350 руб
Журнал «Динамика сложных систем - XXI век» №3 за 2014 г.
Статья в номере:
Применение байесовского подхода для диагностики нервно-мышечных заболеваний
Ключевые слова: формула Байеса нечеткая логика правила нечеткой продукции функция принадлежности диагностические признаки неврология
Авторы:
Н. Т. Абдуллаев - к.т.н., доцент, зав. кафедрой «Радиосистемы и телевидение», Азербайджанский государственный университет (г. Баку) О. А. Дышин - к.ф.-м.н., ст. науч. сотрудник, Азербайджанская государственная нефтяная академия, НИИ «Геотехнологические проблемы нефти, газа и химии» (г. Баку) Г. Э. Абдуллаева - диссертант, кафедра «Информационно-измерительная и вычислительная техника», Азербайджанская государственная академия (г. Баку)
Аннотация:
Для дифференциальной диагностики нервно-мышечных заболеваний показана возможность расчета условных вероятностей значений диагностических признаков с помощью системы нечеткого логического вывода.
Страницы: 54-61
Список источников

  1. Фукунага А.К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / Пер. с англ. М.: Наука. 1979. 368 с.
  2. Патрик Э. Основы теории распознавания образов / Пер. с англ. М.: Сов. радио. 1980. 408с.
  3. Lewis R.J., Wears R.L. An introduction to the Bayesian analysis of clinical trials // Ann. Emerg Med. 1993. V. 22. 
  4. P.1328-1336.
  5. Abrams K., Ashby D., Errington D. Simple Bayesian analysis in clinical trials: a tutorial // Control Clin. Trials. 1994. V. 15. P. 349-359.
  6. Spiegelhalter D.J., Myles J.P., Jones D.R., Abrams K.R. Bayesian methods in health technology assessment: a review // Health Technol. Assess. 2000. V. 4. P. 1-30.
  7. Жмудяк М.Л., Повалихин А.Н., Стребуков А.В. и др. Диагностика заболеваний методами теории вероятностей. Барнаул: Изд-воАлтГТУ. 2006. 168 с.
  8. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Inf. and Contr. 1965. V.8. 
  9. P.338-353.
  10. Zadeh L.A. The linguistic approach and its application to decision analysis. In Directions in Large-Scale Systems, Y.C.Ho and S.K.Miller. Eds. NewYork: Plenum. 1976.P. 339-370.
  11. Гехт Б.М., Ильина Н.А. Нервно-мышечные болезни. М.: Медицина. 1982. 352с.
  12. Гехт Б.М. Теоретическая и клиническая электро­миография. Л.: Наука. Ленинград. отд-е. 1990. 203с.
  13. Касаткина Л.Ф., Гильванова О.В. Электромиографи­ческие методы исследования в диагностике нервно-мышечных заболеваний. Игольчатая электромиография. М.: Медика. 2010. 416 с.
  14. Абдуллаев Н.Т., Исмайлова К.Ш. Оценка информа­ционной достоверности диагностических заключений в электромиографии с помощью метода нечеткого логического вывода // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 3. С. 68-74.
  15. Локтюхин В.Н., Мальченко С.И., Черепнин А.А. Основы математического обеспечения поддержки диагностичес­ких решений в биотехнических системах с использова­нием нечеткой логики. Рязань: Изд-во Рязан. гос. радиотехн. ун-та. 2009. 64 с.
  16. Черепнин А.А. Модели, алгоритмы и средства поддержки принятия диагностических решений при эндоскопичес­ком обследовании на основе технологии нечеткой логики. Дисс. ... канд. техн. наук. Рязань. 2010. 169 с.
  17. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB u fuzzy TECH. СП.б.: БХВ-Петербург. 2005. 736 с.