Диагностические возможности психофизиологических характеристик человека

• Автор: Горбунов, Иван Анатольевич
• Шифр специальности: 19.00.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 256 с. : ил.

Глава 1. Психодиагностика и психофизиология. Современные достижения и возможности психодиагностики. Обучение нейронных сетей для целей диагностики. Психогенез как проблема психодиагностики. Психогенез и синергетика. Физиологические механизмы психических явлений как элементы психогенеза. Неравновесность между физиологическими системами как принцип психогенеза. Использование математических моделей нейронных сетей для моделирования психогенеза. Преимущества данных моделей для анализа неравновесных систем. Уточненная гипотеза исследования. Методы исследования вегетативной нервной системы. Методы исследования корковых отделов центральной нервной системы психический мозг. Методы исследования соматической нервной системы. Методы исследования интеллектуального развития. Методы исследования личности. Проверка диагностических возможностей физиологических методик для целей психодиагностики. Сила синаптической связи модифицируется при обучении для записи требуемой информации. В большинстве из рассматриваемых моделей сила синаптической связи описывается вещественным числом , принимающим бесконечное число возможных значений.


Сила синаптической связи модифицируется при обучении для записи требуемой информации. В большинстве из рассматриваемых моделей сила синаптической связи описывается вещественным числом , принимающим бесконечное число возможных значений. Поскольку каждый нейрон получает большое число входных сигналов, его выход может быть весьма сложной функцией входа. В чуть более сложной модели iii,, где ,порог активации нейрона. Первая модель нейронной динамики такого типа была сформулирована в г. Литтлом i . А. . Через несколько лет в г. Хопфилд i . Литтла может быть упрощена, если предположить симметричность межнейронных связей, после чего она допускает формулировку на языке статистической механики. А действует на нейрон Б, то нейрон Б не действует на нейрон А. Н 4, 1. Формула 1. В аналогичной Vмодели взаимодействие имеет ту же форму 1. С.
где ,а идеальные образы в V представлении а 0, 1. Заметим, что в обеих моделях отсутствуют пороги. Строго говоря, имеются две возможности либо все поля i вычисляются на одном такте, после чего все спины переворачиваются одновременно, либо вычисление полей и переворот спинов осуществляется последовательно, что представляется более реалистичным. Численное моделирование А. Е., . Р. показывают, что разные типы динамики приводят в основном к одинаковым результатам. Таковы простые модели нейронных сетей, которые способны распознавать сложные образы, однако на практике они не очень надежны. Еще одна модификация модели предполагает добавление шума. А, с вероятностью 1 i.