Нейрокомпьютинг в биомедицинских системах используется всё шире, но этот метод имеет недостаток, на который сейчас не обращают внимание: нельзя использовать результаты ранжирования диагностических признаков при малом числе ите-раций p, т.е. настроек нейросети. На основе изучения различий между тремя возрастными группами женщин – ханты (коренное население Югры) по параметрам пяти активных компонент (из всех 14-ти регистрируемых) состояния кардио-респираторной системы организма, демонстрируется ошибочность разовой или с малым числом итераций р (р≤50) решения задачи бинарной классификации разделения групп в особом пятимерном фазовом пространстве. Задача бинарной классификации с помощью нейроэмулятора должна повторяться не менее 1000 раз, что обеспечивает выделение наиболее значимых диагностических признаков хi , т.е. демонстрирует наибольшую значимость в диагностики скорости старения организма. В этом случае гарантируется точное значение весов признаков Wi до трех значащих цифр после запятой. Это обеспечивает точную диагностику значимости признаков xi не только в геронтологии, но и в любых других областях медицины и физиологии. Решается задача системного синтеза в случае, если статистика бессильна в идентификации различий групп больных или находящихся в разных физиологических условиях.
нейроэмулятор, кардио-респираторная система, бинарная классификация, ханты.
1. Анохин П.К. Кибернетика функциональных сис-тем. М., Медицина, 1998. 285 с.
2. Гавриленко Т. В., Еськов В. М., Хадарцев А. А., Химикова О.И., Соколова А.А. Новые методы для гернотологии в прогнозах долгожительства коренного населения Югры // Успехи геронтологии. 2014. Т. 27. № 1. С. 30–36.
3. Еськов В.М., Живогляд Р.Н., Хадарцев А.А., Чан-турия С.М., Шипилова Т.Н. Идентификация параметров порядка при женских патологиях в аспекте системного синтеза // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2006. Т.5. №3. С. 630–633.
4. Еськов В.М., Филатова О.Е., Фудин Н.А., Хадарцев А.А. Проблема выбора оптимальных математических моделей в теории идентификации биологических динамических систем // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2004. Т. 3. № 2. C. 150–152.
5. Еськов В.М., Зилов В.Г., Григорьев А.И., Хадар-цев А.А. Новые подходы в теоретической биологии и медицине на базе теории хаоса и синергетики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2006. Т.5. №3. С. 617–622.
6. Еськов В.М., Карпин В.А., Филатов М.А., Филатова О.Е. Философские основания теории патологии: проблема причинности в медицине // Философия науки. 2012. №1(52). С.118–128.
7. Еськов В.М., Попов Ю.М., Филатова О.Е. Третья парадигма и представления И.Р. Пригожина и Г. Хакена о сложности и особых свойствах биосистем // Вестник новых медицинских технологий. 2012. Т. 18. № 2. С. 416–418.
8. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Филатова О.Е., Хадарцева К.А. Околосуточные ритмы показателей кардиореспираторной системы и биологического возраста человека // Терапевт. 2012. №8. С. 36–43.
9. Хадарцев А.А., Яшин А.А., Еськов В.М., Агарков Н.М., Кобринский Б.А., Фролов М.В., Чухраев А.М., Гондарев С.Н., Хромушин В.А., Каменев Л.И., Валентинов Б.Г., Агаркова Д.И. Информационные технологии в медицине. Монография. Тула: ТулГУ, 2006. 272 с.
10. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states. Measurement Techniques. 2011. V. 53(12). Р. 1404–1410.
11. Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Kozlova V.V., Fila-tov M.A. Measurement of the dynamic parameters of micro-chaos in the behavior of living biosystems // Measurement Techniques. 2012. V. 55. №. 9. P. 1096–1101.
12. Eskov V.М, Eskov V.V., Filatova O.E., Filatov M.A. Two types of systems and three types of paradigms in systems philosophy and system science // Journal of Biomedical Science and Engineering. 2012. Vol. 5. №. 10. P. 602–607.
13. Eskov V.M. Evolution of the emergent properties of three types of societies: The basic law of human development // E:CO 2014 16(2): XX-XX. p. 109–117.
