Проблема выбора инвариант в биокибернетике с позиций статистики
Том 3 № 4 (2022), Статьи
Том 3 № 4 (2022)

Проблема выбора инвариант в биокибернетике с позиций статистики

Статьи
https://doi.org/10.51790/2712-9942-2022-3-4-12
Опубликовано Декабрь 29, 2022
Г. В. Газя
Югорский государственный университет, г. Ханты-Мансийск, Российская Федерация
Н. Ф. Газя
Сургутский государственный университет, г. Сургут, Российская Федерация
В. М. Еськов
Сургутский филиал Федерального государственного учреждения «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук», г. Сургут, Российская Федерация
PDF

Ключевые слова

хаос
псевдоаттракторы
эффект Еськова–Зинченко
инварианты

Как цитировать

1.
Газя Г.В., Газя Н.Ф., Еськов В.М. Проблема выбора инвариант в биокибернетике с позиций статистики // Успехи кибернетики. 2022. Т. 3, № 4. С. 102-109. DOI: 10.51790/2712-9942-2022-3-4-12.
ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver ГОСТ Р 7.0.5-2008

Скачать ссылку

Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX

Аннотация

идентификация стационарных режимов (неизменности) биосистем в биокибернетике приобрела критическое значение после открытия эффекта Еськова–Зинченко. В этом эффекте доказано отсутствие статистической устойчивости любой выборки любого параметра функций организма человека. Если любая выборка статистически уникальна, то статистика не работает и нет тогда способов наблюдать неизменность биосистемы (она находится в непрерывном хаотичном движении). В работе предлагается рассчитывать числа k пар (в таблицах парных сравнений выборок), которые статистически могу иметь общую генеральную совокупность. Одновременно обращается внимание на то, что площади псевдоаттракторов в двумерных фазовых пространствах состояний тоже могут быть инвариантами (при неизменном физиологичном состоянии биосистемы).

https://doi.org/10.51790/2712-9942-2022-3-4-12
PDF

Литература

Prigogine I. R. The Philosophy of Instability. Futures. 1989;396–400.

Weaver W. Science and Complexity. American Scientist. 1948;36(4):536–544.

Eskov V. M., Filatova O. E. Problem of Identity of Functional States of Neuronal Systems. Biofizika. 2003;48(3):526–534.

Eskov V. M. Automatic Identification of Differential Equations Simulating the Behavior of Neuron Circuits. Measurement Techniques. 1994;37(3):359–364. DOI: 10.1007/BF02614280.

Еськов В. В. Математическое моделирование гомеостаза и эволюции complexity: монография. Тула: Изд-во ТулГУ; 2016. 307 с.

Еськов В. В., Пятин В. Ф., Филатова Д. Ю., Башкатова Ю. В. Хаос параметров гомеостаза сердечно-сосудистой системы человека. Самара: ООО «Порто-Принт»; 2018. 312 с.

Еськов В. М., Галкин В. А., Филатова О. Е. Complexity: хаос гомеостатических систем / Под ред. Г. С. Розенберга. Самара: ООО «Порто-Принт»; 2017. 388 с.

Еськов В. М., Галкин В. А., Филатова О. Е. Конец определенности: хаос гомеостатических систем / Под ред. А. А. Хадарцева, Г. С. Розенберга. Тула: Тульское производственное полиграфическое объединение; 2017. 596 с.

Vokhmina Y. V., Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Filatova O. E. Measuring Order Parameters Based on Neural Network Technologies. Measurement Techniques. 2015;58(4):462–466. DOI: 10.1007/S11018015-0735-X.

Filatova O. E. Measurement and Control Facilities for Investigating Neuron Systems. Measurement Techniques. 1998;41(3):229–232. DOI: 10.1007/BF02503888.

Filatova O. E. Standardizing Measurements of the Parameters of Mathematical Models of Neural Networks. Measurement Techniques. 1997;40(1):55–59. DOI: 10.1007/BF02505166.

Башкатова Ю. В., Филатов М. А., Шакирова Л. С. Состояние сердечно-сосудистой системы спортсменов при нагрузке на Севере Российской Федерации. Экология человека. 2020;6:41–45. DOI: 10.33396/1728-0869-2020-6-41-45.

Grigorenko V. V., Nazina N. B., Filatov M. A., Chempalova L. S., Tretyakov S. A. New Information Technologies in the Estimation of the Third Type Systems. Journal of Physics: Conference Series. 2021;1889:032003. DOI: 10.1088/1742-6596/1889/3/032003.

Филатов М. А., Иляшенко Л. К., Колосова А. И., Макеева С. В. Стохастический и хаотический анализ параметров внимания учащихся разных экологических зон. Экология человека. 2019;7:11–16. DOI: 10.33396/1728-0869-2019-7-11-16.

Filatov M. A., Poluhin V. V., Shakirova L. S. Identifying Objective Differences Between Voluntary and Involuntary Motion in Biomechanics. Human. Sport. Medicine. 2021;21(1):145–149. DOI: 10.14529/hsm210118.

Наточин Ю. В. Гомеостаз. Успехи физиологических наук. 2017;48(4):3–15.

Khadartsev A. A., Eskov V. V., Pyatin V. F., Filatov M. A. The Use of Tremorography for the Assessment of Motor Functions. Biomedical Engineering. 2021;54(6):388–392.

Kolosova A. I., Filatov M. A., Maistrenko E. V., Ilyashenko L. K. An Analysis of the Attention Indices in Students from Surgut and Samara Oblast from the Standpoint of Stochastics and Chaos. Biophysics. 2019;64(4):827–832. DOI: 10.1134/S0006302919040240.

Козлова В. В., Галкин В. А., Филатов М. А., Еськов В. М. Моделирование нейросетей мозга с позиций гипотезы W. Weaver. Сложность. Разум. Постнеклассика. 2021.1:59–68. DOI: 10.12737/2306174X-2021-52-59.

Филатова О. Е., Галкин В. А., Башкатова Ю. В., Шакирова Л. С. Новые возможности нейрокомпьютеров в биомедицине. Сложность. Разум. Постнеклассика. 2021;3:5–16. DOI: 10.12737/2306174X-2021-5-14.

Еськов В. В., Галкин В. А., Гавриленко Т. В., Юшкевич Д. П., Поросинин О. И. Моделирование неопределенностей в рамках компартментно-кластерной теории. Сложность. Разум. Постнеклассика. 2021;4:85–94. DOI: 10.12737/2306-174X-2022-61-72.

Еськов В. М., Пятин В. Ф., Чемпалова Л. С., Шамов К. А., Кухарева А. Существуют ли возможности для исследования стохастики в кардиологии и во всей медицине? Сложность. Разум. Постнеклассика. 2022;1:28–47. DOI: 10.12737/2306-174X-2022-28-49.

Хадарцев А. А., Галкин В. А., Башкатова Ю. В., Гавриленко Т. В. Фундаментальные источники непредсказуемости для биосистем у M. Gell-Mann. Сложность. Разум. Постнеклассика. 2022;1:95– 108. DOI: 10.12737/2306-174X-2022-90-102.

Газя Г. В., Еськов В. В. Искусственные нейросети в оценке возрастных изменений. Вестник новых медицинских технологий. 2022;29(1):101–105. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-1-101-105.

Еськов В. В., Газя Г. В., Асриев Е. А. Возрастные аспекты изменения параметров кардиоритма женского населения Севера РФ. Вестник новых медицинских технологий. 2022;29(2):100–103. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-2-100-103.

Газя Г. В., Еськов В. В., Галкин В. А., Филатова О. Е. Состояние сердечно-сосудистой системы работников нефтегазовой отрасли в условиях действия промышленных электромагнитных полей. Вестник новых медицинских технологий. 2022;29(2):104–108. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-2-104108.

Коннов П. Е., Филатов М. А., Поросинин О. И., Юшкевич Д. П. Использование искусственных нейросетей в оценке актинического дерматита. Вестник новых медицинских технологий. 2022;29(2):109–112. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-2-109-112.

Хадарцева К. А., Филатов М. А., Мельникова Е. Г. Проблема однородности выборок параметров сердечно-сосудистой системы приезжих на Севере Российской Федерации. Экология человека. 2020;7:27–31. DOI: 10.33396/1728-0869-2020-7-27-31.

Eskov V. M., Filatov M. A., Gazya G. V., Stratan N. F. Artificial Intellect with Artificial Neural Networks. Russian Journal of Cybernetics. 2021;2(3):44–52. DOI: 10.51790/2712-9942-2021-2-3-6.

Filatova O. E., Bashkatova Yu. V., Shakirova L. S., Filatov M. A. Neural Network Technologies in System Synthesis. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2021;1047:012099. DOI: 10.1088/1757899X/1047/1/012099.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.