод синтеза решающего модуля для классификации текущего состояния сложной системы в пространстве «резерв СФЕ - ресурс СФЕ»
- Разработка прототипов решающих модулей и моделей принятия решений для системы интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Гибридные решающие модули для формирования виртуальных потоков
- 4.2 Метод синтеза виртуального потока для нейронной сети прямого распространения
- 3.3 Метод прогнозирования риска пояснично-крестцовой радикулопатии на основе ассоциации решающих модулей
- Оглавление
- Анализ современных подходов к прогнозированию сердечнососудистых осложнений