Построение структурных моделей объектов нечисловой природы (в биомедицинской области)

• Автор: Елисеев, Дмитрий Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 136 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.

Глава 1. Описание объектов нечисловой природы.

1.1 .Шкалы измерений.

1.1.1 .Качественные измерения

1.1 .Количественные измерения.

1.2.Классификация объектов нечисловой природы

1.2.1 .Описание нечисловыми переменными

1.2.2.Описание функциями принадлежности

1.3.Экспертные оценки

1.3.1 .Получение экспертных оценок.

1.3.2.Методы проведения экспертиз.V.
1 .Несистематизированные методы.
1.4.1 .Алгоритмы на базе нейронных сетей.
1.4.2.Г енетические алгоритмы
1.5.Вывод ы
Глава 2. Анализ биомедицинских данных структурными методами.
2.1 .Анализ данных представленных таблицей сопряженности признаков
2.1.1 .Применение мер связи, основанных на критерии X.
2.1.2.Выявление зависимостей признаков методом логлинейного анализа
2.1.3.Дифференциальная диагностика артериальной гипертонии методом анализа соответствий
2.2.Примененис многомерного шкалирования для построения структурной модели в группе риска заболевания артериальной гипертонии
2.2.1 .Поиск структуры риска заболевания артериальной гипертонии.
2.2.2.Получение структурной модели предпочтения лекарственных препаратов
методом неметрического шкалирования
2.5.Вывод ы
Глава 3. Решение биомедицинских и социальноэкономических задач комбинированным методом
3.1.Комбинированный метод анализа ТСП
3.1.1 .Метрический шаг
3.1.2.Неметрический шаг.
3.2.Биомедицинское исследование
3.2.1 .Исследование назначений лекарственных препаратов.
3.2.2.Анализ постдипломной подготовки врачей
3.3. Социальноэкономическое исследование
3.3.1.Предпочтение хлебобулочных изделий
3.3.2.Изменение объемов продаж
3.4.Сравнительная оценка эффективности применяемых методов
3.5.Вывод ы.
Заключение.
Список используемых источников


Международной научной конференции в Санкт-Петербурге. Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 работ [, , , 6, 7] в том числе 1 тезисы и 4 статьи. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 4 с. В первой главе приводится обзор репрезентативной теории измерений, объектов нечисловой природы. Рассматриваются типы нечисловых данных и шкалы, в которых они измеряются. Также рассмотрены существующие несистематические методы обработки данных нечисловой природы, такие как нейронные сети и генетические алгоритмы. Во второй главе рассматривается применение существующих методов анализа данных нечисловой природы к решению биомедицинских задач. Рассматриваются линейные, логлинейные и мультипликативные модели данных и базирующиеся на этих моделях методы. В третьей главе рассматривается разработанный в диссертационной работе комбинированный метод анализа объектов нечисловой природы. Его применение к решению сложных биомедицинских задач дифференциальной диагностики, построению структурных моделей предпочтения населением лекарственных препаратов, а также контролю за качеством лечения и выявлению субъективных факторов влияющих на решения врача о назначении того или иного лекарственного препарата. Также рассмотрено применение комбинированного метода к решению социально-экономических задач, на основе исследования компании «КОНКОМ Саратов» по исследованию рынка и средств массовой информации на рынке хлебобулочной продукции города Саратова. Дана сравнительная оценка эффективности комбинированного метода при решении структурных задач, связанных с экспертной интерпретацией полученной структуры. Заключение содержит основные выводы и рекомендации, являющиеся результатом проведенных исследований. Диссертационная работа выполнена на кафедре «Системотехника» Саратовского государственного технического университета под руководством к. Системотехника» СГТУ - Р. Н. Каримова. Автор считает своим долгом выразить благодарность и глубокую признательность: своему научному руководителю за его поддержку и помощь в работе; экспертам: профессорам СГМУ д. Ю. Г. Шварцу и д. И. М. Соколову, к. Е. Н. Корсуновой, ассистентам СГМУ Е. А. Наумовой и Н. А. Маршал-ковой, генеральному директору ООО «КОМКОН-Саратов» (Исследования рынка и СМИ) А. В. Благодаровой - за предоставленный материал и проявленное терпение и настойчивость при интерпретации конфигураций, а также побудившим автора к разработке комбинированного метода; коллегам - за критические замечания и дружеские советы, воплотившиеся в настоящей диссертации. Данная глава диссертации посвящена обзору репрезентативной теории измерений, являющейся базовой для разработки, изучения и применения алгоритмов анализа качественных данных [, 0]. Рассмотрены виды объектов нечисловой природы и некоторые методы получения и преобразования экспертных оценок. С. С. Стивенс [2]. Он рассматривал ее как теорию психофизических измерений. Постепенно расширяясь она стала применяться в психологии, а затем получило широкое распространение в различных областях науки [, , , , 7, 8, 9], таких как: педагогической квалиметрии [7], в системных исследования [, , , ], в различных задачах теории экспертных оценок [5, 1], для агрегирования показателей качества [], в социологических исследованиях [, , , , ], и др. К основным задачам репрезентативной теории измерений относятся: установление типа шкалы, в которой производились измерения; и поиск инвариантных алгоритмов анализа данных, результат работы которых не меняется при любом допустимом преобразовании шкалы [4, , , , , , , ,3]. При математическом моделировании реального явления или процесса, в соответствии с репрезентативной теорией измерений, следует установить, в каких типах шкал измерены те или иные переменные [, , , 2]. Тип шкалы задает группу допустимых преобразований, а следователыю, и применимые к этим данным алгоритмы обработки [, 1, 4]. В основе теории шкал лежит ряд аксиом, среди которых можно выделить аксиомы: тождества, рангового порядка и аддитивности [,,1].