Использование нейроэмуляторов в медицине и психофизиологии : THE USE OF NEURONAL EMULATORS IN MEDICINE AND PSYCHOPHYSIOLOGY

• Main Authors: Н. А. Фудин, В. Е. Якунин, В. В. Полухин, С. В. Григорьева
• Format: Report
• Language: unknown
• Published: Вестник новых медицинских технологий 2018
• Subjects: реверберации; хаос параметров; системный синтез; нейронный компьютер.; reverberation; chaos of parameters; systemic synthesis; neural computer; Russian North
• Online Access: https://dx.doi.org/10.24411/1609-2163-2018-16260; https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-neyroemulyatorov-v-meditsine-i-psihofiziologii/pdf

На сегодня задача системного синтеза (отыскание параметров порядка – главнейших диагностических признаков в медицине) остается неформализованной и нерешенной. Однако, в 80-х гг. XX-го века были открыты новые алгоритмы обучения нейроэмуляторов и нейро-ЭВМ в целом, которые существенно ускорили процесс настройки искусственных нейросетей. В настоящем сообщении вводятся два новых принципа работы нейро-ЭВМ в виде многократных ревербераций, повторений настройки нейро-ЭВМ, и задания хаотических весов wio диагностических признаков нейроэмуляторов. Эти принципы резко изменяют возможности работы нейросети в диагностике различий выборок параметров гомеостаза человека на Севере РФ, когда выборки статистически не различаются для различных гомеостазов. Введение этих принципов резко повышает возможности нейро-ЭВМ в клинической медицине и физиологии. Представлены характерные примеры из области физиологии человека (на примере широтных перемещений школьников с севера на юг и обратно). Использование нейроэмуляторов в режиме бинарной классификации при реализации этих двух принципов (с реверберацией и хаосом начальных весов wio диагностических признаков xi) обеспечивает решение задачи системного синтеза – отыскание параметров порядка xi* из всех xi (i=1,2,...,m) , т.е. переход от размерности m (числа m этих диагностических признаков xi) к числу n (n< : At the moment, the task of system synthesis has no solution and formalization (search for order parameters the main diagnostic features in medicine). However, in the 1980 of the 20th century, new algorithms for learning neural emulators and a neural computer were discovered. These discoveries significantly accelerated the process of setting up artificial neural networks. In this article, two new principles of the work of neural computer are introduced in the form of multiple reverberations, repetitions of setting up a neural computer, and setting chaotic weights wio of diagnostic signs of neural emulators. These principles dramatically change the possibilities for the operation of the neural network in diagnosing differences in the sampling of parameters of human homeostasis in the Russian North (samples are not statistically different for different homeostasis). In addition, the introduction of these principles dramatically improves the capabilities of neural computer in clinical medicine and physiology. The report presents typical examples from the field of human physiology (on the example of latitudinal movements of pupils from north to south and back). The use of neural emulators in the binary classification mode in the implementation of these two principles (reverberation and chaos of the initial weights wio of diagnostic features xi) provides a solution to the problem of system synthesis search for order parameters xi * from all xi (i = 1,2, ..., m), i.e. transition from the dimension m (the number m of these diagnostic features xi) to the number n (n << m). Now medicine is based on stochastics (this is a mistake). Also, the solution of the task of identifying order parameters (system synthesis) is not formalized not only in medicine, but also in biology in general.