Метод, модели и алгоритм прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, на основе гибридных нечетких технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Степашов, Роман Владимирович

  • Степашов, Роман Владимирович
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2018, КурскКурск
  • Специальность ВАК РФ05.11.17
  • Количество страниц 144
Степашов, Роман Владимирович. Метод, модели и алгоритм прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, на основе гибридных нечетких технологий: дис. кандидат технических наук: 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения. Курск. 2018. 144 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Степашов, Роман Владимирович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1.АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ БОРЬБЫ С ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ РАБОТНИКОВ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

1.1. Сельскохозяйственные ядохимикаты и их влияние на появление и развитие профессиональных заболеваний

1.2. Математическое моделирование в задачах оценки состояния здоровья

1.3. Методы распознавания образов и нечеткая логика в задачах прогнозирования и медицинской диагностики

1.4. Информационные технологии в здравоохранении

2. МЕТОД И МОДЕЛЬ НЕЧЕТКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ РАБОТНИКОВ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА, КОНТАКТИРУЮЩИХ С ЯДОХИМИКАТАМИ

2.1. Объект, методы и средства исследования

2.2. Метод синтеза нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами

2.3. Информационно-аналитическая модель принятия решений по прогнозированию и ранней диагностике профессиональных заболеваний

Выводы второй главы

3. СИНТЕЗ НЕЧЕТКИХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ, ПРОВОЦИРУЕМЫХ ДЕЙСТВИЕМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЯДОХИМИКАТОВ

3.1. Синтез частных решающих моделей прогнозирования профессиональных заболеваний от контакта с ядохимикатами

3.2. Синтез гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, занятых в растениеводстве

3.3. Синтез гибридных нечетких моделей ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, занятых в растениеводстве

Выводы третей главы

4. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧЕЙ, ОБСЛУЖИВАЮЩИХ РАБОТНИКОВ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА, КОНТАКТИРУЮЩИХ С ЯДОХИМИКАТАМИ

4.1. Алгоритм управления системой поддержки принятия решений

4.2. Структура системы поддержки принятия решений врача профпа-толога, обслуживающего агропромышленный комплекс

4.3. Экспериментальная проверка математических моделей прогнозирования и ранней диагностики заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами

Выводы четвертой главы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод, модели и алгоритм прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, на основе гибридных нечетких технологий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Анализ профессиональной заболеваемости работников агропромышленного комплекса (АПК) показал, что несмотря на значительные усилия работников здравоохранения, обслуживающих эту категорию населения, доля болеющих людей и людей имеющих инвалидность остается недопустимо высокой.

Это в значительной мере относится к работникам АПК, занятым в растениеводстве, поскольку при реализации трудовой деятельности существует такой мощный фактор риска как контакт с сельскохозяйственными ядохимикатами (минеральными удобрениями и пестицидами). Причем, часто этот фактор значительно усиливается такими негативными условиями труда как: хроническое утомление, несовершенство используемой сельскохозяйственной техники, другими сопутствующие экологическими факторами, значительным уровнем психоэмоционального напряжения и др.

В сочетании с индивидуальными особенностями организма условия труда растениеводов провоцируют появление и развитие заболеваний желудочно-кишечного тракта, нервной и сердечно-сосудистой систем, мочеполовой системы, системы дыхания и др. Значительную опасность контакт с ядохимикатами несет детям и беременным женщинам, у которых могут развиться тяжелые заболевания и даже смерть плода.

Одним из способов повышения качества оказания медицинской помощи работникам АПК, занятым в растениеводстве, является своевременное выявление факторов риска, анализ последствий их воздействия на организм человека с целью проведения эффективных мер по профилактике и лечению профессиональных заболеваний исследуемой категории работников.

Таким образом, повышение качества прогнозирования и ранней

диагностики заболеваний работников АПК, занятых в растениеводстве, за

4

счет использования современных информационных и интеллектуальных технологий является актуальной задачей.

Степень разработанности темы исследования. Для решения задач оценки степени риска заболевания работников, контактирующих с вредными факторами, и в частности, с ядохимикатами, применяющимися в сельском хозяйстве, как у нас в стране, так и за рубежом (стандарт ИСО) используют в основном два типа моделей: по гигиеническим критериям, путем сравнения содержания вредных факторов с предельно допустимыми концентрациями (ПДК) или предельно-допустимыми условиями (ПДУ); по медико-биологическим критериям — индексу профессиональной заболеваемости, включая заболеваемость с потерей трудоспособности.

Использование традиционных подходов к оценке риска профессиональных заболеваний ориентируется на информацию об уже возникших профессиональных заболеваниях, которая не всегда корректно коррелирует с решением прогностических задач. В реальных условиях трудовая деятельность, проходящая в условиях действия плохо учитываемых вредных экзогенных факторов, провоцирует появление и развитие профессиональных заболеваний. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний, включая работников, занятых в растениеводстве значительно усложняется тем, что разнородные экзогенные факторы часто имеют нечеткую природу и не всегда собираются в полном объеме. Кроме того, действие экзогенных факторов может быть значительно усилено эндогенными факторами, определяемыми индивидуальными особенностями организма.

В таких условиях, как показывает опыт, накопленный при решении аналогичных задач в Юго-Западном государственном университете, целесообразно использовать технологию мягких вычислений, и в частности методологию синтеза гибридных нечетких моделей.

Цель работы: повышение качества медицинского обслуживания

работников агропромышленного комплекса, контактирующих с

5

сельскохозяйственными ядохимикатами, путем разработки метода, моделей и алгоритма прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний на основе гибридных нечетких технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- выполнить анализ структуры деятельности работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, их условий труда, экзогенных и эндогенных факторов риска, приводящих к появлению и развитию профессиональных заболеваний с целью выбора адекватного математического аппарата и средств исследования;

- предложить метод синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования и ранней диагностики заболеваний сельскохозяйственных рабочих, контактирующих с ядохимикатами;

- разработать информационно-аналитическую модель, учитывающую структуру взаимосвязей гибридных нечетких моделей между собой и пространством неоднородных информативных признаков, описывающих известные эндогенные и экзогенные факторы риска;

- получить систему нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики наиболее распространенных профессиональных заболеваний работников типового агропромышленного комплекса Курской области, контактирующих с сельскохозяйственными ядохимикатами;

-разработать структуру интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача профпатолога, предназначенную для решения задач прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, и алгоритм управления этой системой, учитывающий разнородные факторы риска исследуемых заболеваний;

- произвести апробацию интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача профпатолога по прогнозированию и ранней

диагностике профессиональных заболеваний работников

6

агропромышленного комплекса, контактирующих с сельскохозяйственными ядохимикатами и доказать эффективность ее использования.

Научная новизна исследований. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- метод синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования и ранней диагностики заболеваний сельскохозяйственных рабочих, контактирующих с ядохимикатами, отличающийся возможностью учета таких специфических факторов как: концентрация вредных веществ в организме и окружающей среде, время контакта с ядохимикатами, их комплексное, мультипликативное и индуцированное влияние на различные органы и системы, уровень индивидуальной защиты в сочетании с другими экзогенными и эндогенными факторами риска, позволяющий синтезировать решающие правила, обеспечивающие повышение качества прогнозирования и ранней диагностики заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами;

- информационно-аналитическая модель, отличающаяся учетом в ее структуре взаимосвязей гибридных нечетких моделей между собой и пространством неоднородных информативных признаков, описывающих существенные экзогенные и эндогенные факторы риска, позволяющая осуществить проектирование базы знаний с рациональным механизмом взаимодействия соответствующих программных модулей;

- система нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с сельскохозяйственными ядами, основанная на использовании гибридных нечетких моделей, агрегирующих существенные экзогенные и эндогенные факторы риска, объединенные в иерархические структуры, обеспечивающие уверенность в прогнозе на уровне 0,85, а в диагностике ранней стадии - на уровне 0,9;

- алгоритм управления и структура интеллектуальной системы

поддержки принятия решений (ИСППР), отличающаяся использованием

7

гибридных нечетких решающих правил с иерархической структурой, позволяет гибко менять тактику ведения пациентов в зависимости от меняющейся внешней обстановки и индивидуальных факторов риска, что обеспечивает повышение качества оказания медицинских услуг исследуемой категории пациентов.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в развитии технологии мягких вычислений, и в частности, теории уверенности, теории измерения латентных переменных, метода группового учета аргументов, в решении задач повышения качества медицинского обслуживания работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, путем разработки нового поколения систем поддержки принятия решений врачей профпатологов.

Разработанные математические модели позволяют оценить уверенность в прогнозе появления и наличия ранних стадий профессиональных заболеваний по исследуемой категории пациентов.

Информационно-аналитическая модель и алгоритм управления работой ИСППР обеспечивают оценку состояния здоровья пациентов и формируют рекомендации по ведению пациентов агропромышленной отрасли, контактирующих с ядохимикатами.

Предложенные в работе метод, модели и алгоритм реализуются ИСППР, обеспечивающей новый уровень оказания медицинских услуг населению, занятому в агропромышленной сфере растениеводства.

Работа выполнена в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 - 2020 годы» («Проведение прикладных научных исследований в области биоинформационных технологий», уникальный идентификатор прикладных научных исследований (проекта) RFMEFI57614X0071) и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии» и используются ОБУЗ «Горшеченская ЦРБ» при прогнозировании профессиональных заболеваний у работников агропромышленного комплекса Горшеченского района.

Методология и методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории биотехнических систем медицинского назначения, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, теории алгоритмов, нечетких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания. При разработке гибридных нейросетевых модулей принятия решений в качестве инструментария использовался Matlab 8.0 с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования и ранней диагностики заболеваний сельскохозяйственных рабочих, контактирующих с ядохимикатами, позволил получить решающие правила, обеспечивающие повышение качества прогнозирования и ранней диагностики исследуемого класса болезней;

2. Система решающих правил прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с сельскохозяйственными ядами, обеспечивает уверенность в прогнозе на уровне 0,85, а в ранней стадии заболеваний - на уровне 0,9.

3. Информационно-аналитическая модель, алгоритм управления и структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений, отличающаяся использованием гибридных нечетких решающих правил с иерархической структурой, позволяют гибко менять тактику ведения

пациентов в зависимости от меняющейся внешней обстановки и

9

индивидуальных факторов риска, что обеспечивает повышение качества оказания медицинских услуг исследуемой категории пациентов.

Степень достоверности и апробации результатов. Результаты исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, отсутствие противоречий относительно нечетких алгоритмов принятия решений и методов математического моделирования, а так же аналогичных результатов, полученных другими исследователями. Результаты экспериментальных исследований решающих правил по прогнозированию профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса согласуются с ранее опубликованными экспериментальными данными по теме диссертации.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на Международных и Всероссийских научных конференциях: XXI конференции «Медико-экологические информационные технологии-2018» (Курск, 2018); Международной научно-практической конференции «Новизна и инновации в сельском хозяйстве» (Курск, 2011); II Всероссийской научно-практической конференции «Инфокоммуникации и космические технологии: состояние, проблемы и пути решения» (Курск, 2018); Международной научно-практической конференции «Перспективы развития науки и образования» (Тамбов, 2018); III Международной научно-практической конференции «Приоритетные направления развития науки и образования» (Пенза, 2018), а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета (ЮЗГУ) с 2016 года.

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 11 научных работах, среди которых 4 статьи в ведущих рецензируемых научных журналах.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения,

четырёх разделов, заключения и списка литературы, включающего 175

10

отечественных и 36 зарубежных наименования. Работа изложена на 144 страницах машинописного текста, содержит 13 рисунков и 8 таблиц.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ БОРЬБЫ С ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ РАБОТНИКОВ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

1.1. Сельскохозяйственные ядохимикаты и их влияние на появление и развитие профессиональных заболеваний

Анализ литературных источников показывает, что наиболее существенное влияние на появление развития профессиональных заболеваний у сельскохозяйственных рабочих, занятых в растениеводстве, оказывают минеральные удобрения и пестициды [9, 37, 44, 46, 64, 65, 66, 158].

Минеральные удобрения, с точки зрения промышленных ядов — это химические вещества, используемые в сельском хозяйстве для повышения плодородия почвы. В зависимости от содержания главных питательных веществ, все минеральные удобрения подразделяются на: азотные, фосфорные и калийные, а в настоящее время производятся сложные минеральные удобрения, содержащие комплекс питательных веществ. Исходным сырьем для получения наиболее распространенных минеральных удобрений таких как: азотнотуковые, селитра, суперфосфат, сильвинит и прочих служат природные фосфаты (апатиты и фосфориты), аммиак, сода, минеральные кислоты, калийные соли и др.

Процессы изготовления минеральных удобрений весьма разнообразны, чаще всего используется способ разложения фосфор-содержащего сырья минеральными кислотами. Основными профессиональными вредоносными факторами риска при производстве минеральных удобрений являются: загрязнение его газами и высокая запыленность воздуха, так как пыль и газы содержат фосфорную кислоту, соли азотной кислоты, фтор и его соединения, а так же другие химические соединения, являющиеся промышленными ядами. Наиболее токсичными веществами в составе минеральных удобрений являются соединения фтора и азота.

Ядохимикаты и продукты их производства способны принести колоссальный вред организму - вдыхание пыли, содержащей минеральные удобрения, приводит к развитию ринитов, бронхитов, катаров верхних дыхательных путей, пневмокониозов, ларингитов, кроме того, при длительном воздействии на организм фтора и его соединений возможны хронические интоксикации. Воздействие азотных и сложных минеральных удобрений вызывают метгемоглобинообразование, сопровождающееся развитием такой патологии как метгемоглобинемия.

Метгемоглобинемия - патологическое состояние, обусловленное повышением более чем на 1% концентрации метгемоглобина в крови и сопровождающееся тканевой гипоксией.

В результате метаболических реакций в крови здорового человека присутствует 0,1-1% дериватов (производных) гемоглобина, одним из которых является метгемоглобин. Данное вещество в отличие от гемоглобина содержит не восстановленное, а окисленное железо, в связи с чем, не обладает способностью переносить кислород от легких к клеткам организма.

Метгемоглобинообразование — химический процесс, в основе которого лежит окисление двухвалентного железа в трехвалентное, в результате чего полученный продукт (метгемоглобин — МШЪ) теряет способность переносить кислород в ткани из-за нарушения диссоциации оксигемоглобина.

Медицинские исследования показывают, что кислородное голодание приводит к нарушениям функций нервной системы, сердца, тканей, почек и печени.

Соли азотной кислоты, соединяясь с другими химическими элементами почвы образуют яды в 30 раз более опасные, чем нитраты. Производные азотной кислоты стимулируют рост вредной микрофлоры кишечника, что способствует попаданию в организм человека ядовитых и токсичных веществ.

В желудке нитраты способствуют развитию онкологических заболеваний. Попадание в организм сульфата аммония вызывает раздражение и воспаление дыхательных путей и слизистой оболочки желудочно-кишечного тракта. Фосфаты разрушают функции почек, приводят к кальцификации сосудов и сердца, высвобождают кальций из костей, провоцируя заболевания костной системы.

В агропромышленной сфере работникам часто приходится работать с такими опасными ядохимикатами как: пестициды, которые широко используются с целью борьбы с болезнями растений и вредителями, а также с различными паразитами, сорняками, вредителями зерна и зернопродуктов, древесины, изделий из хлопка, шерсти, кожи, с эктопаразитами домашних животных, а также с переносчиками опасных заболеваний человека и животных. Данный класс ядохимикатов относятся к ингибиторам (отравителям) ферментов (биологических катализаторов).

Использование пестицидов востребовано коммерческим интересом

промышленного сельскохозяйственного производства (борьба с вредителями

в мире сберегает ежегодно около 200 млн. т. зерна), ориентированного на

такие простые показатели, как устойчивость к перевозке, стойкость и

величина урожая, его срок хранения, без учета существенного снижения

микроэлементного состава, полезности и безопасности для здоровья

потребителей. Пестициды применяют для различных целей и сильно

различаются по химической структуре и назначению: инсектициды - с

насекомыми, ларвициды - с личинками и гусеницами, гербициды - для

борьбы с сорными растениями, альгициды - для уничтожение сорной

растительности в водоемах, лимациды - с моллюсками, акарициды - с

растительноядными клещами, антигельминты - для борьбы с гельминтами,

афициды - с тлями, зооциды или ротентициды - с грызунами и пр. К

пестицидам относятся дефолианты, регуляторы роста растений, фумиганты,

десиканты, аттрактанты и др. По химическому происхождению пестициды

подразделяются на ртуть, хлор, и фосфорорганические соединения,

14

производные дитиокарбаминовых кислот, хлорфеноксикислоты, динитрофенолы, медьсодержащие препараты и др.

Практически все виды пестицидов вызывают патологии в сердечнососудистой системе. В качестве примера можно взять аритмию, резкое изменение артериального давления (гипертония, гипотония), в тяжёлых случаях изменяется состав крови (густота, химический состав), в следствие чего, кровь уже не способна выполнять свою функцию - транспорт кислорода к клеткам, и углекислого газа от клеток. В последствие возникает болезнь анемия - недостаток кислорода в клетках. Пестициды сначала накапливаются в организме, затем приводят к отравлению, а потом на фоне всего этого вызывают необратимые изменения состояния здоровья. У значительного количества людей наблюдаются генетические отклонения. Это последствия накопления в организме фосфорорганических соединений.

Работники фермерских хозяйств особенно сильно подвержены негативному влиянию пестицидов - чаще всего у них отмечаются болезни подкожных слоев, инфекционные заболевания кожных покровов, нарушения функционирования органов дыхания. Врачи отмечают нарушения функций мочеполовой и выделительной систем.

Пестициды провоцируют развитие гастроэнтерологических заболеваний с частыми затяжными обострениями, которые являются результатом прямого повреждающего действия на слизистую оболочку ЖКТ (воспалительных и эрозивно язвенных изменений). Влияние пестицидов на нервную систему с развитием вегетативных нарушений меняет моторику органов пищеварения, усугубляя нарушения, обусловленные прямым действием пестицидов на слизистую оболочку. В группы риска, в первую очередь, попадают дети, растущие и проживающие в сельскохозяйственных регионах. Для раннего выявления и лечения токсических эффектов пестицидов, а также определения систем профилактики повреждений органов пищеварения, требуется проводить биомониторинг концентрации

токсических веществ и скрининговые исследования, включенные в систему диспансерного наблюдения.

Ядохимикаты вызывают скрытую поливалентную сенсибилизацию к аллергенам различного происхождения и провоцируют аллергические заболевания - дерматиты, крапивницы, токсидермииы, бронхиальные астмы и прочее.

Фосфорорганические пестициды (ФОП) - ядохимикаты, обладающие средней, а иногда и высокой степенью токсичности. Эти ядовитые соединения способны проникать во внутрь организма через неповрежденную кожу, не вызывая местного действия и являются относительно малостойкими в окружающей среде. В основе механизма их токсического действия лежит угнетение ряда ферментов, например, холинэстераза, в результате которого в крови и тканях накапливается ацетилхолин в количествах, вызывающих холинэргические признаки отравления. Фосфорорганические пестициды вызывают хронические отравления при длительном, непрерывном контакте во время производства или применения и вызывают следующие реакции со стороны организма - ощущения тяжести в голове, головные боли, головокружения, сжатия в висках, ухудшение памяти, быструю утомляемость, нарушение сна, дезориентацию в пространстве и ухудшение аппетита. Специалистами неврологами выявляются вазовегетативные нарушения, в отдельных случаях нистагм, сглаженность носогубной складки, понижение роговичных рефлексов, тремор пальцев рук, невриты, парезы, параличи (при воздействии хлорофоса). Некоторые расстройства проявляются не сразу. Так нейропатия может проявиться спустя несколько дней - несколько недель чаще всего после острого отравления. Врачи кардиологи при снятии электрокардиограммы выявляют нарушения сердечного ритма, проводимости сердца, также специалисты наблюдают изменения показателей электрической активности головного мозга и нарушения в работе печени (ослабление детоксицирующей функции печени).

Характерной чертой отравления фосфорорганическими пестицидами является угнетение активности холинэстеразы в крови. При хронической интоксикации организма меняется состав крови - возникает лейкоцитоз, наблюдается токсическая зернистость нейтрофилов и характерное изменение лейкоцитарной формулы со сдвигом влево.

Хлорорганические пестициды (ХОП) - ядохимикаты, для которых свойственны: средний уровень токсичности и способность к кумуляции. Последствия отравления данными веществами часто носят хронический характер. Липотропные свойства ХОП в основном проявляются в почках, печени и миокарде. Врачами отмечаются поражения центральной нервной системы, в виде: эпилептиформных проявлений, патологических изменений картины электрической активности головного мозга, развития энцефалоневритов, полиневритов и поражений вегетативной нервной системы.

Работники агропромышленного комплекса, работающие с гексахлорциклогексаном, полихлорпиненом, гексахлорбутадиеном, дихлорэтаном часто обращаются к врачу с головными болями, ощущениями слабости, головокружениями, одышки, тахикардии, чувства тяжести и боли в области сердца. Врачи диагностируют парестезию конечностей, нейроциркуляторные расстройства, нарушение чувствительности и вестибулярные расстройства, иногда - дискинезию желчных путей, поражение печени и почек, известны случаи панцитопении и аплазии костного мозга. Со стороны кровеносной системы возможны: лейкоцитоз, лейкопения, тромбоцитопения, анемия,

Опасно для работников агропромышленной сферы, контактирующих с

ядохимикатами, воздействие на организм алкиловых эфиров

арилкарбаминовых кислот (обладающих в сравнении с

фосфорорганическими пестицидами более быстрой реактивацией фермента),

так как это провоцирует образование метгемоглобина. Отравления

клинически характеризуются гиперсаливацией, беспокойством, одышкой,

17

фибриллярными мышечными подергиваниями, отмечается патология эндокринной системы, почек, нарушение окислительных процессов, обмена нуклеиновых кислот и т.д.

Ртутьорганические пестициды - ядохимикаты, для которых характерна стойкость в окружающей среде, способность к биоконцентрации. Соединения ртути взаимодействуют с SH-группами белков и нарушают деятельность многих ферментов. При остром отравлении данными ядами развивается симптомокомплекс, характерный для токсической энцефалопатии. У работников агропромышленной сферы, работающих с ртутьорганическими пестицидами, наблюдаются кумулятивные эффекты, проявляющиеся хроническими отравлениями, приводящими к: снижению массы тела, обморокам, нарушениям психики, кроме того, регистрируются обменные и дистрофические изменения в миокарде и проводящей системе сердца. Работники обращаются к стоматологам с гингивитом и стоматитом.

Похожие диссертационные работы по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Степашов, Роман Владимирович, 2018 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.

1. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин.

- М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

2. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. -Справочное издание. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 472 с.

3. Айдаралиев А.А. Комплексная оценка функциональных резервов организма / А.А. Айдаралиев, Р.М. Баевский, А.П. Берсенева, А.Л. Максимов

- Фрунзе: ИЛИМ, 1988 - 195 с.

4. Александров В.В. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО) / В.В. Александров, А.И. Алексеев, Н.Д. Горский. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 245 с.

5. Александров В.В. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ / В.В. Александров, В.С. Шнейдеров. - Л.: Медицина, 1984. - 160 с.

6. Анисимова Т.С. Измерение латентных переменных в образовании: монография / Т.С. Анисимова. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. - 148 с.

7. Артеменко М.В. Методы синтеза решающих правил для медицинских экспертных систем / М.В. Артеменко, В.Л // Провинциальные научные записки. - 2017. - №2(6). - С. 66-71.

8. Артеменко М.В. Автоматизированная система самоорганизационной структурно-параметрической идентификации математических моделей в психологии / М.В. Артеменко, В.Л. Баскаков // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2001. - №3. - С. 57-63.

9. Бадхен В.В. Физиолого-гигиеническая оценка труда работающих в сырьевых цехах Ленмясокомбината / В.В. Бадхен, Т.Г. Веселова, А.В. Мельцер; под ред. проф. В.Г. Маймулова и А.Н. Игнатюка // Медико-

биологические проблемы современного промышленного производства: сборник научных трудов: Санкт-Петербург. - 1990. - С. 43 - 44.

10. Баевский Р.М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем / Р.М. Баевский, Г.Г. Ивагов, Л.В. Индейкин и др. // Вестник аритмологии. - 2001. -№ 24. - С. 65-87.

11. Баевский Р.М. Кибернетический анализ процессов управления сердечным ритмом / Р.М. Баевский // Актуальные проблемы физиологии и патологии кровообращения. - М.: Медицина, 1976. - С. 161-175.

12. Баевский Р.М. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе / Р.М. Баевский, О.Н. Кирилло, С.З. Клецкин. - М.: Наука, 1984. - 221 с.

13. Баевский Р.М. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний / Р.М. Баевский, А.П. Барсенева. - М.: Медицина, 1997. - 235 с.

14. Баевский Р.М. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии / Р.М. Баевский. - М.: Медицина, 1979. - 298 с.

15. Баевский Р.М. Диагноз донозологический / Р.М. Баевский, В.П. Казначеев // Большая медицинская энциклопедия. - 1978. - С. 252 - 255.

16. Бала М.А. Обоснование подходов к алгоритмизации процесса выбора тактики лечения экологически зависимой патологии / М.А. Бала, Н.В. Пискарёва // Современные методы диагностики и лечения: международный сборник научных трудов: Воронеж. - 1995. - С. 61.

17. Башир А. Использование интерактивных методов классификации для решения задач медицинского прогнозирования / А. Башир, В.Н. Шевякин, К.В. Разумова, С.Н. Кореневская // Фундаментальные исследования. - 2014. - № 1. - С. 33-37.

18. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурович. - М.: Статистика, 1980. - 263 с.

19. Бикел П. Математическая статистика / П. Бикел, К. Доксам. - М: Финансы и статистика, 1983. - 254 с.

20. Бойцов А.В. Применение теории измерения латентных переменных для формирования пространства информативных признаков в задачах оценки функционального состояния человека / А.В. Бойцов, Л.П. Лазурина, С.Н. Кореневская, А.Н. Шуткин // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2014. - №6(57). -С.52-58.

21. Бойцова Е.А. Оценка уровня функциональных резервов организма на основе технологии мягких вычислений и модели Г.Раша / Е.А. Бойцова, А.Н. Шуткин, М.А. Магеровский // Системный анализ и уравнение в биомедицинских системах. - 2015. - Т.14. - № 3. - С. 577-584.

22. Боровиков В.П. 31а1!81:1са для студентов и инженеров / В.П. Боровиков. - М.: Компьютер Пресс, 2001. - 301с.

23. Буняев В. В. Модель взаимодействия ретикулярной формации спинного мозга с проекционными зонами / В.В. Буняев, И.Н. Бурилич, В.В. Руденко // Медико-экологические информационные технологии: материалы третьей международной научно-технической конференции: Курск, КГТУ, 2000. - С. 17-19.

24. Вапник В.Н. Теория распознавания образов / В.Н. Вапник, А.Я. Червоненкис. - М.: Наука, 1974. - 487 с.

25. Васильев В.Н. Распознающие системы: справочник / В.Н. Васильев. - Киев.: Наукова думка, 1983. - 82 с.

26. Воробьев С.А. Математическая обработка результатов исследований в медицине, биологии и экологии: монография / С.А. Воробьев, А.А. Яшин, под ред. А.А. Яшина. - Тула.: ТулГу, 1999. - 120 с.

27. Воронцов И.М. Здоровье. Опыт разработки и обоснование применения автоматизированных систем для мониторинга и скринирующей

диагностики нарушений здоровья / И.М. Воронцов, В.В. Шаповалов, Ю.М. Шерстюк. - Спб.: ООО «ИПК Коста», 2006. - 432 с.

28. Гаваа Л. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексологии / Гаваа Л. - М.: Наука, 1986. - 575 с.

29. Гадалов В.Н. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний на основе оценки функционального резерва человека с помощью гетерогенных нечетких моделей / В.Н. Гадалов, В.А. Иванов, В.Н. Снопков, В.В. Серебровский // Медицинская техника. - 2013. - № 4. - С.6-9.

30. Гадалов В.Н. Математические модели рефлекторных систем организма человека и их использование для прогнозирования и диагностики заболеваний / В.Н. Гадалов, Н.А. Кореневский, В.И. Снопков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2012. - Т. 11. - № 2. -С. 515-521.

31. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов / А.И. Галушкин. - М.: Энергия, 1974. - 386 с.

32. Гимаров В.А. Нейро-нечеткий метод классификации объектов с разнотипными признаками / В.А. Гимаров, М.И. Дли, С.Я. Битюцкий // Системы управления и информационные технологии. - 2004. - №4(16). -С. 13-18.

33. Гринин А.С. Математическое моделирование в экологии: учебное пособие для вузов / А.С. Гринин, Н.А. Орехов, В.Н. Новиков. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 269 с.

34. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов / Е.В. Гублер. - Л.: Медицина, 1978. - 296 с.

35. Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических методов статистики в медико-биологических исследованиях / Е.В. Гублер, А.А. Генкин. - Л.: Медицина, 1973. - 144 с.

36. Джарратано Дж. Экспертные системы: принципы разработки программирование / Дж.Джаратано, Г.Райли. - М.: Вильямс, 2007. - 1152 с.

37. Доклад «Об использовании природных ресурсов и состоянии окружающей среды Курской области в 2003 году» / Главное управление природных ресурсов и охраны окружающей среды министерства природных ресурсов Российской Федерации по Курской области. - Курск, 2004. -138 с.

38. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: учебное пособие для вузов / Т.А. Дуброва. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.

39. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт. -М.: Мир, 1978. - 510 с.

40. Дьяков В.П. МАТЬАВ 6.5 SP1/7/7 SPC/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики / В.П. Дьяков, В.В. Круглов. Серия: «Библиотека профессионала». - М.: Солон-пресс, 2006.

- 456 с.

41. Дюк В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях / В. Дюк, В. Эмануэль. - СПб.: Питер, 2003. - 528 с.

42. Елисеева Н.Н. Общая теория статистики: учебник / Н.Н. Елисеева, М.М. Юзбашев под ред. Н.Н. Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп.

- М.: Финансы и статистика, 2003. - 480 с.

43. Жуков Л.А. Технология нейросетевого решения прикладных классификационных задач в экологии, биологии, медицине: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.16 / Жуков Леонид Александрович. - Красноярск, 2000. -150 с.

44. Журавлев Ю.И. Распознавание образов и анализ изображений. Искусственный интеллект: в 2 кн./ Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич, под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - Кн. 2.: Модели и методы. - 304с.

45. Заброда Н.Н. Влияние природных и антропогенных факторов на заболеваемость в регионе, системный анализ и моделирование: монография / Н.Н. Заброда, М.В. Артеменко, Ю.Ю. Елисеев. - ООО ТПК «Радон», 2006. -153 с.

46. Заброда Н. Н. Выявление геопатогенных зон на основе ГИС и

анализ влияния на здоровье населения региона: методические рекомендации /

123

Н.Н. Заброда, М.В. Артеменко, П.В. Калуцкий, Ю.Ю. Елисеев. - М.: Региональный финансово-экономический институт, 2006. -34 с.

47. Завьялов А.В. Соотношение функций организма (экспериментальный и клинико-физиологический аспекты) /А.В. Завьялов. -М.: Медицина, 1990. - 160 с.

48. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение / Н.Г. Загоруйко. - М.: Сов.радио, 1972. - 308 с.

49. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / Л. Заде // Математика сегодня. - М.: Знание, 1974. - С. 5-49.

50. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. - М.: Мир, 1976. - 312 с.

51. Заде Л.А. Математика сегодня. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / Л.А. Заде. - М.: Знание, 1974. - С. 5-49.

52. Иванков Ю.А. Методы и алгоритмы нечеткого прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием факторов окружающей среды: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10 / Иванков Юрий Анатольевич. - Курск, 2007. - 162 с.

53. Иванков Ю.А. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых состоянием окружающей среды с учетом индивидуальных особенностей организма / Ю.А. Иванков, Н.А. Кореневский, Е.А. Яковлева, Н.Н. Савченко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2007. - Т.6. -№2. - С.395-401.

54. Иванков Ю.А. Прогнозирование заболеваний вызываемых экологическими факторами на основе нечетких решающих моделей / Ю.А. Иванков, Н.А. Кореневский, Л.В. Стародубцева // Измерительные и информационные технологии в охране здоровья «Метромед-2007»: труды

международной научной конференции. - Санкт-Петербург. Издательство политехнического университета, 2007. - С.111-113.

55. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / А.Г. Ивахненко. - Киев: Техника, 1975. - 311 с.

56. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем / А.Г. Ивахненко. - Киев: Наук.думка, 1982. - 296 с.

57. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования / А.Г. Ивахненко. - Киев. Техника, 1969. -392с.

58. Ивахненко А.Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным / А.Г. Ивахненко, Ю.П. Юрачковский. - М.: Радио и связь, 1987. - 118 с.

59. Казначеев В.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения / В.П. Казначеев, Р.М. Баевский, А.П. Берсенев. - Л.: Медицина, 1986. - 216 с.

60. Камозин Л.М. Использование субъективного шкалирования для комплексной эргономической оценки сельскохозяйственных объектов / Л.М. Камозин // Психологические основы охраны труда в сельском хозяйстве. - Орел, 1985. - С. 92-97.

61. Камозин Л.М. Разработка и исследование методов и средств оценки качества биотехнической системы на основе психофизического шкалирования на примере тракторов: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.09/ Камозин Леонид Михалович. - Курск, 1995. - 204 с.

62. Киселев А.В. Рекомендации по обоснованию риска здоровью работающих в зависимости от показателей условий труда / А.В. Киселев, А.В. Мельцер // Современные направления в охране труда и защита здоровья работников при любых формах трудовой деятельности: сборник докладов. -СПб.: Знание, 1996. - С.125 - 126.

63. Конева Л.В. Оценка уровня психоэмоционального напряжения и

утомления по показателям, характеризующим состояние внимания человека /

125

Л.В. Конева, С.Н. Кореневская, С.В. Дегтярев // Системный анализ. - 2012. -Т. 11. - № 4. -С.993-1000.

64. Коптева Н.А. Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса на основе нечеткой логики принятия решений: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Коптева Наталья Алексеевн. -Курск, 2008. - 147 с.

65. Коптева Н.А. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сельскохозяйственных рабочих на основе нечеткой логики принятия решений/ Н.А. Коптева, Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2008. - Т.4. - №7. - С. 86-89.

66. Коптева Н.А. Синтез решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики по прогностическим таблицам с использованием методов рефлексодиагностики / Н.А. Коптева, В.И. Серебровский, Р.А. Крупчатников, Л.В. Стародубцева // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2008. - Т.7. - №3. - С. 643-648.

67. Кореневская С.Н. Аппаратно-программный комплекс для психофизиологических исследований на базе платформы ANDROID с AFE-интерфейсом / С.Н. Кореневская, Е.С. Шкатова, М.А. Магеровский, А.Н. Шуткин // Медицинская техника. - 2016. - №5. - С. 24-27.

68. Кореневский Н.А. Геометрический подход к синтезу нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и медицинской диагностики / Н.А. Кореневский, С.А. Филист, А.Г. Устинов, Е.Б. Рябкова // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2012. - № 4. - С.20-25.

69. Кореневский Н.А. Использование акупунктурных точек как биоиндикаторов экологической нагрузки на организм человека для прогнозирования и диагностики заболеваний / Н.А. Кореневский, Л.В. Стародубцева, И.И. Хрипина, А.Г. Устинов // Системный анализ и

управление в биомедицинских системах. - 2014. - Т.13. - № 2. - С. 312-317.

126

70. Кореневский Н.А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем / Н.А.Кореневский // Медицинская техника. - 2015. - № 1. - С.33-35.

71. Кореневский Н.А. Использование теории измерения латентных переменных для оценки уровня психоэмоционального напряжения / Н.А. Кореневский, А.Н. Шуткин, Е.А. Бойцова, Е.Н. Кореневская//Известия Юго-Западного государственного университета. Серия; Управление, вычислительная техника, информация. Медицинское приборостроение. -2015. - № 3(11). - С. 103-118.

72. Кореневский Н.А. Метод оценки функционального резерва человека-оператора на основе комбинированных правил нечеткого вывода/ Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, Л.В. Стародубцева, В.В. Серебровский // Биотехносфера. - 2012. - № 1(19). - С. 44-49.

73. Кореневский Н.А. Метод прогнозирования и диагностики состояния на основе коллективов нечетких решающих правил / Н.А. Кореневский, Р.В. Руцкой, С.Д. Долженков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2013. - Т.12. - № 4. - С. 905-909.

74. Кореневский Н.А. Метод синтеза гетерогенных нечетких правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем / Н.А. Кореневский // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2013. - № 2. - С. 99-103.

75. Кореневский Н.А. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики / Кореневский, В.В.Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2004. - Том 3. - № 2. - С. 175-178.

76. Кореневский Н.А. Оценка и управление состоянием здоровья на основе моделей Г.Раша / Н.А. Кореневский, А.Н. Шуткин, Е.А. Бойцова//Медицинская техника. - 2015. - № 6. - С. 37-40.

77. Кореневский Н.А. Программно-технический комплекс для исследования основных параметров внимания и памяти / Н.А. Кореневский, Д.Е. Скопин, Р.Т. Аль-Касасбех, А.А. Кузьмин // Медицинская техника. -2010. - № 1. - С. 32-35.

78. Кореневский Н.А. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики / Н.А. Кореневский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2005. - Т.4. - №1. - С. 12-20.

79. Кореневский Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования / Н.А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий. - 2006. - Т.ХШ. - №2. - С. 6-10.

80. Кореневский Н.А. Синтез гибридных нечетких правил для прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья в экологически неблагоприятных регионах / Н.А. Кореневский, А.С. Башир, С.А. Горбатенко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2013. - № 4. - С. 69-73.

81. Кореневский Н.А. Синтез прогностических и диагностических нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон для медико-экологических приложений /Н.А. Кореневский, В.А. Буняев, Р.А. Крупчатников // Известия ВУЗов. СевероКавказский регион. Технические науки. - 2009. - № 4. - С. 39-46.

82. Кореневский Н.А. Теоретические основы биофизики акупунктуры с приложениями в медицине, психологии и экологии на основе нечетких сетевых моделей /Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников, Р.Т. Аль-Касасбех. - Старый Оскол: ТНТ, 2013. - 528 с.

83. Кореневский Н.А. Метод синтеза нечетких решающих правил на

основе моделей системных взаимосвязей для решения задач прогнозирования

и диагностики заболеваний/ Н.А. Кореневский, М.В. Артеменко,

128

В.Я. Провоторов, Л.А. Новикова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2014. -Т.13. - № 4. - С. 881-886.

84. Кореневский Н.А. Интерактивный метод классификации в задачах медицинской диагностики / Н.А. Кореневский, С.В. Дегтярев, С.П. Серегин, А.В. Новиков // Медицинская техника. - 2013. - № 4. - С. 1-3.

85. Кореневский Н.А. Комплексная оценка уровня функциональных резервов организма человека на основе нечетких моделей принятия решений / Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, Е.В. Нечаев, Е.А. Бойцова // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2010. - № 2. - С. 30-36.

86. Кореневский Н.А. Применение гетерогенных нечетких моделей для комплексной оценки уровня функционального резерва человека / Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т.7. - № 8. - С. 142-147.

87. Кореневский Н.А. Комплексная оценка уровня психоэмоционального напряжения / Н.А. Кореневский, О.И. Филатова, М.И. Лукашов, Р.А. Крупчатников // Биомедицинская радиоэлектроника. -2009. - №5. - С.4-9.

88. Кореневский Н.А. Оценка и управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: монография / Н.А. Кореневский, А.Н. Шуткин, С.А. Горбатенко, В.И. Серебровский. - Старый Оскол: ТНТ, 2016. - 472 с.

89. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.09/ Кореневский Николай Алексеевич. - Санкт Петербург, 1993. - 32 с.

90. Кореневский Н.А. Прогнозирование и диагностика заболеваний, вызываемых вредными производственными и экологическими факторами на основе гетерогенных моделей / Н.А. Кореневский, Н.А. Серебровский,

B.И. Коптева, Н.А. Говорухина. - Курск: Изд-во Курск. гос. с.-х. ак, 2012. -231 с.

91. Кореневский Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования/ Н.А. Кореневский //Телекоммуникации. - 2006. - №6. -

C.25-31.

92. Кореневский Н.А. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики/ Н.А. Кореневский, Л.П. Лазурина. - Курск: ОМЦП, 2000. - 177 с.

93. Коровин Е.Н. Методология прогнозирования и оптимального управления территориально распределенными социально-экономическими системами на основе трансформации информации и многовариантного моделирования: дис. ... д-ра. техн. наук: 05.13.01, 05.13.10 / Коровин Евгений Николаевич. - Воронеж, 2005. - 332 с.

94. Коровин Е.Н. Методы анализа заболеваемости в территориально распределённом регионе и интеллектуальной поддержки рационального управления в системе стоматологической помощи: монография / Е.Н. Коровин, В.А. Купин, О.В. Родионов и др. - Воронеж: Воронеж. гос. техн. ун-т, 2003. - 112 с.

95. Кретушева Т.А. Полифункциональная система диагностики состояния здоровья человека и животных с учетом экологического фактора: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.09/ Кретушева Татьяна Александровна. -Курск 1998. - 135 с.

96. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода / В.В. Круглов, М.И. Дли. - М.: Физматлит, 2002. - 322 с.

97. Кульбак С. Теория информации и статистика / С. Кульбак. -М.: Наука, 1967. - 408 с.

98. Купренко П.С. Методы оценки среды проживания и риска

заболеваемости населения / Е.Н. Коровин, П.С. Купренко, О.В. Родионов,

130

А.В. Фролова // Межвуз. сб. науч. тр. «Системы жизнеобеспечения и управления в чрезвычайных ситуациях». - Воронеж: ВГТУ, 2003. - С.27-30.

99. Кэнал Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога / Л. Кэнал. - М.: Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин, 1974.

- 157 с

100. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г.С.Лбов. - Новосибирск: Наука, 1981. - 287 с.

101. Леонова А.Б. Психодиагностика функциональных состояний человека. - М.: Изд-во МГУ, 1984. - 200 с.

102. Лувсан Г. Очерк методов восточной рефлексотерапии /Г.Лувсан.

- 3-е изд., перераб. и доп. - Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1991. - 432 с.

103. Львович Е.Я. Интегрированная информационная система интеллектуальной поддержки принятия решений при организации нозологоориентированной медицинской помощи / Е.Я. Львович, В.Н. Фролов// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2007. - Т. 6. - №2. - С. 273-276.

104. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах: монография / А.А. Маслак. - Славянск-на-Кубани: Изд. Центр СГПИ, 2006. - 333 с.

105. Маслак А.А. Теория и практика количественного измерения латентных переменных в здравоохранении и других социальных системах / А.А. Маслак // Материалы Конгресса Всероссийского Форума «Здоровье нации - основа процветания России». - М.: НЦССХ им. А.Н.Бакулева, 2005.

- С. 91-92.

106. Медникова О.В. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний среди студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов / О.В. Медникова, Н.А. Кореневский, С.Г. Емельянов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах,2008. - Т.7. - № 1. - С.33-37.

107. Мельцер А.В. Критерии оценки риска здоровью работающих в зависимости от показателей условий труда / А.В. Мельцер // Материалы 136 региональной научно-практической конференции. - СПб.: НИИХ СПбГУ, 2001. - С. 10-14.

108. Мельцер А.В. Методические подходы к оценке профессионального риска / А.В. Мельцер, А.В. Киселев // Вестник СПбГМА им. И.И. Мечникова. - 2006.- № 1 (7). - С. 57-59.

109. Мельцер А.В. Практика оценки комбинированного воздействия производственных факторов с помощью методологии профессионального риска / А.В. Мельцер, А.В. Киселев // Вестник СПбГМА им. И.И.Мечникова.

- 2006. - № 3 (7). - С. 57- 60.

110. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции. - М.: Стандарт, 1975. - 31 с.

111. Нехаенко Н.Е. Моделирование и оптимизация диагностики и рациональной микроволновой терапии на основе мониторирования статического потенциала биологически активных точек: автореф. дис. ... д-ра. мед. наук: 05.13.01/ Наталия Евгеньевна Нехаенко. - Воронеж: 2002. -34с.

112. Нечушкин А.И. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке / А.И. Нечушкин, Г.В. Мысов, Е.Б. Новикова, С.С. Усанов // Горький: Иглорефлексотерапия, 1974. - С. 22-25.

113. Никитина А.Т. Экология, охрана природы, экологическая безопасность / А.Т. Никитина, С.А. Степанова. - М.:МНЭПУ, 2000. - 648 с.

114. Новосельцев В.И. Теоретические основы системного анализа / В.И. Новосельцев, Б.В. Тарасов, В.А. Голиков, Б.Е. Дёмин; под ред.В.И. Новосельцева. - М.: Майор, 2006. - 592 с.

115. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексев, Г.В. Меркурнева и др. - М.: Радио и связь, 1989.

- 304 с.

116. Омельченко В.П. Практикум по медицинской информатике: учебное пособие /В.П. Омельченко, А.А. Демидова. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2001. - 304 с.

117. Орлов А.А. Принципы построения архитектуры программной платформы для реализации алгоритмов метода группового учета аргументов / А.А. Орлов // Управляющие системы и машины. - 2013. - № 2. - С. 65-71.

118. Осипов В. П. Основные показатели медицинского обслуживания населения Курской области за 2005 год / В.П. Осипов, Е.В. Поляков. - Курск: Комитет здравоохранения Курской области, 2005. - 119 с.

119. Патент на изобретение № 2342900 «Способ оценки функциональных резервов организма» / Н.А. Курникова - № 2007(38472/14/042084); заявл. 18.10.2007; зарег. 10.01.2009. бюллетень Федерального государственного учреждения «Федеральный институт промышленной собственности» и Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, «Изобретения, полезные модели» № 1, 2009. - С. 693.

120. Плотников В.В. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации / В.В. Плотников, Н.А. Кореневский, Ю.М. Забродин //Орел: Изд-во ин-та психологии АНССР; ВНИИОТ Госагропрома ССР, 1989. - 327 с.

121. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э.В.Попов. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

122. Портнов Ф.П. Некоторые биофизические параметры биологически активных точек в норме и при заболеваниях сердечнососудистой системы / Ф.П. Портнов, Г.Н. Лисина. - Горький: Иглорефлексотерапия, 1974. - С. 66-68.

123. Портнов Ф.П. Электропунктурная рефлексотерапия / Ф.П. Портнов. - Рига: Зинатне, 1980. - 245 с.

124. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. - М.: Наука, 1988. - 168 с.

125. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Терано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.

126. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 1408 с.

127. Растригин, Л.А. Метод коллективного распознавания / Л.А. Растригин, Р.Х. Эренштейн. - М.: Энергоатомиздат, 1981. - 178 с.

128. Рябкова Е.Б. Метод синтеза нечетких решающих правил по информации с геометрической структуре многомерных данных / Е.Б.Рябкова, Н.А.Кореневский // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т.7. - № 8. - С. 128-137.

129. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов / В.О. Сафонов. - СПб: Санкт-Петербургская организация общества «Знание», Россия, 1992. - 196 с.

130. Сергеенко С.К. Практикум по инженерной психологии и эргономике / С.К. Сергеенко, В.А. Бодров, Ю.Э. Писаренко и др. под ред. Ю.К. Стрелкова. - М.: Издательский центр «Академия», 2003. - 400с.

131. Серебровский В.В. Использование механизмов нечеткой логики принятия решения для оценки состояния человека и животных (на примере прогнозирования и диагностики пиелонефритов): монография / В.В. Серебровский, В.В. Федянин, С.Н. Кореневская, А.В. Серебровский. - Курск: Изд-во Курск. гос. с-х. ак., 2015. - 123 с.

132. Серегин С.П. Современные информационные технологии в урологии: монография / С.П. Серегин, С.Д. Долженков, А.Г. Коцарь, А.В. Новиков, Н.А. Кореневский. - Курск: ОАО ИПП «Курск», 2009. - 364.

133. Серегин С.П. Математические модели прогнозирования и профилактики рецидивов инфарктов миокарда в реабилитационном периоде: монография / С.П. Серегин, О.Н. Воробьева, С.Н. Кореневская и др. - Курск: Юго-Зап. гос. ун-т, 2015. - 166 с.

134. Соколов Э. М. Применение геоинформационных систем для

оценки загрязнения окружающей среды / Э.М. Соколов, В.М. Панарин, В.Г.

134

Павпертов, Л.В. Котлеревская, Д.В. Дергунов. - Тула: Изд-во ТулГу, 2005. -284 с.

135. Солодихин П. Б. Экологические проблемы г. Курска и пути их решения / П.Б. Солодихин // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Экология, окружающая среда и здоровье населения Центрального Черноземья». В 2-х частях. Часть 2. - Курск: КГМУ, 2005. - С. 168-171

136. Спичак А. И. Автоматизированная система исследования и управления уровнем заболеваемости населения региона с учетом выбросов производственных предприятий: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10/ Спичак Александр Иванович. - Курск, 2003. - 153 с

137. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии / Ю.Е. Ватищева, Н.С. Кисляк. - М.: Медицина, 1979. - 624 с.

138. Статистическая классификация, основанная на выборочных распределениях /В.Н. Иголкин, А.Б. Ковригин, А.И. Старшинов и др. - Л.: ЛГУ, 1978. - 256 с.

139. Степашко В.С. Основные требования к функциональной структуре ППП МГУА для персональных ЭВМ. Управление в технических системах / В.С. Степашко. - Киев: ИК АН УССР. 1990. - С. 27-34.

140. Степашов Р.В. Интеллектуальная система управления здоровьем работников агропромышленного комплекса / Н.А. Кореневский, Р.В. Степашов, В.В. Аксенов, М.А. Воронова, А.А. Бурмака // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2018. - Т.17. - №3. - С. 672-678.

141. Степашов Р.В. Использование технологий мягких вычислений для пронозирования и диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса: монография / Р.В. Степашов, Н.А. Кореневский, А.В. Серебровский, Т.Н. Говорухина. - Курск: КГСХА, 2016. - 224 с.

142. Степашов Р.В. Нечеткие математические модели

прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний

135

сельско-хозяйственных рабочих, контактирующих с ядохимикатами [электронный журнал] / Р.В. Степашов, Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников и др.// Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - Воронеж, 2018. - Т.6, № 3. https://moit.vivt.ru/wp-со^еП/ир1оаёв/2018/07/КогепеУ8кгу8оа^011 3 18 2.pdf.

143. Степашов Р.В. Использование методологии синтеза коллективов гибридных нечетких моделей для решения задач оценки состояния и управления сложными биотехническими системами / Н.А. Кореневский, Р.В. Степашов, А.Н. Шуткин и др. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2018. - Т.17. - № 3. - С. 744-751.

144. Степашов Р.В. Синтез решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний сельскохозяйственных рабочих контактирующих с ядохимикатами / Р.В. Степашов, Н.А. Кореневский, Е.С. Потапова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2018. - Т.17. - № 3. - С. 709-717.

145. Степашов Р.В. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса подвергающихся вредному воздействию ядохимикатов // Вестник научных конференций. - 2018. - №6-1(34). - С.103-105.

146. Степашов Р.В. Прогнозирование заболеваний работников агропромышленного комплекса контактирующих с ядохимикатами / Р.В. Степашов, Н.А. Кореневский // Сборник статей III Международной научно-практической конференции «Приоритетные направления развития науки и образования», Пенза. - 2018. - С.132-137.

147. Татаренков А. А. Обоснование использования диалоговых систем распознавания образов в задачах медицинской диагностики / А.А. Татаренков, Е.Н. Кореневская// Сб. материалов VIII международной научно -технической конференции "Медико - экологические информационные технологии - 2005", КурскГТУ. - 2005. - С. 57-60.

148. Титов В.С. Классификация функциональных состояний человека и нечеткая оценка их уровня / В.С. Титов, Т.Н. Сапитонова // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2012. - № 2. - Ч.3. - С. 320-324.

149. Трошин В.Д. Сосудистые заболевания нервной системы. Ранняя диагностика, лечение и профилактика / В.Д. Трошин. - Научное издание, 1992. - 302 с.

150. Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы: пер. с японского / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. - М.: Мир, 1993. - 368 с.

151. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) / С.В. Ульянов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика,1991. - № 3. - С. 3-28.

152. Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. - М.: Горячая линия - Телеком, 2004. - 143 с.

153. Устинов А.Г. Автоматизированные медико-технологические системы в 3 частях: монография / А.Г. Устинов. - Курск: КурскГТУ, 1995. -390 с.

154. Филатова О.И. Метод, модели и алгоритм анализа и управления функциональным состоянием человека на основе нечетких гетерогенных правил принятия решений: дис. ... канд. техн. наук: 05.11.17/ Ольга Игоревна Филатова. - Курск, 2011. - 179 с.

155. Фомин А.А. Статистическая теория распознавания образов / А.А. Фомин. - М.: Радио и связь, 1986. - 155 с.

156. Фридман К.Б. Рекомендации по обоснованию риска здоровью работающих в зависимости от показателей условий труда / К.Б. Фридман, А.В. Киселев, А.В. Мельцер // Современные направления в охране труда и защите здоровья работников при любых видах и формах трудовой деятельности: материалы докладов Российской научно-практической конференции 19-20 марта 1996 г. - СПб.,2001. - С.9 - 13.

157. Хадарцев А.А. Информационные технологии в медицине: монография / Яшин А.А., Еськов В.М., Агарков Н.М. и др. под науч. ред. А.А. Хадарцева. - Тула, 2006. - 272 с.

158. Черных А.М. Экспериментальное изучение сочетанного воздействия постоянного магнитного поля и агрохимикатов на организм: методические рекомендации / А.М. Черных, П.В. Калуцкий, В.М. Емельянов. - М., 2002. - 24 с.

159. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е.М. Четыркин. - М.: Прогресс, 1970. - 247 с.

160. Шаповалов В.В. Двухуровневая система принятия решений в медицинской информационной системе / В.В. Шаповалов, А.Г. Корестелев, А.В. Тишков // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2010. - №9. - С. 79-88.

161. Шаповалов В.В. Нечеткий метод построения решающих правил в системах скринирующей диагностики / В.В. Шаповалов // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2013. - № 1. - С.64-66.

162. Шкатова Е.С. Оценка функционального состояния и функционального резерва организма по энергетической сбалансированности меридианных структур / Е.С. Шкатова, М.А. Магеровский, Ю.Б. Мухатиев // Сборник научных трудов по материалам VIII международной научно-практической конференции «Современные тенденции развития техники и технологии». - Белгород, 2015. - Часть II. - № 8. - С. 132-135.

163. Шотланд Т.М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамика деятельности: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Шотланд Татьяна Михайловна. - Курск, 2003. - 145 с.

164. Шуткин А.Н. Использование гибридных нечетких моделей для оценки степени утомления / А.Н. Шуткин, Е.А. Бойцова, А.В. Бойцов, С.Н. Кореневская //Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2015. - № 2. - С. 107-118.

165. Шуткин А.Н. Оценка уровня психоэмоционального напряжения на основе комбинированных нечетких моделей и модели Г. Раша / А.Н. Шуткин// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2014. - Т.14. - № 3. - С. 593-600.

166. Шуткин А.Н. Оценка функционального состояния здоровья человека с использованием теории измерения латентных переменных на основе моделей Г. Раша / А.Н. Шуткин, Е.А. Бойцова, С.Н. Кореневская, В.Я. Провоторов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.

- 2014. - Т.13. - № 4. - С. 927-932.

167. Шуткин А.Н. Оценка уровня утомления с использованием теории измерения латентных переменных /А.Н. Шуткин, Е.А. Бойцова, Л.В. Стародубцева // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2015. - Т.14. - № 3. - С. 553-561.

168. Шуткин А.Н. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний, провоцируемых длительными умственными нагрузками / А.Н. Шуткин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.

- 2016. - Т.15. - № 2. - С. 320-325.

169. Шуткин А.Н. Оценка уровня психоэмоционального напряжения на основе комбинированных нечетких моделей и модели Г. Раша / А.Н. Шуткин // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2015. - №6 (314). - С.122-129.

170. Шуткин А.Н. Проектирование баз знаний медицинских экспертных систем с использованием коллективов нечетких правил / А.Н. Шуткин, С.Н. Кореневская, В.В. Федянин // Информационные проекты в медицине и педагогике. Материалы международной научно-практической конференции. - 2014.- С. 61-64.

171. Шуткин А.Н. Нечеткие модели оценки эргономики транспортных средств и ее влияния на профессиональные заболевания / А.Н. Шуткин, К.В. Разумова, Е.А. Старцев и др.// Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2016. - №1(305). - С. 122-129.

172. Щербо А.П. Оценка риска воздействия производственных факторов на здоровье работающих: монография / А.П. Щербо, А.В. Мельцер, А.В. Киселев. - СПб.: Терция, 2005. - 116 с.

173. Яковлев А.Е. Математическое моделирование здоровья населения с использованием геоинформационных технологий: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / Яковлев Александр Евгеньевич. - Тула, 2005. - 125с.

174. Яхъяева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие / Г.Э. Яхъяева. - М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 316 с.

175. Яцун С.Ф. Нечеткая оценка уровня функционального резерва человека / С.Ф. Яцун, А.В. Бойцов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2012. - № 2. - Ч. 3. - С. 271-275.

176. Al-Kasasbeh R, Prediction and prenosological diagnostics of gastrointestinal tract diseases based on energy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic. In: Bioinformatics biomedical technology / R. Al-Kasasbeh,

rH

N. Korenevskiy, F. Ionescu, M. Alshamasin // Proceeding of the 3 International Conference on Bioinformatics and Biomedical Technology (ICBBT 2011). -Sanya: China, 2011. - P. 307-311.

177. Al-Kasasbeh R. Synthesis of fuzzy logic for prediction and medical diagnostics by energy characteristics of acupuncture points / R. Al-Kasasbeh, N. Korenevskiy, F. Ionescu, M. Alshamasin, A. Kuzmin // Acupunct Meridian Stud. - 2011. - P. 175-182.

178. Al-Kasasbeh R. Prediction and prenosological diagnostics of heart diseases based on energy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic / R. Al-Kasasbeh, N. Korenevskiy, F. Ionescu, M. Alshamasin, A. Kuzmin // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 15. - 2012. -P. 681-689.

179. Al-Kasasbeh R. Prediction and Prenosological Diagnostics of Heart Diseases Based on Energy Characteristics of Acupuncture Points and Fuzzy Logic / R. Al-Kasasbeh, N. Korenevskiy, F. Ionescu, M. Alshamasin // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 15. - 2012. - P. 14761509.

180. Al-Kasasbeh R. Prediction of gastric ulcers based on the change in electrical resistance of acupuncture points using fuzzy logic decision making / R. Al-Kasasbeh, N. Korenevskiy, F. Ionescu, M. Alshamasin, A. Smith // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 16. - 2012. - P. 302-313.

181. Al-Kasasbeh R. Bioengineering System for Prediction and Early Prenosological Diagnostics of Stomach Diseases based on Energy Characteristics of Bioactive Points with Fuzzy Logic / R. Al-Kasasbeh, N. Korenevskiy, M. Alshamasin, D. Kllonskly // Biosens Bioelectron. - 2015. - 6:182. doi:10.4172/2155-6210.1000182.

182. Al-Kasasbeh R. Application of fuzzy analysis with the energy condition of bioactive points to the prediction and diagnosis of gastrointestinal tract diseases / R. Al-Kasasbeh, N. Korenevskiy, F. Ionescu, M. Alshamasin, A. Smith // International Journal of Biomedical Engineering and Technology (IJBET) 11. - 2013. - P. 136-154.

183. Al-Kasasbeh R.T. Method of Ergonomics Assessment of Technical Systems and Its Influence on Operators Heath on Basis of Hybrid Fuzzy Models / R. T. Al-Kasasbeh, N.A. Korenevskiy, M. S. Alshamasin, I. Maksim // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2018. - P. 581-592.

184. Al-Kasasbeh, R.T. Fuzzy Model Evaluation of Vehicles Ergonomics and Its Influence on Occupational Diseases / R. T. Al-Kasasbeh, N.A. Korenevskiy, M. S. Alshamasin, S.N. Korenevskya and other // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2018. - P. 143-154.

185. Anastasakis L. The development of Self-Organization techniques in modeling: A review of the Group Method of Data Handling (GMDH) /

L. Anastasakis, N. Mort. - Res. Rep. N 813. The University of Sheffield. United Kingdom, 2001. - 38 pp.

186. Andrich D. Advanced Social and Educational Measurement / D. Andrich. - Perth: Murdoch University, 2001. - 128 pp.

187. Andrich D. Rasch Models for Development. - London: Sage Publications, Inc., 1988. - 94 pp.

188. Buchanan Bruce G. Rule-Based Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project / G. Buchanan Bruce, Edward H. Sportlife. - Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1998. - 235 pp.

189. Getting Started RUMM 2010. Rasch Unidimensional Measurement Models. - Pert: RUMM Laboratory Ltd, 2001. - 87 pp.

190. Group method of data handling (GMDH). - Examples of Applications. -Access mode: http://www.gmdh.net/GMDH exa.htm (дата обращения 12.12.2012).

191. Ivakhnenko A.G. The Review of Problems Solvable by Algorithms of the Group Method of Data Handling / A.G. Ivakhnenko, G.A. Ivakhnenko // Int. J. of Patt. Recog. and Image Analysis: Advanced in Mathem. Theory and Appl. -1995. - V.5. - N 4. - P. 527-535.

192. Korenevskiy N. Prediction and prenosological diagnosis of stomach diseases based on energy characteristics of acupuncture points / N. Korenevskiy, M. Alshamasin, R. Al-Kasasbeh, R. Krupchatnikov, F. Ionescu // Int. J Modelling Identification and controlrol. - 2015. - Vol. 23. - No. 1. - P. 55-67.

193. Korenevskiy N.A. Determining the Level of Psycho-Emotional Tension on a Heterogeneous Rules of Fuzzy Output / N.A. Korenevskiy, R. Al-Kasasbeh, F. Ionescu // Proceedings of CSCS-18, 18 International Conference on Control System and Computer Science, Bucharest, Romania. -2011. -. P. 901904.

194. Korenevskiy N.A. Application of Logic for Decision-Making in Medical Expert Systems / N.A. Korenevskiy //Biomedical Engineering. - 2015. -Vol. 49. - Issue 1. - P. 46-49.

195. Korenevskiy N.A. System for Studying Specific Features of Attention and Memory/ N. A. Korenevskiy, D. E. Skopin, R. T. Al Kasasbeh, A. A. Kuz'min// Biomedical Engineering Journal, Springer, New York, 2010. - Vol. 44. - No. 1. - P. 32-35.

196. Korenevskiy N.A. Smit Fuzzy Determination of the Humans Level of Psycho-Emotional / N.A. Korenevskiy, R.T. Al Kasasbeh, F. Ionescu, M. Alshamasin, Anrew P. Smit // "Mega-Conference on Biomedical Engineering" Proceedings of the 4th-international conference in the development of biomedical engineering Ho Chi Minh City Vietnam January 8-12, 2012. - P. 354-357.

197. Kulback S. Information Theory and Statistics. New York: Wiley, 1959. Li HX conventional fuzzy control and its enhancement / S Kulback // IEEE Transactions on Systems, Man and cybernetics, Par tb, 1966. - Vol. 26. - № 5. -P. 791-797.

198. Mamdani E.H. Application of fuzzy algorithm for simple dynamic plant / E. H. Mamdani // Proceedings IEEE, 1974. - № 12. - P. 1585-1588.

199. Mamdani E. H. An experiment in linguistic synthesis whith a fuzzy logic controller / E. H. Mamdani, S. Assilian // International Journal of Man-Machine Studies. - 1975. - № 7. - P. 1-13.

200. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence anent tests (Expand edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). - Chicago: University of Chicago Press, 1980. - 199 pp.

201. Sammon J.W.JR. Interactive Pattern Analysis and Classification / J.W.JR. Sammon // IEEE Transactions on computers. July 1970. - Vol. C-19. -Issue 7. - P. 594-616.

202. Sammon J.W.JR. An interactive-graphic subsystem For pattern analysis / J.W.JR. Sammon, A.H. Proctor, D.F. Roberts // Pattern Recognition Pergamon Press, 1971. - Vol. 3. - P. 37-52.

203. Sammon Y.W. A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis / Y.W .Sammon // IEEE Trans: Comput. - 1969. - Vol. C-18. - №5. - P.401-409.

204. Shortliffe E.H. Computer-Based medical Consultations: MYCIN / E.H. Shortliffe / New York: American Elseviver, 1976. - 264 pp.

205. Smith E.V. Introduction to Rasch Measurement Theory, Models and Applications / E.V. Smith, M.S. Smith // Marle Grove, Minnesota: JAM Press, 2004. - 689 pp.

206. Smith R.M. Rasch Measurement Models: Interpreting WINSTEPS/BIGSTEPS and Facets Output/ R.M. Smith. - Gainesville, Florida: JAM Press, 1995. - 68 pp.

207. Takagi T. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Trans. SMC. - 1985. -Vol. 15. - N. 1. - P. 116-132.

208. Takagi T. Stability Analysis and Design of Fuzzy Control Systems / T. Takagi, M. Sugeno // Fuzzy Sets and Systems. - 1992. - Vol. 45. - N 2. -P. 135-156.

209. Ustinov A. Intelligent medical systems with groups of fuzzy dicision rules / A. Ustinov, A. Boitsov, S. Korenevskaya, E. Khripina // 10 Russian-German conference on biomedical engineering June 25-27 2014. - Saint Petersburg: Saint Petersburg State Electrotechnical University, 2014. - P. 90-92.

210. Zadeh L.A. Fuzzy sets / L.A. Zadeh // Inf Control, 1965. - Vol. 8. -P. 338-353.

211. Zadeh L.A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory/ L.A. Zadeh // Beijing: Beijing Normal University-Press, 2005. - P. 71-78.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.