Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №2, 2018 / с. 45-49

Байесовская нечеткая классификация предрасположенности испытуемых к наркотикам

                                

Л.В. Лабунец, А.Б. Борзов, А.Н. Диашев, В.И. Синопальников, И.Г. Благовещенский, Н.Ю. Макарова, И.И. Пелипенко


Аннотация

Продемонстрирована естественная взаимосвязь вероятностных и нечетко-множественных подходов к интеллектуальному анализу степени риска наркозависимости по результатам психологического тестирования учащихся. Представлена методика формирования байесовских моделей лингвистических переменных, характеризующих исходные признаки предрасположенности к наркотикам. В рамках методов анализа иерархий и главных компонент рассмотрены этапы нечеткого логического вывода агрегированного информативного показателя для ранжирования и классификации психоэмоционального состояния испытуемых.


Сведения об авторах

Леонид Витальевич Лабунец, д-р. техн. наук, профессор,
Андрей Борисович Борзов, д-р. техн. наук, профессор, МГТУ им. Н.Э. Баумана,
Алексей Николаевич Диашев, генеральный директор, фонд «Медиан»,
Владимир Игоревич Синопальников, д-р. мед. наук, профессор,
Иван Германович Благовещенский, канд. техн. наук, доцент,
Наталья Юрьевна Макарова, канд. техн. наук, доцент, МГТУ им. Н.Э. Баумана,
Иван Игоревич Пелипенко, инженер, Научно-исследовательский институт научно-учебного комплекса специального машиностроения МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва,
e-mail: labunets@bmstu.ru

Список литературы

1. Атьков О.Ю., Кудряшов Ю.Ю., Прохоров А.А., Касимов О.В. Системы поддержки принятия врачебных решений // Системы поддержки принятия врачебных решений. 2012. № 6. С. 65-75.
2. Зарипова Г.Р., Богданова Ю.А., Галимов О.В., Катаев В.А., Биккинина Г.М. Современные модели систем поддержки принятия врачебных решений в хирургической практике. Состояние проблемы // Медицинский вестник Башкортостана. 2016. Т. 11. № 6 (66). С. 96-101.
3. Карпов Л.Е., Юдин В.Н., Ватазин А.В. Программная система поддержки врачебных решений с гибридной архитектурой на основе правил и прецедентов / V Троицкая конференция «Медицинская физика и инновации в медицине». Сборник материалов. – Троицк, 2012. Т. 2. С. 425-427.
4. Юдин В.Н., Карпов Л.Е. Гибридный подход к построению систем поддержки решений // Труды Института системного программирования РАН. 2013. Т. 24. С. 447-456.
5. Крошилин А.В. Методы и алгоритмы обработки данных медико-технологических процессов для интеллектуальной поддержки принятия решений в системах медицинского назначения / Дис. д-ра техн. наук. Рязанский гос. радио- технический университет. – Рязань, 2015. 434 с / Режим доступа: http://www.rsreu.ru/ru/post-graduate/zashchita/8569- item-8569.
6. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Российский статистический ежегодник 2012. Статистичес- кий сборник 2012. С. 282.
7. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Российский статистический ежегодник 2016. Статистичес- кий сборник 2016. С. 223.
8. Иванченко Р.Б., Польшиков А.В. Наркотизация несовершеннолетних: современное состояние и тенденции // Вестник Воронежского института МВД России. 2016. № 4. С. 68-76.
9. Лозовой В.В., Кремлева О.В., Лозовая Т.В. Профилактика зависимостей: опыт создания системы первичной профилактики. – М.: ООО «АльянсПринт», 2011. 448 с.
10. Хасан Б.И., Дюндик Н.Н., Федоренко Е.Ю., Кухаренко И.А., Привалихина Т.И. Образование в области профилактики наркозависимости и других аддикций / Организационно- методическое пособие. – Красноярск: Краснояр. гос. ун-т, 2003. 430 с.
11. Заседание Межведомственной рабочей группы по профилактике злоупотребления наркотическими средствами и психотропными веществами. Министерство образования Республики Саха (Якутия). 2014 / Режим доступа: http:// gigabaza.ru/doc/140961-p3.html.
12. Лабунец Л.В., Лабунец Е.Л., Лебедева Н.Л. Скоринг биржевых активов на основе байесовской нечеткой классификации // Аудит и финансовый анализ. 2014. № 3. С. 450-459.
13. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. – М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.
14. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях / Учебно-методическое пособие. – СПб.: Издательство «ЮТАС», 2007. 104 с.
15. Scott D.W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization. – N.-Y.: John Wiley & Sons. Inc., 1992. 317 p.