Алгоритмы прогноза развития пневмонии при острых отравлениях психотропными и снотворными средствами

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ ПРОГНОЗА РАЗВИТИЯ ПНЕВМОНИИ ПРИ ОСТРЫХ ОТРАВЛЕНИЯХ ПСС
1.1. Вводные замечания.
1.2. Решающее правило в задаче распознавания с двумя классами .
1.3. Неоднородная последовательная процедура.
1.4. Постановка задачи прогноза развития пневмонии при
острых отравлениях ПСС
ГЛАВА 2. ОТБОР ПРИЗНАКОВ, СУЩЕСТВЕННЫХ ДЛЯ
ПРОГНОЗА РАЗВИТИЯ ПНЕВМОНИИ.
2.1. Сбор медицинских данных.
2.2. Инструментальная база данных
2.2.1 Вводные замечания.
2.2.2 Схема инструментальной базы данных
2.2.3 Язык записи данных
2.2.4 Структура базы данных больных с острыми отравлениями ПСС
2.3. Редукция пространства признаков.
2.4. Проверка статистической независимости прогностических признаков
2.5. Выводы
ГЛАВА 3. О РАСПРЕДЕЛЕНИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ЛОГАРИФМА
ОТНОШЕНИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ.
3.1. Функция плотности логарифма отношения правдоподобия при неравных внутриклассовых дисперсиях
3.2. Функция плотности логарифма отношения правдо
подобия при равных внутриклассовых дисперсиях.
3.3. Функция плотности логарифма отношения правдоподобия для качественных признаков
3.4. Выводы.
ГЛАВА 4. МОДИФИКАЦИЯ НЕОДНОРОДНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ ПРОЦЕДУРЫ.
4.1. Вычисление функции плотности суммы Вальда
4.1.1. Непрерывные признаки.
4.1.1.1. Вычисление функции плотности суммы
4.1.1.2. Теорема об ограниченности функции 5.
4.1.2. Дискретные признаки
4.1.3. Функция плотности суммы непрерывных
и дискретных признаков.
4.1.2. Обобщение для случая отсутствующих значений
4.2. Классификатор Байеса.
4.3. Интерпретация модели распознавания на исходных данных
4.4. Выводы.
ГЛАВА 5. ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ПНЕВМОНИИ ПРИ ОСТРЫХ
ОТРАВЛЕНИЯХ ПСС ПО ДВУМ ПРИЗНАКАМ.
5.1. Вводные замечания
5.2. Прогноз на основе аппроксимации выборочных данных двумерным нормальным законом
5.2.1. Определение границы области принятия решений.
5.2.2. Интерпретация модели распознавания на исходных данных
5.3. Прогноз на основе аппроксимации выборочных данных произведением кривых Пирсона I типа
5.3.1. Способ аппроксимации
5.3.2. Алгоритм вычисления границы области принятия решений
5.3.3. Интерпретация модели распознавания на исходных данных.
5.4. Оценка вероятности ошибки классификации
5.5. Выводы.
ГЛАВА 6. ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ ПРОГНОЗА РАЗВИТИЯ ПНЕВМОНИИ ПРИ ОСТРЫХ ОТРАВЛЕНИЯХ ПСС
6.1. Прогноз пневмонии по шести параметрам больного.
6.2. Прогноз пневмонии по двум параметрам больного
6.2. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ