При использовании набора диагностических признаков хі, которые представляют общий вектор состояния системы x=x(t), возникает задача выбора из общего числа m таких признаков в наиболее значимых числом 1«ш. На сегодня общее решение таких задач отсутствуют и в работе представлен метод ее решения для оценки различий в психофизиологических состояниях двух больших групп испытуемых (находящихся в условиях изменения факторов экосреды) с использованием нейроэмуляторов. При решении задачи бинарной классификации на основе анализа сенсомоторных параметров двух обследуемых групп предложена процедура, обеспечивающая реальное ранжирование х; и выделение из них наиболее значимых. Делаются аналогии в такой работе нейроэмулятора с работой нейросетей гиппокампа при эвристической деятельности мозга.
биологические динамические системы, фазовое пространство состояний, теория хаоса - самоорганизации.
Общеизвестно, что различные внешние воздействия, в том числе и действие экологических факторов внешней среды, способны существенно изменят психофизиологический статус испытуемого. Более того, в последние годы мы говорим о состоянии экологического стресса у жителей северных регионов РФ, которые находятся в особых условиях климата, продолжительности светового дня и в гипокинезии. Попытки изменения негативного психофизиологического состояния жителей Севера РФ, путем их перемещения в лечебно-оздоровительные зоны РФ, приводят к определенным изменениям в параметрах экологического стресса. Однако качественная и количественная оценка эффективности подобных оздоровительных мероприятий наталкивается на определенные трудности. Главная из них - невозможность применения статистических методов для такой оценки.
1. Churchland М.М., Cunningham J.P., Kaufman M.T. and others. Neural population dynamics during reaching // Nature- 2012-V.487.-P.51-56.
2. Eskov V.M. Modeling of the hierarchical respiratory neuron networks // Neuro-computing.- 1996.-V. 11.-P. 203-226.
3. Eskov V.M., Eskov V.V., Filato-va O.E. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states // Measurement Techniques (Medical and Biological Measurements).-2011.-V.53, №12.-P. 1404-1410.
4. Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Kozlo-va V.V., Filatov M.A. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems // Measurement Techniques.- 2012.- V.55, №9.- P. 1096-1100.
5. Eskov V.M., Eskov V.V., Filato-va O.E., Filatov M.A. Two types of systems and three types of paradigms in systems philosophy and system science // Journal of Biomedi-cal Science and Engineering- 2012- V.5, №10.- P. 602-607.
6. Haken H. Principles of brain functioning: a synergetic approach to brain activity, behavior and cognition (Springer series in synergetics). Springer, 1995-349 p.
7. Prigogine I. The Die Is Not Cast // Futures. Bulletin of the Word Futures Studies Federation.- 2000.- V.25, №4.- P. 17-19.
8. Churchland MM, Cunningham JP, Kaufman MT and others. Neural population dynamics during reaching. Nature. 2012;487:51-6.
9. Eskov VM. Modeling of the hierarchical respiratory neuron networks. Neuro-computing. 1996; 11:203-26.
10. Eskov VM, Eskov VV, Filatova OE. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states. Measurement Techniques (Medical and Biological Measurements).2011;53(12): 1404-10.
11. Eskov VM, Gavrilenko TV, Kozlo-va W, Filatov MA. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems. Measurement Techniques. 2012;55(9): 1096-100.
12. Eskov VM, Eskov VV, Filatova OE, Filatov MA. Two types of systems and three types of paradigms in systems philosophy and system science. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2012;5(10):602-7.
13. Haken H. Principles of brain functioning: a synergetic approach to brain activity, behavior and cognition (Springer series in synergetics). Springer, 1995.
14. Prigogine I. The Die Is Not Cast. Futures. Bulletin of the Word Futures Studies Federation.2000;25(4): 17-9.
