Методы и модели оценки состояния оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем на основе мягких вычислений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Рыбаков Антон Юрьевич

• Рыбаков Антон Юрьевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Рыбаков Антон Юрьевич

Введение

1 Анализ методов и средств оценки состояния функций кратковременной и оперативной памяти

1.1 Структура памяти, нарушение её функций и традиционные способы их оценки

1.2 Современные методы оценки кратковременной и оперативной памяти

1.3 Математические методы психологических исследований

1.4 Технология мягких вычислений как перспективный аппарат психологических исследований

1.5 Выводы первого раздела

2 Методы и модели оценки функций кратковременной и оперативной памяти

2.1 Объект, методы и средства исследования

2.2 Метод нечеткой оценки состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств

2.3 Метод синтеза гибридных математических моделей оценки состояния оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем

2.4 Выводы второго раздела

3 Математические модели прогнозирования и ранней диагностики нарушения функций оперативной памяти

3.1 Нечеткие модели дифференциальной диагностики состояний оперативной памяти по классам норма и отклонение от нормы по шкалам прибора оценки функций внимания и памяти

3.2 Синтез моделей прогнозирования появления и развития нарушений функции оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем

3.3 Синтез моделей диагностики ранних стадий нарушений оперативной

памяти у операторов информационно насыщенных систем

3.4 Выводы третьего раздела

4 Система поддержки принятия решений оценки состояния оперативной памяти

4.1 Информационно-аналитическая модель базы знаний системы поддержки принятия решений по оценке состояния оперативной памяти

4.2 Структура системы поддержки принятия решений и алгоритм ее управления

4.3 Результаты статистических испытаний моделей прогнозирования и ранней диагностики состояний функций оперативной памяти

4.4 Выводы четвертого раздела

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели оценки состояния оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем на основе мягких вычислений»

Введение

Актуальность темы. Память - это процесс психического отражения прошлого опыта посредством его запечатления, сохранения и воспроизведения. В ходе многочисленных исследований отечественных и зарубежных ученых были получены важные в теоретическом и практическом отношениях данные, свидетельствующие о том, что память является активным психическим процессом, включенным в регуляцию деятельности на всех этапах ее осуществления. Нарушение функций памяти может приводить к бытовым проблемам, ухудшающим качество жизни людей. Важность исследования состояний функций памяти определяется еще и тем, что ухудшение ее состояния является одним из важных показателей, характеризующих возможность развития деменции, приводящей к инвалидности и смерти. При этом своевременное выявление подобных классов заболеваний позволяет значительно уменьшить риски их появления и развития.

Особую роль при реализации операторской деятельности играет оперативная память (ОП), от состояния которой во многом зависит успешность и надежность выполняемой работы. Кроме того, интенсивный операторский труд может приводить как к ухудшению функционального состояния (ФС) памяти и человека в целом, так и появлению, и развитию различных типов и стадий заболеваний.

Исследователи, занимающиеся проблематикой оценки и коррекции состояния памяти, включая кратковременную и оперативную память, отмечают, что одной из важнейших задач современной психологии и медицины является прогнозирование, своевременное выявление, и точная классификация состояний функций памяти, что позволяет обеспечить адекватную профилактику и коррекцию возникающих нарушений.

С учетом этого, разработка методов и средств для прогноза и ранней диагностики состояния памяти, включая ее оперативную часть, является своевременной и актуальной задачей.

Степень разработанности темы исследования. Для исследования функции памяти как одного из когнитивных процессов, российские и иностранные ученые разработали довольно большое количество различных тестов и методик, реализованных в компьютерном и бумажном вариантах (метод парных ассоциаций, метод удержания членов ряда, метод заучивания, метод узнавания, метод восприятия геометрических фигур, метод Лурия, метод Джекобсена, таблица Шульте, метод Выготского - Лурия - Леонтьева и т.д.).

В качестве основы большинства этих методик используют анализ цифр, букв, слов, рисунков, звуковых стимулов, выполнении заданных действий в ответ на предъявляемые стимулы с расчетом времени реакции (ВР) и правильности выполнения теста. Время реакции и правильность выполнения оценивается либо вручную, либо компьютером с вычислением количества баллов, которое является критерием оценки состояния памяти. При анализе известных методов и средств оценки показателей памяти было выявлено, что полученные данные достаточно редко и не всегда эффективно используются для прогнозирования и ранней диагностики состояния функций памяти, включая ее оперативную составляющую, что создает предпосылки для разработки новых и адекватных решаемым задачам методов и средств оценки состояния памяти, включая ОП. При выборе основного математического аппарата исследований мы исходили из того, что он должен соответствовать структуре обрабатываемых данных.

Проведенный разведочный анализ показал, что исследуемые классы состояний ОП имеют нечеткую, плохоформализуемую природу с неустанавливаемыми границами пересечений. Как показали многочисленные исследования в этих условиях целесообразно использовать методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил (МСГНРП), разработанную на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета. В качестве основного технического средства тестирования состояния ОП был выбран прибор контроля свойств функции внимания и памяти хорошо зарекомендовавший себя при оценке состояний когнитивной функции внимания при решении задач со структурой данных аналогичной решаемым в работе задачам.

Объект исследования - система поддержки принятия решений для специалистов, занимающихся исследованием оперативной памяти.

Предмет исследования - методы, модели и алгоритмы оценки функционального состояния и состояния нарушения оперативной памяти.

С учетом вышеизложенного сформированы следующие цель и задачи исследования.

Цель работы: повышение качества оценки состояния оперативной памяти за счет разработки методов, моделей и системы поддержки принятия решений по оценке состояний оперативной памяти в условиях нечеткого и неполного описания исследуемого класса состояний.

Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:

- провести разведочный анализ структуры данных, описывающих состояние оперативной памяти, и выбрать математический аппарат исследования;

- разработать метод синтеза модели нечеткой оценки состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств, определяемых по шкалам прибора оценки функций внимания и памяти;

- разработать метод синтеза гибридных математических моделей оценки состояния оперативной памяти, использующий разнородные показатели, характеризующие состояние различных блоков оперативной памяти в сочетании с индивидуальными, экологическими и эргономическими факторами риска;

- синтезировать модели прогнозирования и диагностики ранних стадий появления и развития нарушений функции оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем;

- разработать структуру системы поддержки принятия решений и алгоритм её управления для решения задач оценки состояния оперативной памяти;

- провести оценку качества работы предложенных методов и средств с использованием экспертного оценивания, математического моделирования и репрезентативных контрольных выборок.

Научная новизна исследований заключается в следующем:

- разработан метод синтеза модели нечеткой оценки состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств, определяемых по шкалам прибора оценки функций внимания и памяти, отличающийся тем, что с использованием независимых тестов определяются классы норма и отклонение от нормы, по которым, в зависимости от типа решаемых задач и особенностей структуры данных, синтезируются нечеткие модели, позволяющие решать задачи классификации различных функциональных состояний, оценки риска появления и развития нарушений оперативной памяти и наличия ранних стадий этих нарушений;

- разработан метод синтеза гибридных математических моделей оценки состояния оперативной памяти, отличающийся тем, что в состав синтезируемых моделей включаются показатели, характеризующие состояние различных блоков оперативной памяти в сочетании с показателями, характеризующими функциональный резерв оперативной памяти, индивидуальными, экологическими и эргономическими факторами риска, агрегация которых позволяет получать высоконадежные решающие правила оценки состояния оперативной памяти для различных практических приложений;

- синтезирована модель прогнозирования появления и развития нарушений функций оперативной памяти, отличающаяся использованием в качестве предикторов показателей, характеризующих состояние блоков оперативной памяти, эргономические и индивидуальные факторы риска, позволяющая получать уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,85;

- получена модель диагностики ранних стадий нарушений оперативной памяти, использующая в качестве информативных признаков показатели, характеризующие состояние различных элементов оперативной памяти, эргономические и индивидуальные факторы риска, отличающаяся дополнительным включением показателя, характеризующего величину функционального резерва оперативной памяти, и, позволяющая получать уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,95;

- разработана система поддержки принятия решений по оценке состояния оперативной памяти, отличающаяся использованием алгоритма управления работой иерархической структуры базы знаний с оригинальными гибридными решающими модулями, позволяющая управлять процессами прогнозирования и диагностики состояний оперативной памяти, обеспечивающая решение поставленных задач с приемлемым для практики качеством принимаемых решений.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в развитии теории принятия решений, математического моделирования, теории синтеза биотехнических систем, медицинской информатики применительно к решению задач повышения качества оценки состояния оперативной памяти.

Разработанные гибридные модели позволяют оценивать уверенность в прогнозе появления и развития нарушений функций оперативной памяти и в наличии ранних стадий нарушений исследуемой когнитивной функции.

Полученные в диссертации методы, модели и алгоритм используются в составе интеллектуальной системы поддержки принятия решений психологов, психиатров, профпатологов и других специалистов смежных специальностей, практическое применение которой повышает качество оценки состояния оперативной памяти.

Работа выполнена в рамках реализации программы развития ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет» (ЮЗГУ) программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Результаты работы внедрены в образовательный процесс Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии», прошли испытания в Клиническом научно-медицинском центре «Авиценна» г. Курска. Испытания показали целесообразность их использования при построении систем поддержки принятия решений когнитивных психологов, психиатров, неврологов,

занимающимися вопросами прогнозирования, оценки состояния, коррекции и реабилитации функций оперативной памяти.

Методология и методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы математической статистики, системного анализа, распознавания образов, теории биотехнических систем, математического моделирования, теории нечетких множеств, методология нечеткого логического вывода, методы экспертного оценивания. При разработке гибридных моделей в качестве инструментария использовался Matlab 2018.b с графическим интерфейсом пользователя со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методы синтеза математических моделей оценки состояния оперативной памяти позволяют синтезировать гибридные нечеткие решающие правила для прогнозирования и ранней диагностики состояний блоков оперативной памяти, практическое применение которых позволяет повысить качество принимаемых решений о состоянии исследуемой когнитивной функции при нечетком и неполном описании структуры используемых данных.

2. Гибридные математические модели прогнозирования стояний оперативной памяти позволяют получать уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,85, а ранней диагностики - не хуже 0,95, что позволяет рекомендовать полученные в работе модели и реализующие их алгоритмы к использованию в практике психологов, психиатров, профпатологов и других специалистов смежных специальностей.

3. Разработанная интеллектуальная система поддержки принятия решений с гибридной иерархической структурой базы знаний управляет процессами прогнозирования и диагностики состояний оперативной памяти, обеспечивая решение поставленных задач с приемлемым для практики качеством принимаемых решений.

Степень достоверности и апробации результатов. Достоверность результатов исследования подтверждается корректным использованием выбранного математического аппарата, отсутствием противоречий аналогичным

результатам, полученным другими исследователями, а также результатами экспериментальных исследований полученных решающих правил на репрезентативных контрольных выборках.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на Международных и Всероссийских научных конференциях: «Актуальные проблемы здоровьесбережения в современном обществе» (Курск - 2023); «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (Пенза - 2023); «Медицинские приборы и технологии - 2024» (Тула - 2024), «Инфокоммуникации и космические технологии: состояния, проблемы и пути решения» (Курск - 2024); «Горизонты биофармацевтики» (Курск - 2024), «Медико-экологические информационные технологии» (Курск - 2024), «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - «ФРЭМЭ'2024» (Владимир-Суздаль -2024), «Лазерно-информационные технологии - 2024» (Новороссийск - 2024, 2025), «Биотехнические, медицинские и экологические системы, измерительные устройства и робототехнические комплексы - Биомедсистемы-2024» (Рязань -2024).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 13 научных работах, среди которых 5 статей в ведущих рецензируемых научных журналах.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, заключения и списка литературы, включающего 107 отечественных и 23 зарубежных наименования. Работа изложена на 1 50 странице машинописного текста, содержит 25 рисунков и 22 таблицы.

1 Анализ методов и средств оценки состояния функций кратковременной и

оперативной памяти

1.1 Структура памяти, нарушение её функций и традиционные способы их оценки

Память - это процесс психического отражения прошлого опыта посредством его запечатления, сохранения и воспроизведения.

При анализе большого количества российский работ и работ иностранных ученых были получены важные теоретические и практические данные, подтверждающие, что память - активный психический процесс, включенный в регуляцию деятельности на всех этапах ее осуществления. Для исследования функций памяти в различных условиях ее функционирования многие исследователи используют трехкомпонентную модель её строения, включающую следующие блоки: сенсорная память, кратковременная память и долговременная память (рисунок 1.1).

Повторение

С 3

' . Перевод

в постоянное

Стимул Сенсорное_ Кратковременная хРанилии*е Долговременная

хранилище память память

■ ; Извлечение

>-► Ответные реакции

Забытое

Рисунок 1.1 - Когнитивная модель памяти

Сенсорная память связана с краткосрочными процессами, протекающими в сенсорных системах, к которым относят слуховую, зрительную и другие системы восприятия внешнего мира, в которых следы раздражителей сохраняются в модально-специфическом виде в течение сотен миллисекунд. Кратковременная память (КП) содержит в поле сознания субъекта информацию, которая необходима в данный момент времени. Время хранения информации в КП - десятки секунд, но этот период может быть увеличен за счет тренировок. Долговременная память представляет собой емкое, вместительное, долговременное хранилище информации.

Информационное взаимодействие между блоками памяти обеспечивается механизмами управления процессов повторения, фильтрации, стратегии извлечения информации, кодирования, принятия решения. Механизмы взаимодействия блоков памяти достаточно подробно описаны в многочисленных работах, например, в [27].

Ряд авторов отождествляют понятия КП и ОП, однако при анализе, например, операторской деятельности рекомендуется эти понятия различать.

При таком различении КП решает задачи немедленного запоминания с одного предъявления, немедленным воспроизведением и небольшим временем хранения информации. ОП решает задачи запоминания, хранения и воспроизведения динамических образов ситуации в их отношении к статической сцене. С учетом такого подхода ОП решает задачи запоминания, сохранения и воспроизведения информации, получаемой и передаваемой при выполнении отдельного действия и необходимые для достижения частной цели, после чего они утрачивают свою актуальность.

Считается, что деление памяти на постоянную и оперативную позволяет дифференцировать деятельность оператора, в решении задач «стратегических» (конечных) и «тактических» (текущих) целей деятельности.

При этом прослеживается связь ОП и долговременной памяти, что позволяет утверждать, в некоторых случаях, что оперативная память занимает промежуточное положение между КОП и долговременной памятью.

Ориентация на трехкомпонентную модель памяти позволяет детально исследовать состояние различных блоков ОП, обеспечивающих процесс переработки информации человеком.

В литературе имеются различные подходы к описанию причин расстройств памяти. Например, достаточно широкой популярностью пользуется следующий их перечень.

1. Переутомление, стрессы, умственное и эмоциональное перенапряжение, несбалансированное питание, хронические недосыпы, авитаминоз, в частности, дефицит витамина В12.

2. Соматические нарушения. Физические заболевания, усталость, также, могут провоцировать общее истощение организма, хронические недосыпы. Это, в свою очередь, приводит к трудностям с запоминанием.

3. Алкогольная и наркотическая зависимость. Они приводят к стойкому когнитивному дефициту, поражая мозг и, ослабляя память.

4. Злоупотребление вредной пищей, содержащей большое количество красителей. В их составе - алюминий, который, накапливаясь в организме, приводит к снижению памяти, внимания и мышления.

5. Злоупотребление кофеиносодержащими напитками, которые постоянно стимулируют мозг, приводя к его дисфункции.

6. Психические расстройства, такие как шизофрения или эпилепсия, стресс, депрессия, также, способствуют снижению памяти.

7.Умственная отсталость, вызванная вследствие тяжелой беременности, родов и наследственностью.

8. Употребление некоторых препаратов, имеющих побочные действия в виде когнитивных расстройств. Среди них транквилизаторы, седативные и антигистаминные препараты, нейролептики, антидепрессанты.

В современной литературе нарушения функций памяти чаще всего описывают следующей симптоматикой.

Амнезия - частичная или полная неспособность вспомнить прошлый опыт.

Гипомнезия - ухудшение состояния памяти, при котором человек запоминает новые даты и события, но забывает все данные о моментах, происходивших ранее.

Гипермнезия - болезненное обострение памяти, чаще всего временное. В отличие от феноменальной памяти характеризуется также снижением или утратой способности контролировать течение процессов памяти. Обилие воспоминаний о реальных впечатлениях является в целом непродуктивным. Наблюдается при различных болезненных состояниях, в соответствии с которыми могут быть выделены некоторые виды расстройств.

Если нарушению подвергся какой-то конкретный компонент памяти, могут наблюдаться и другие симптомы, описанные в профильной литературе.

В специальной литературе довольно точно описана связь нарушения памяти с другими заболеваниями у детей и взрослых, а также у людей пожилого возраста. Нарушения памяти могут быть самыми разными и сочетаться с другими поражениями высших мозговых функций.

К основным нарушениям памяти относят следующие синдромы.

Корсаковский синдром. Состояние, при котором в клинической картине преобладает расстройство памяти на события настоящего при сохранности ее на события прошлого. События настоящего не могут быть зафиксированы в памяти. Остальные высшие функции головного мозга неизменны или изменяются незначительно, отсутствуют выраженные нарушения поведения. Обычно причиной развития становится чрезмерное употребление алкоголя, опухоли головного мозга, травмы.

Деменция. Хроническое, общее, как правило, необратимое снижение когнитивных функций, затрагивающее все аспекты познавательной деятельности. Диагноз деменции устанавливается клинически.

Сенилъные нарушения памяти, при которых страдают только функции памяти, но не наступает выраженной социальной дезадаптации.

Дисметаболические энцефалопатии возникают из-за нарушения метаболизма, при хронической легочной, печеночной и почечной недостаточности, длительных гипогликемиях, недостаточности внутренних органов.

Психогенные нарушения памяти сочетаются с нарушением памяти и интеллектуальной работоспособностью. При правильном лечении депрессии поддаются регрессии.

Преходящие нарушения памяти определяют, как кратковременное расстройство памяти, при котором утрачиваются только воспоминания об определенном промежутке времени.

Процесс диагностики нарушений памяти в своем базовом варианте выглядит следующим образом.

На первом этапе исследования нарушений памяти происходит сбор анамнеза и производится переход к детальному тестированию с целью определения видов нарушений памяти с использованием различных наборов тестов, например, тестирование кратковременной памяти путем повторения вслух слов непосредственно после их озвучивания тестирующим.

После тестирования по показаниям рекомендуется использовать инструментальные методы обследования функций мозга с помощью которых определяют, насколько активны определённые зоны мозга в спокойном состоянии и при интенсивной нагрузке.

Специально для оценки влияния деятельности операторов человеко-машинных систем на их память в работах В.П. Зинченко с соавторами было предложено описание структуры и алгоритмов функционирования кратковременной памяти проводить на основе микроструктурного анализа, позволяющего изучать операционную структуру познавательной деятельности [27, 28, 100]. С позиций микроструктурного анализа кратковременная память состоит из трех блоков, предназначенных для хранения информации получаемой из внешней среды о состоянии внешнего мира: сенсорная память, первичная память и вторичная память. Обмен информацией между блоками обеспечивают операции фильтрации, опознания, перекодирования и повторения. КП решает задачи хранения информации и её воспроизведения в моменты времени, соответствующие требованиям текущей решаемой задачи.

В рамках рассмотренной выше терминологии это соответствует объединенным функциям КП и ОП. Сопоставляя различные терминологии можно прийти к выводу, что первичная память часто ассоциируется с КП, а вторичная - с ОП. Это важно понимать с точки зрения практической трактовки результатов тестирования памяти тестами разработанными разными исследователями.

В современной психофизике выделяют различные виды сенсорной памяти: зрительную, слуховую, двигательную и обонятельную. В свою очередь слуховую сенсорную память подразделяют на две независимые памяти: для хранения речевых звуков и хранения невербальной информации.

Важную роль в запоминании информации играет операция повторения, которая в литературе по психологии трактуется как любая активность субъекта, направленная на минимизацию забывания [111]. Иногда структурно повторение рассматривают как повторную циркуляцию информации по некоторому каналу. К числу функций повторения относят: сохранение информации в первичной памяти; перевод информации во вторичную память; подготовку ответа с формированием способа группировки материала и отбором материала для воспроизведения.

Часть находящейся в первичной памяти информации с помощью повторения переводится на более длительное хранение во вторичную память, где осуществляется семантическая обработка материала, позволяющая избежать быстрого забывания.

Одной из задач, решаемых КП, является воспроизведение. Эта задача реализуется, если испытуемый должен практически немедленно воспроизвести некоторый объем информации. В таком варианте информация, минуя вторичную память, с помощью механизма проговаривания поступает в блок ответа. Воспроизведение включает в себя систему операций, обеспечивающих восстановление следа в памяти, принятие решения относительно типа ответа на основе некоторого критерия и собственно ответную реакцию. Специфика выполнения отдельных операций во многом определяется стоящей перед испытуемым задачей [9].

Описанные процессы переработки информации реализуются функциональными блоками, обеспечивающими хранение информации в наглядно-образной, вербально-акустической или семантической формах, и ряд «контролирующих» операций, обеспечивающих сохранение, преобразование и перевод информации [110]. В работе [27] эти функциональные блоки объединены в модель процесса преобразования информации, представляющую собой последовательность этих блоков, соответствующих различным психологическим операциям, и полностью описывающую путь информации от момента своего поступления до ответной реакции (рисунок 1.2).

Рисунок 1.2 - Модель процесса преобразований информации в кратковременной

памяти по В.П. Зинченко [27]

Исследованиями, проведенными рядом отечественных психологов показали, что работа каждого из блоков модели определяется тем, какие признаки объекта будут кодироваться, какой способ организации данных и способ воспроизведения будет выбран, каковы возможности сохранения информации и перевода ее в долговременную память, то есть решаемой человеком задачей [27, 127]. При изменении задачи или условий ее реализации описанная система переработки информации может претерпевать существенные изменения [27, 97]. С учетом

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Рыбаков Антон Юрьевич, 2025 год

Список литературы

1. Абриталин, Е.Ю. Современные методы нейровизуализации в диагностике психических расстройств / Е.Ю. Абриталин, В.К. Шамрей, А.В. Корзенев // Профилактика и клиническая медицина. - 2011. № 3(40). - С. 234-239.

2. 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.

3. 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.

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 [Текст] / В.В. Александров, В.С. Шнейдеров // - Л.: Медицина, 1984. - 160 с.

6. Бокерия, Л.А. Оптимизация ведения пациентов с мультицентричным ишемическим поражением на базе нечетких интеллектуальных технологий: монография / Л.А. Бокерия, А.В. Быков, Н.А. Кореневский. // - Старый Оскол «ТНТ», 2019. - 400 с.

7. Быков, А.В. Прогнозирование появления и развития гангрены нижних конечностей с использованием нечетких интеллектуальных технологий. Монография / А.В. Быков, С.Н. Кореневская, С.А. Пархоменко, Л.В. Стародубцева, И.И. Хрипина. - Курск: «Издательский дом ВИП», 2017. - 470 с.

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

9. Воробьев, С.В. Применение магнито-резонансной спектроскопии в рамках патогенетической диагностики посттравматических когнитивных нарушений / С.В. Воробьев, В.А. Фокин, В.Ю. Лобзин, А.Ю. Емелин, А.В. Кудряшева, И.А.

Лупанова, А.В. Соколов // Вестник Российской военно-медицинской академии. -2013. №3(43). - С.11-15.

10. 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. - 432с

11. Галушкин, А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. [Текст] / А.И. Галушкин // - М: Энергия, 1974. - 386 с.

12. Генкин, Я.Я. Новая информационная технология анализа медицинских данных / Я.Я. Генкин // - СПб: Политехника, 1999. - 191с.

13. Говорухина, Т.Н. Математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы, провоцируемых комбинированным воздействием разнородных факторов риска / Т.Н. Говорухина, М.А. Мясоедова, И.Ю. Григорьев, А.В. Поляков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2019. - Т.18, № 2. - С. 110-116.

14. Григоров, И.Ю. Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников гальванических производств основе нечетких моделей принятия решений / И.Ю. Григоров // Дисс. канд. техн. наук. Курск. 2020. 147 с.

15. Григорьев Ю.Д. Методы оптимального планирования эксперимента: линейные модели: Учебное пособие / Ю. Д. Григорьев // — СПб.: Издательство «Лань», 2015. — 320 с.

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

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

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

19. Елисеева, Н.Н. Общая теория статистики/ Н.Н. Елисеева, М.М. Юзбашев // Учебник под ред. И.И. Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 480с.

20. Емелин, А.Ю. Возможности позитронной эмиссионной компьютерной томографии в дифференциальной диагностике деменций / А.Ю. Емелин, М.М. Одинак, Г.Е. Труфанов, И.В. Бойков, С.В. Воробьев, А.В. Кашин, В.Ю. Лобзин, В.Н. Киселев, М.В. Резванцев // Вестник Российской военно-медицинской академии. - 2010. - №32(4). - С. 46-51.

21. Емелин, А.Ю. Современные возможности нейровизуализации в дифференциальной диагностике когнитивных нарушений / А.Ю. Емелин, М.М. Одинак, В.Ю. Лобзин, В.Н. Киселев // Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. - 2012. - №2. - С. 51-55.

22. Ермаков, С.М. Математическая теория планирования эксперимента / С.М. Ермаков // М.: Наука, 1983. — 392 с.

23. Забродин, Ю.М. «Модель личности» в психодиагностике: Для практических психологов. Книга первая / Ю.М. Забродин // Всеросс. научно-практич. центр профориентации и психологич. поддержки населения. — М., 1994. — 192 с. — URL: http://psychlib.ru/inc/absid.php?absid=19310.

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

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

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

27. Зинченко, В.П. Психометрика утомления. / В.П. Зинченко, А.Б. Леонова, Ю.К. Стрелков // М., Изд-во Моск. ун-та, 1977, 109 с.

28. Зинченко, В.П. Продуктивное восприятие / В.П. Зинченко — «Вопросы психологии», 1971, № 6. - С.27-43.

29. Истратова, О.Н. "Психодиагностика. Коллекция лучших тестов" / О.Н. Истратова, Т.В. Эксакусто - Ростов н/Д:Феникс,2006. - 375 с.

30. Комплекс когнитивной реабилитации REHACOM [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://almamed.su/product/kompleks-kognitivnoy- reabiHtatsii-rehacom-germaniya/#, свободный (дата обращения: 23.08.2022).

31. Конева, Л.В. Оценка уровня психоэмоционального напряжения и утомления по показателям, характеризующим состояние внимания человека / Л.В. Конева, С.Н. Кореневская, С.В. Дегтярев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2012. - Т.11, №4. - С.993-1000.

32. 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.

33. Кореневский, Н.А. Биофизика акупунктуры/Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников. - Старый Оскол: ТНТ, 2002. - 396 с.

34. Кореневский, Н.А. Гибридные нечеткие модели оценки функционального состояния и состояния здоровья человека-оператора информационно насыщенных систем / Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, И.И. Хрипина, М.А. Мясоедова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2019. - Т.18, № 2. -С.105-109.

35. 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.

36. Кореневский, Н.А. Информационно-интеллектуальные системы для врачей рефлексотерапевтов: монорафия / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников. -Старый Оскол: ТНТ, 2013. - 424 с.

37. Кореневский, Н.А. Использование нечетких классификационных моделей для оценки эргономики технических систем / H.A. Кореневский, С.А. Горбатенко, В.В. Руденко, А.В. Бойцов - Известия Юго-Западного государственного университета, 2012. №4. - С. 20-21.

38. Кореневский, Н.А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем / Н.А. Кореневский // Медицинская техника. - 2015. - №1 (289). - С.33-35.

39. Кореневский, Н.А. Количественная оценка защитных механизмов организма по энергетическому разбалансу меридианных структур / Н.А. Кореневский, Л.В. Шульга, С.Н. Родионова, К.В. Разумова, А.Ю. Рыбаков // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. - 2023. Т.13. № 3. - С. 82-101.

40. Кореневский, Н.А. Математическая оценка влияния электромагнитных полей промышленной частоты на иммунную систему человека / Н.А. Кореневский, А.А. Трусевич, А.Ю. Рыбаков // В сборнике: Инфокоммуникации и космические технологии: состояние, проблемы и пути решения. сборник научных статей по материалам VIII Всероссийской научно-практической конференции, посвящённой 60-летию Юго-Западного государственного университета. Курск, 2024. - С. 247252.

41. Кореневский, Н.А. Математические методы обработки медико-биологической информации. Математическая статистика: учебник / Н.А. Кореневский, З.М. Юлдашев, Т.Н. Конаныхина — Старый Оскол: ТНТ, 2021. — 304 с.

42. Кореневский Н.А. Метод дифференциальной диагностики состояния оперативной памяти / Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, А.Ю. Рыбаков, К.В. Разумова, Р.И. Сафронов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2024. Т. 23. № 2. - С. 168-177.

43. Кореневский Н.А. Метод комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях нечеткой структуры данных / В.В. Аксенов, С.Н. Родионова, С.Н. Гонтарев, Л.П. Лазурина, Р.И. Сафронов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2023. -№3. - С. 80-96.

44. Кореневский, Н.А. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки притяни решений: монография / Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, И.И. Хрипина. - Старый Оскол: ТНТ, 2019. - 472 с.

45. 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. 99-46.

46. Кореневский, Н.А. Метод синтеза двумерных классификационных пространств / Н.А. Кореневский, В.В. Буняев // Известия ВУЗов. Приборостроение. Т.48, №2, 2005. - С. 35-38.

47. Кореневский, Н.А. Метод синтеза математических моделей прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний работников предприятий электроэнергетики / Н.А. Кореневский, М.А. Мясоедова, К.В. Разумова, А.В. Серебровский // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2019. - Т.9, №2. - С.127-143.

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

49. Кореневский, Н.А. Нечеткие модели оценки уровня эргономики технических систем и ее влияние на состояние здоровья человека оператора с учетом функциональных резервов [электронный журнал] / Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Т.Н. Говорухина, М.А. Мясоедова, Л.В.// Моделирование, оптимизация и информационные технологии - Воронеж, 2019. - № 1 (24) https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/04/Issue_1 (24L2019.pdf

50. Кореневский, Н.А. Оценка защитных функций организма и его систем по показателям функционального состояния и функционального резерва/ Н.А.

Кореневский, С.Н Родионова, К.В Разумова, О.Ю. Лукаш // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 22. № 3. 2023. - С. 67-77.

51. 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, 2020. - 472 с.

52. Кореневский, Н.А. Оценка эргономики сельскохозяйственных машин и ее использование в оценке состояния работников АПК / Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, В.В. Серебровский, Т.Н. Сапитонова // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2012. - №1. - С. 122-127.

53. Кореневский, Н.А. Полифункциональная компьютерная система рефлексодиагностики и рефлексотерапии / Н.А. Кореневский, С.А. Филист, С.Г. Емельянов, В.Н. Шевякин, Р.А. Крупчатников // Медицинская техника- 2008. - № 4. - С. 20-24.

54. Кореневский, Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей / Н.А. Кореневский // Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. - Санкт-Петербург, 1993 -32с.

55. Кореневский, Н.А. Прогнозирование и диагностика заболеваний, вызываемых вредными производственными и экологическими факторами на основе гетерогенных моделей / Н.А. Кореневский, Н.А. Серебровский, В.И. Коптева, Н.А. Говорухина. - Курск: Изд-во Курск. гос. с.-х. ак, 2012. - 231 с.

56. Кореневский, Н.А. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сердечно-сосудистой системы по электрическому разбалансу меридианных структур организма / Н.А. Кореневский, А.В. Поляков, Ю.А. Челебаева // Сборник научных статей по материалам XXII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» - 2019. Юго-Зап. гос. ун-т, Курск -2019. - С. 58-62.

57. 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.

58. Кореневский, Н.А. Проектирование медико-экологических информационных систем / Н.А. Кореневский, Н.Д. Тутов, Л.П. Лазурина // М-во образования Рос. Федерации. Кур. гос. техн. ун-т. - Курск, 2001. - 193 с.

59. 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.

60. 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.

61. Кореневский, Н.А. Системы поддержки принятия решений врачей профпатологов с гибридной нечёткой сетевой базой знаний/ Н.А. Кореневский, Р.И. Сафронов, В.И. Серебровский: монография. - Курск: Изд-во Курск. гос. с.-х.ак., 2021.- 333 с.

62. 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.-528с.

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

64. Красовский, Г.И. Планирование эксперимента / Г.И. Красовский, Г.Ф. Филаретов — Минск: Изд-во БГУ, 1982. — 302 с.

65. Крикунова, Е.В. «Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы с учетом защитных механизмов организма» / Е.В. Крикунова // дисс. канд. техн. наук : 2.2.12: защищена 21.04.23 -Курск, 2023. - 151 с.

66. Крупчатников, Р.А. Методология построения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений врача рефлексотерапевта на основе многоконтурных моделей с гибридной базой знаний / Р.А. Крупчатников // дисс. докт. техн. наук: 05.11.17, защищена 18 октября 2013, Курск, 2013. - 450 С.

67. Кэнал, Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога / Л. Кэнал // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. - М.: 1974. - 157 с.

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

69. Леонова, А.Б. Психодиагностика функциональных состояний человека / А.Б. Леонова. - М.: Изд-во МГУ, 1984. - 199 с.

70. Лобзин, В.Ю. Комплексная ранняя диагностика нарушений когнитивных функций / В.Ю. Лобзин // Журнал неврологии и психиатрии. - 2015. - №11. - С.72-79.

71. Лувсан, Г. Очерк методов восточной рефлексотерапии / Г. Лувсан. - 3-е изд., перераб. и доп. - Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1991. - 432 с.

72. Лупанов, И.А. Функциональная нейровизуализация в ранней диагностике когнитивных нарушений/И.А. Лупанова// дис. ... канд. мед. наук: 14.01.11: защищена 09.09.2014 - СПб, 2014. - 135с.

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

74. Медников, Д.А. Интеллектуальная система прогнозирования ишемических рисков у машинистов локомотивных бригад. дис. ... канд. техн. Наук :2.2.12: защищена 29.10. 2021 / Медников Дмитрий Анатольевич. - Курск, 2021. - 154 с.

75. Мясоедова, М.А. Математические модели оценки влияния электромагнитных полей на появление и развитие профессиональных заболеваний в электроэнергетической отрасли [Электронный ресурс] / М.А. Мясоедова, Н.А. Кореневский, Л.В. Стародубцева, М.В. Писарев // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2019. - Т. 7, № 2. - С. 27-42. - URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/05/MyasoedovaSoavtori_2_19_1.pdf. -DOI: 10.26102/2310-6018/2019.25.2.013.

76. Мясоедова, М.А. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний работников электроэнергетической отрасли на основе гибридных нечетких моделей : дис. ... канд. техн. наук : 05.11.17 : защищена 28.08.19 / Мясоедова Марина Анатольевна. - Курск, 2019. - 162 с.

77. Оверченко, К.В. Церебральный метаболизм при дисциркуляторной энцефалопатии возможности позитронно-эмиссионной томографии с 18F-2-фтордезокси^-глюкозой / К.В. Оверченко, М.С. Рудас, В.И. Шмырев, Е.Б. Лаукарт, Т.Я. Заец, Е.В. Ермакова // Кремлевская медицина. Клинический вестник.

- 2012.- №4. - С. 6-10.

78. Одинак, М.М. Ультразвуковая диагностика нарушений церебральной гемодинамики у больных сосудистой деменцией / М.М. Одинак, А.Ю. Емелин, В.Ю. Лобзин, Н.А. Лупина // Медицинский академический журнал. - 2008.- №28(4).

- С. 115-122.

79. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике / В.П. Омельченко, А.А. Демидова // Серия учебники. Учебные пособия / Ростов на Дону. Феникс, 2001. - 304 с.

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

81. Поляков, А.В. Аппаратно-программный комплекс для оценки и реабилитации функции внимания и памяти / А.В. Поляков, С.Н. Родионова, С.В.

Филипов // XXXII Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы 2019». Рязань, 2019. - С.75-78.

82. Поляков, А.В. Диагностика ранних стадий когнитивных нарушений внимания на основе гибридных нечетких решающих правил / А.В. Поляков, С.Н. Родионова, Н.Л. Коржук, Л.В. Стародубцева // Моделирование, оптимизация, информационные технологии. https://moit.vivt.ru/wp-соп!еп1/ир1оаё8/2019/11/Ро1уакоу8оа^ог8_4_19_1.р# Б01:10.26102/2310-6018/2019.27.4.031.

83. Поляков, А.В. Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики нарушений когнитивной функции внимания: дис. . канд. техн. наук : 05.11.17 : защищена 12.03.21 / Поляков Андрей Викторович. - Тула, 2020. - 153 с.

84. Поляков, А.В. Прогнозирование появления и развития расстройств когнитивных функции внимания в процессе трудовой деятельности операторов информационно-насыщенных человеко-машинных систем / А.В. Поляков, Н.Л. Коржук, С.Н. Родионова, Е.А. Николаева // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. - 2019. Т.9. № 2 - С. 102-116.

85. Профессиональная патология: национальное руководство / под ред. Н. Ф. Изме рова. — М. : ГЭОТАР-Медиа, 2011. — 784 с.

86. Профессиональный риск для здоровья работников (Руководство) / под ред. Н. Ф. Измерова и Э. И. Денисова. - М: Тровант, 2003. - 448 с.

87. Родионова, С.Н. Методы и средства прогнозирования, оценки степени тяжести и динамики развития хронической ишемии нижних конечностей :/С.Н. Родионова С.Н.// дисс. канд. техн. наук: 2.2.12: защищена 29.10.21 - Курск, 2021. -- 164 с.

88. Родионова, С.Н. Оценка уровня защиты организма по электрическим характеристикам биологически активных точек / С.Н. Родионова // Биотехнология и биомедицинская инженерия: сборник научных трудов по материалам XII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием,

посвященной 87-летию Курского государственного медицинского университета (27 октября 2022 года) - Курск: Изд-во КГМУ, 2022. - С. 172-174.

89. Рыбаков, А.Ю. Метод дифференциальной диагностики состояния оперативной памяти/ А.Ю. Рыбаков // Медицинские приборы и технологии: Сборник статей по материалам Международной конференции «Медицинские приборы и технологии-2024»/ Под ред. А.З. Гусейнова и др. Вып. 11.- Тула: Изд -во Тул. ГУ, 2024. - С.237 - 241.

90. Рыбаков, А.Ю. Нечеткая модель оценки состояния оперативной памяти/ А.Ю. Рыбаков, С.Н. Родионова, Р.И. Сафронов// Медицинские приборы и технологии: Сборник статей по материалам Международной конференции «Медицинские приборы и технологии-2024»/ Под ред. А.З. Гусейнова и др. Вып. 11.- Тула: Изд - во Тул. ГУ, 2024. С242- 246.

91. Рыбаков, А.Ю Оценка функционального состояния оперативной памяти у операторов человеко- машинных систем/ А.Ю. Рыбаков// «Медико-экологические информационные технологии-2024» Сборник научных статей по материалам 27 Международной научно- технической конференции, Курск. ЮЗГУ, 2024. - С. 85-88.

92. Сафронов, Р.И. Метод нечеткой оценки структуры данных в профпатологии / Р.И. Сафронов, С.Н. Родионова, А.В. Лях, В.В. Аксенов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 22. № 2. 2023.-С 70-79.

93. Сафронов, Р.И. Перспективы применения мягких вычислений и информационных технологий в профпатологии / Р.И. Сафронов, Л.В. Стародубцева, Е.В. Крикунова // монография. - Курск: Изд-во Курск. гос. с.-х.ак.,2018.-232 с.

94. Сафронов, Р.И. Синтез моделей прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний на основе гибридных нечетких технологий / Р.И. Сафронов, К.В. Разумова, А.Ю. Рыбаков, А.В. Лях // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2023. - №3. - С.102-121.

95. Сергиенко, С.К. Практикум по инженерной психологии и эргономике: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / под ред. Ю.К. Стрелкова / С.К. Сергиенко, В.А. Бодров, Ю.Э. Писаренко и др. // М.: Издат. Центр «Академия», 2003. - 400 с.

96. Соломин, И.Л. Математические методы в психологии: учебное пособие / И.Л. Соломин. - СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС. 2021. - 50 с.

97. Солнцева, Г.Н. О соотношении механизмов хранения и воспроизведения / Г.Н. Солнцева, Ю.К. Стрелков // «Эргономика. Труды ВНИИТЭ», вып. 3. М., 1972.

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

99. Степашов, Р.В. Метод, модели и алгоритм прогнозирования и ранней диагностики заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, на основе гибридных нечетких технологий: дис. ... канд. техн. наук : 05.11.17 : защищена 29.11.18 / Степашов Роман Владимирович. - Курск, 2018. - 144 с.

100. Стрелков, Ю.К. Микроструктурный анализ преобразований информации / Ю.К. Стрелков // «Эргономика. Труды ВНИИТЭ», вып. 3. М., 1972.

101. Титова, А.В. Прогнозирование и диагностика заболеваний провоцируемых воздействием электромагнитных полей радиочастотного диапазона на основе гибридных нечетких моделей : дис. ... канд. техн. наук : 2.2.12 : защищена 29.10.21 / Титова Анна Владимировна . - Курск, 2021. - 183 с.

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

103. 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.

104. 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. - C. 593-600.

105. 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. - №2 3. - C. 553-561.

106. 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. - C. 320-325.

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

108. Al-Kasasbeh, R.T. Fuzzy model evaluation of vehicles ergonomics and its influence on occupational diseases. R.T. Al-Kasasbeh, M.S. Alshamasin, N. Korenevskiy, S. Korenevskya, E.T. Al-Kasasbeh, I. Maksim // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019;792:143-154.

109. 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, M.S. Alshamasin, N. Korenevskiy, I. Maksim // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018;590:581-592.

110. Atkinson, R.S. The Control of Short-Term Memory / R.S. Atkinson, R.C. Shiffrin // «Scientific American», 1971, v. 225, p. 82—90.

111. Baddely, A.D. The Relation between Long-Term and Short-term Memory / A.D. Baddely, K.A. Patterson // «Brit. Med. Bull.», 1971, v. 27, p. 237—242

112. Buchanan, B.G. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project / B.G. Buchanan, H.S. Edward // Canada, USA: Addison-Wesley Publishing Company, 1984. - 749 p.

113. Effects of acupuncture and computer-assisted cognitive training for post-stoke attention deficits: study protocol a randomized controlled trial. Available at: http://ncbi.nih.gov/rmc/articles/AMC4667410/ 2015. - p. 1—10.

114. Korenevskiy, N.A. Assessment of Ergonomics of Biotechnical Systems Using Shortliffe Fuzzy Models / N.A. Korenevsky, V.N. Gadalov, E.N. Korovin, V.I. Serebrovskiy // Biomedical Engineering November 2013, Volume 47, Issue 4, - Pp. 173176.

115. Korenevskiy, N. Fuzzy Determination of The Humans Level of Psycho-Emotional / N. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, F. Ionescou, M. Alshamasin, A. P. Smit // "Mega-Conference on Biomedical Enginering" Proceedings of the 4th-international conferecejn the develjpment of biomedical engineering Ho Chi Minh City Vietnam January 8-12, 2012, - P. 354-357.

116. Korenevskiy N.A. Fuzzy determination of the human's level of psycho-emotional / N.A. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, F. Ionescouc, M. Alshamasin, E. Alkasasbeh, A.P. Smith // IFMBE Proceedings, 2013, V. 40, IFMBE, P. 213-216.

117. 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, V. 44, no. 1, pp. 32-35.

118. Korenevskiy, N. A. Use of an Interactive Method for Classification in Problems of Medical Diagnosis / N.A. Korenevsky, S.V. Degtyarev, S.P. Seregin, A.V. Novikov // Biomedical Engineering November 2013, Volume 47, Issue 4, pp 169-172.

119. Mamdani, E.H. Application of Fuzzy Logic to Approximate Reasoning Using Linguistic Synthesis / E.H. Mamdani // IEEE Transactions on computers. - 1977. - Vol. 26, Issue 12. - Pp. 1182-1191. - DOI: 10.1109/TC.1977.1674779.

120. Mamdani, E.H. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller / E.H. Mamdani, S. Assilian // International Journal of Human-Computer Studies. - 1999. - Vol. 51, Issue 2. - Pp.135-147. - DOI: 0.1006/ijhc.1973.0303

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

122. 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.

123. Sammon, Y.W.A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis / Y.W.A. Sammon // IEEE Trans, Comput.-1969, - C-18-N5-P.401-409.

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

125. Shortliffe, E.H. Computer-Based Medical Consultations: MYCIN / E.H. Shortliffe // New York: Elseviver, 1976. - Pp. 286. - DOI:10.1097/00004669-197610000-00011.

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

2004. - 689 p.

127. Tversky, B. Encoding processes in recognition and recall / B. Tversky // «Cogn. Psychol.», 1973, v.. 5, - P. 289—296.

128. Ustinov, A. Intelligent medical systems with groups of fuzzy dicision rules / A. Ustinov, A. Boitsov, S. Korenevskaya, I. Khripina // 10 Russian-German conference on biomedical engineering (25-27 June 2014 y.). - St. Petersburg: Saint Petersburg State Electrotechnical University, 2014. - Pp. 90-92.

129. Zadeh, L.A. Fuzzy sets / L.A. Zadeh // Information and control. - 1965.- Vol. 8, Issue 3. - Pp. 338-353. - DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X.

130. Zadeh, L.A. Fuzzy Sets and Fuzzy Information-Granulation Theory / L.A. Zadeh // edited by Da Ruan Chongfu Huang. - Beijing: Beijing Normal University Press,

2005. - 507 p.