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