Н.А. Кореневский - д.т.н., профессор, зав. кафедрой биомедицинской инженерии, Юго-Западный государственный университет (г. Курск). E-mail: kstu-bmi@yandex.ru К.В. Разумова - аспирант, Юго-Западный государственный университет (г. Курск). E-mail: myelectronworld@mail.ru

Рассмотрен метод синтеза нечетких решающих правил оценки поведения сложных систем характеризующихся нечетким и неполным описанием классов их состояний со значительной зоной их пересечения в пространстве информативных признаков. Показано, что для достаточно надежной классификации состояния таких систем целесообразно использовать методологию мягких вычислений с агрегацией гибридных нечетких моделей в единые коллективы правил принятия решений.

 

1. Башир Абас С, Шевякин В.Н., Разумова К.В., Кореневская С.Н. Использование интерактивных методов классификации для решения задач медицинского прогнозирования // Фундаментальные исследования. 2014. № 1. С. 33−37.
2. Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических методов статистики в медико-биологических исследованиях // Л.: Медицина. 1973. 144 с.
3. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем в по экспериментальным данным. М.: Радио и связь. 1987. 118 с.
4. Кореневский Н.А., Руцкой Р.В., Долженков С.Д. Метод прогнозирования и диагностики состояния здоровья на основе коллективов нечетких решающих правил // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2013. Т. 12. № 4. С. 905−909.
5. Кореневский Н.А., Крупчатников Р.А., Горбатенко С.А. Синтез нечетких сетевых моделей обучаемых по структуре данных для медицинских экспертных систем // Медицинская техника. 2008. № 2. С. 18−24.
6. Кореневский Н.А., Дегтярев С.В., Серегин С.П., Новиков А.В. Интерактивный метод классификации в задачах медицинской диагностики // Медицинская техника. 2013. № 4. С. 1−3.
7. Кореневский Н.А. Метод синтеза гетерогенных нечетких правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 2. С. 99−103.
8. Кореневский Н.А., Крупчатников Р.А., Аль-Касасбех Р.Т. Теоретические основы биофизики акупунктуры с приложениями в медицине, психологии и экологии на основе нечетких сетевых моделей. Старый Оскол: ТНТ. 2013. 528 с.
9. Кореневский Н.А., Филист С.А., Устинов А.Г., Рябкова Е.Б. Геометрический подход к синтезу нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и медицинской диагностики // Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. № 4. С. 20−25.
10. Кореневский Н.А., Рябкова Е.Б. Метод синтеза нечетких решающих правил оценки состояния сложных систем многомерных данных // Вестник Воронежского государственного университета. 2011. Т. 7.7. № 8. С. 128−137.
11. Кореневский Н.А., Лукашов М.И., Серебровский В.И., Дегтярев С.Д., Маслак А.А. Использование информационных технологий для прогнозирования и диагностики инфекционных заболеваний (на примере генитального герпеса). Курск: Изд‑во Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2011. 123 с.
12. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах. Монография. Славянск-на-Кубани: изд. центр СГПИ. 2006. 333 с.
13. Снопков В.Н., Гадалов В.Н., Серебровский В.И., Коровин Е.Н. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений врачей специалистов, обучаемые в интерактивном режиме // Врач и информационные технологии. 2013. № 6. С. 55−59.
14. Титов В.С., Устинов А.Г., Ключиков И.А., Шевякин В.Н. Оценка состояния здоровья человека с помощью нечетких гетерогенных правил // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 1. Ч. 1. С. 41−55.
15. Al-Kasabeh R.T., Korenevskiy N.A., Ionescu F., Kuzmin A.A. Using Fuzzy logic for prediction of occurrence, aggravation and pre-nosological diagnostics of osteochondrosis of a backbone s lumbar region // Proceedings of the IASTED International Conference Computational Intelligence, August 17−19, 2009, Honolulu, HI. USA: ACTA Press. 2009. P. 190−194.
16. Al-Kasabeh R.T., Korenevskiy N.A., Ionescu F., Alshamasin M. Prediction and prenosological diaghostics of gastrointestinal tract diseases based on enercteristic of acupuncture points and fuzzy logic in Bioinformatics biomedical technology // Proceedings of the 3rd International Conference on Bioinformatics and Biomedical technology (ICBBT 2011). Sanya, China. P. 307−311.
17. Bruce G. Buchanan, Edward H. Shortliffe Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley.
18. Korenevsky N.A., Gorbatenko S.A., Krupchatnikov R.A., Lukashov M.I. Design of network-based fuzzy knowledge bases for medical decision-making support systems // Biomedical Engineering. 2009. V. 43. № 4. P. 187−190.
19. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests (Expanded edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). Chicago: University of Chicago Press. 1980. 199 p.
20. Ustinov A., Boitsov A., Korenevskaya S., Khripina I. Intelligent medical systems with groups of fuzzy dicision rules // 10th Russian-German conference on biomedical engineering, June 25−27, 2014. Saint Petersburg: Saint Petersburg State Electrotechnical University. 2014. P. 90−92.
21. Zadeh L.A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering: Fuzzy Sets and Fuzzy Information-Granulation Theory. Beijing: Beijing Normal University Press. 2005.