2.5 Выводы второго раздела

1. На основе анализа литературных данных и по результатам собственных исследований сформировано пространство информативных признаков, включающее девятнадцать предикторов, отличающееся использованием в качестве предикторов энергетические характеристики БАТ, связанных с диагностикой и терапией АГ.

2. Предложена параметрическая модель электрического сопротивления биоматериала, построенная на основе анализа переходного процесса в БАТ, отличающаяся тем, что её параметры определяются посредством построения уравнения нелинейной регрессии по точкам переходной характеристики, позволяющая сформировать пространство информативных признаков в виде двух

временных рядов, каждая пара компонентов которых описывает параметры модели биоматериала в заданный момент воздействия импульсом Хэвисайда, а сами элементы рядов - эволюцию сопротивления и емкости в параметрической модели электрического сопротивления БАТ в процессе воздействия на биоматериал импульсами Хэвисайда.

3. Для шестнадцати предикторов сформированы«слабые» классификаторов нижнего иерархического уровня, отражающие апостериорную вероятность прогноза или осложнения АГ по соответствующему предиктору.

4. Предложены гибридные модели, агрегирующие «слабые» классификаторы в решающие правила, отличающиеся учетом комплексированных признаков: Х17 - уровень психоэмоционального напряжения и Х18 - уровень хронического утомления, которые определяются по показателям внимания, БАТ и компьютерным тестам, иХ19 - уровень защитных механизмов организма по отношению к АГ (определяется комбинированным способом по данным лабораторных и инструментальных средств исследований), а также наличия у пациентов длительного корригируемого и некорригируемогоАД.

5. Разработан метод построения гибридных нечетких моделей для прогнозирования возникновения и осложнений АГ у ВЭС с учетом энергетических характеристик БАТ, включающий следующие основные этапы: формирование пространства информативных признаков, выбор информативных БАТ, формирование моделей переходных характеристик в выбранных БАТ, вычисление информативных признаков, соответствующих выбранным БАТам; формирование «слабых» классификаторов, агрегация слабых классификаторов с учетом комплексированных признаков и статуса АД.

3