Методика интеллектуальной диагностики зрительного анализатора

• Опубліковано в: : Математичні машини і системи
• Дата: 2010
• Автори: Федоров, Е.Е., Слесорайтите, И.
• Формат: Стаття
• Мова: Russian
• Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2010
• Теми: Моделювання і управління великими системами
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83295
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Методика интеллектуальной диагностики зрительного анализатора / Е.Е. Федоров, И. Слесорайтите // Мат. машини і системи. — 2010. — № 3. — С. 104-110. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

В статье была предложена методика интеллектуальной диагностики зрительного анализатора, основанная на коннекционистских моделях и теории распознавания образов. которая включает в себя выявление и формализацию зависимостей между признаками сканирующей лазерной поляриметрии (SLP) и признаками ретробульбарной гемодинамики (RH); синтез структуры нейросети и ее математической модели; определение параметров модели; создание функционала цели; разработку процедуры прогноза. Для предложенной методики приводятся результаты численного исследования. У статті запропонована методика інтелектуальної діагностики зорового аналізатора, заснована на конекціоністських моделях і теорії розпізнавання образів. яка містить у собі виявлення й формалізацію залежностей між ознаками лазерної поляриметрії, що сканує (SLP), і ознаками ретробульбарної гемодинаміки (RH); синтез структури нейромережі і її математичної моделі; визначення параметрів моделі; створення функціоналу мети; розробку процедури прогнозу. Для запропонованої методики наводяться результати чисельного дослідження. In the article a method of intellectual diagnostics of the visual analyzer based on connection models and theory of pattern recognition was offered. The method includes: detection and formalization of relations between indications scanning laser polarimetry (SLP) and indications retrobulbar hemodynamics (RH); synthesis of neuronet structure and its mathematical model; identification of parameters of model; creation of a functional of the purpose; development of procedure of the prognosis. For an offered technique the outcomes of numerical research are resulted.