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控制论与编程
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心理生理特征诊断系统的非参数学习模型

Poriadin Anton

伏尔加州立大学信息与计算系统系研究生

424000, Russia, Marii El, g. Ioshkar-Ola, Ploshchad' Lenina, 3

lazy.ant10@gmail.com
Oparin Kirill

伏尔加州立大学信息与计算系统系研究生

424000, Russia, Marii El oblast', g. Ioshkar-Ola, ul. Ploshchad' Lenina, 3

kirill.oparin@hotmail.com

DOI:

10.7256/2306-4196.2016.2.18155

评审日期

28-02-2016


出版日期

03-03-2016


注解: 该研究的对象是一个人心理生理特征诊断领域的决策支持系统。
在这篇论文的研究主题是使用神经网络(NS)在测试的发展,用于评估一个人的心理生理状态。
在本文中,作者考虑使用NS来评估一个人的心理生理状态的可能性,使用其他研究人员在使用NS来解决医学诊断问题时获得的发展,例如,心肌梗塞的 在工作中使用了数学建模的方法,如:概率论的方法,数理统计,人工智能,预测和决策的方法。 文章表明,NS是研究这种随机系统作为一个人的有效工具。 在心理生理学诊断系统中使用NS通过揭示不同人类系统之间的隐藏依赖关系来提高准确性。 使用ns处理心理生理学测试结果的可能性使用神经网络的广义描述和处理RDO测试结果的NS的输入和输出向量的示例来证实。


出版日期:

诊断学, 诊断学, 一个人的心理生理特征, 一个人的心理生理特征, 心理生理学测试, 心理生理学测试, 决策支持, 决策支持, 神经网络, 神经网络, 神经生理学, 神经生理学, RDO, RDO, 攻丝测试, 攻丝测试, LVQ神经网络, LVQ神经网络, 非参数学习模型, 非参数学习模型