Аннотация. 

В статье проводится изучение способности к обобщениям статистического классификатора, предназначенного для оценивания состояния здоровья человека по параметрам периферической крови. Описана и реализована математическая модель, предназначенная для численного исследования интерполяционных и экстраполяционных свойств разработанного авторами классификатора, основанного на полиномиально-регрессионном подходе и имеющего вероятностные оценки.

Ключевые слова: 

состояние здоровья человека, система организма, периферическая кровь, классификация, полиномиальная регрессия, обучающее множество.

Стр. 38-50.

DOI 10.14357/20718632210404

 

 

Литература

1. Р.В. Cтавицкий, Л.А. Лебедев, А.Л. Лебедев, А.Ю. Смыслов. Количественная оценка гомеостатической активности здоровых и больных людей. - М.: ГАРТ. 2013. 131 с.

2. Н.Ю. Добровольская, Л.А. Лебедев, А.Л. Лебедев, Ю.Б. Новожилов, Р.В. Ставицкий. Химио-лучевая терапия рака шейки матки. Методика оценки состояния организма и его систем // Радиология-практика. 2011. №3. С.53-63.

3. И.М. Лебеденко, Т.З. Чернявская, Р.В. Ставицкий, О.Н. Плаутин. Технический контроль состояния организма и его систем в процессе химио-лучевой терапии и трансплантации костного мозга при острых лейкозах // Медицинская техника. 2014. №5. С.32-36.

4. Б.М. Гавриков, И.М. Лебеденко, Н.В. Пестрякова, Р.В. Ставицкий. Об одном статистическом методе оценивания состояния здоровья человека // Труды ИСА РАН, 2016. Т. 66. № 2. С. 54-59.

5. Б.М. Гавриков, Н.В. Пестрякова. О построении признакового пространства в задаче обучения // Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. №1. С. 22-29. DOI: 10.14357/20718632180104.

6. Б.М. Гавриков, Н.В. Пестрякова, Р.В. Ставицкий. О свойствах обучающих множеств // Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. №4. С.97-107. DOI: 10.14357/207186321804010.

7. Б.М. Гавриков, М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова. Статистический метод распознавания на основе нелинейной регрессии // Математическое моделирование. 2020. Т.32. №4. С.116-130. DOI: 0.20948/mm-2020-04-09.

8. Б.М. Гавриков, Н.В. Пестрякова. Об экстраполяционных свойствах статистического классификатора // Информационные технологии и вычислительные системы, 2020. № 4. С. 79-90. DOI:10.14357/20718632200407.

9. М.Б. Гавриков, О.В. Локуциевский. Начала численного анализа. — М.: Янус, 1995.

10. Schürmann J. Pattern Сlassification. — New York: John Wiley&Sons, Inc., 1996.

11. Б.М. Гавриков, М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова. О свойствах классификатора при нормальных параметрах крови // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021. № 36. 23 с. DOI: 10.20948/prepr-2021-36.

12. Б.М. Гавриков, М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова. О свойствах классификатора при максимальных отклонениях параметров крови от нормы // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021. № 64. 27 с. DOI: 10.20948/prepr-2021-64.

13. Б.М. Гавриков, М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова. О свойствах классификатора при незначительных отклонениях параметров крови от нормы // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021. № 70. 26 с. DOI: 10.20948/prepr-2021-70.

14. Б.М. Гавриков, М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова. О свойствах классификатора при значительных отклонениях параметров крови от нормы // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2021. № 31. 27 с. DOI: 10.20948/prepr-2021-31.