Выводы второй главы

1. Предложены концептуальные модели гетерогенных классификаторов, построенные на основе теоремы Колмогорова, отличающиеся структурной сегментацией пространства информативных признаков, позволяющие решать задачи синтеза высоконадежных прогностических правил определения риска развития инфаркта миокарда в реабилитационном периоде.

2. Получены математические модели, построенные на аппарате нечёткой логики принятия решений, для решения задач прогнозирования повторного инфаркта миокарда по различным группам гетерогенных информативных признаков (традиционно измеряемых в медицине признаки, включая перекисное окисление липидов и антиоксидантную активность; уровень психоэмоционального напряжения, определяемый по показателям субъективного тестирования, внимания и реакции биологически активных точек, связанных с психоэмоциональной сферой), которые могут агрегироваться в различных сочетаниях, обеспечивая высокий уровень качества прогнозирования при приемлемых медико-технологических затратах.

3. Разработан метод синтеза гетерогенных классификаторов, основанный на агрегации гетерогенных данных, характеризующих функционирование различных органов и подсистем организма, отличающийся последовательным усилением качества классификации, основанном на поэтапном агрегировании "слабых" классификаторов в гетерогенный классификатор, позволяющий получать решающие правила для количественной оценки степени риска повторного инфаркта миокарда в реабилитационном периоде с требуемой для медицинской

практики точностью.

4. Разработан алгоритм синтеза гетерогенных классификаторов, обеспечивающий параллельные структуры формирования гетерогенного пространства информативных признаков, отличающийся последовательной системой формирования и агрегирования гетерогенных классификаторов и пятью альтернативными ветвями модификации модели принятия решений, позволяющий сформировать гетерогенный классификатор повторного инфаркта миокарда с минимальным множеством слабых классификаторов и исследуемых факторов риска.

3