Standardizing measurements of the parameters of mathematical models of neural networks

Abstract

This article examines the problem of standardizing the states of complex dynamic objects -dynamic biological systems (DBIs). The resolution of this problem reduces to using mathematical models of these and analyzing the dynamic processes in DBIs in response to specially identified optimum parameters (amplitude, duration) of external (electrical, mechanical, chemical) stimuli. The potential for the use of such approaches in medicine and biology is also discussed.The formalization of biomedical research is a process that is still far from completion. The use of mathematical methods in such investigations along with various mathematical models of the biological systems being studied is still in the developmental stage. The mathematical methods that are used are usually based on statistical analyses of data and the determination of numerical characteristics of the expected distribution function of a given random variable -moments of different orders (mathematical expectation, variance, modes) or correlation coefficients [1, 2].However, it is still relatively rare for researchers to attempt to construct mathematical models of the dynamics of medical-biological processes, and when this is done the model is sometimes regarded as an exception to the rule and a mathematical oddity. This situation is first of all the result of the lack of a unified approach to the mathematical representation of biomedical processes, as well as to the cautious attitude of specialists in biology and medicine as regards the use of math -specialists who tend to be advocates of pure empiricism. Despite advances in mathematics and biophysics and the work of researchers in neurocomputing and systems analysis, no significant strides are being made in medical schools or university biology programs in the teaching of physico-mathematical methods of studying living things. The efforts here are weak and disorganized. The importance of the use of rigorous methods in research and the standardization of biomedical measurements is not being stressed, and students are not being fully exposed to the possibilities of mathematical methods of studying the functional systems of humans and animals. Graduates in the biomedical fields finish their schooling with the firm conviction that the issues of precision in measurement and metrological evaluation of the equipment they use are the concerns of other specialists. The blame for poor-quality measurements in biology and medicine must be laid at the foot not of these specialists, but those working in biology and medicine.The "consumer's" attitude of doctors and biologists toward technical systems obviously can only be changed through the efforts of specialists in metrology and physics together with mathematicians and engineers. The disciplines mentioned above must be better incorporated into the training programs for doctors and biologists (in the form of special courses on metrology, neurocomputing, and mathematical methods). Otherwise, the gap between these two areas of intellectual activity will only widen, a...

Artificial Intellect with Artificial Neural Networks

“…Иными словами, за последние 20 лет был открыт огромный класс объектов и систем, которые не могут быть диагностированы и смоделированы (описаны) в рамках существующих теорем и моделей (на базе ДСН). В первую очередь, речь идет о работе мозга [8][9][10][11][12] и о поведении любых биосистем, образующих организм человека [13][14][15][16][17].…”

“…Очевидно, что в табл. 0,00 0,32 0,05 0,10 0,64 0,01 0,55 0,00 0,28 0,31 0,00 0,90 0,00 0,00 2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,58 3 0,32 0,00 0,75 0,00 0,03 0,67 0,19 0,00 0,01 0,30 0,02 0,10 0,00 0,00 4 0,05 0,00 0,75 0,00 0,07 0,83 0,00 0,00 0,00 0,06 0,03 0,04 0,00 0,00 5 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,41 0,38 0,66 0,03 0,00 0,21 0,00 0,00 6 0,64 0,00 0,03 0,07 0,00 0,21 0,86 0,00 0,21 0,52 0,00 0,66 0,00 0,00 7 0,01 0,00 0,67 0,83 0,00 0,21 0,02 0,00 0,00 0,01 0,19 0,00 0,00 0,00 8 0,55 0,00 0,19 0,00 0,41 0,86 0,02 0,08 0,93 0,15 0,00 0,97 0,00 0,00 9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,38 0,00 0,00 0,08 0,06 0,00 0,00 0,07 0,00 0,01 10 0,28 0,00 0,01 0,00 0,66 0,21 0,00 0,93 0,06 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 11 0,31 0,00 0,30 0,06 0,03 0,52 0,01 0,15 0,00 0,00 0,00 0,05 0,00 0,00 12 0,00 0,00 0,02 0,03 0,00 0,00 0,19 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 13 0,90 0,00 0,10 0,04 0,21 0,66 0,00 0,97 0,07 0,36 0,05 0,00 0,00 0,00 14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 15 0,00 0,58 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Такой результат мы получили по всем параметрам организма человека и доказали [12][13][14][15][16][17][25][26][27][28][29][30] особые свойства биосистем. Очевидно, что любая система ИИ на базе ЭВМ не сможет диагностировать стационарное состояние мозга (см.…”

Non-Stationary States in Physics and Biophysics

“…Ранее [3][4][5] мы отмечали, что в биомеханике любое движение имеет уникальный характер [13]. Это означает, что матрица парных сравнений выборок треморограмм (ТМГ) или теппинграмм (ТПГ) демонстрирует крайне малую долю стохастики (для ТМГ менее 5 %), т. е. мы наблюдаем статистический хаос для выборок ТМГ.…”

“…Статистика тогда будет иметь исторический характер (прогнозы отсутствуют). Характерно, что это сейчас обозначено как эффект Еськова-Зинченко (ЭЕЗ) и этот ЭЕЗ распространен на многие другие параметры организма [7,8,13].…”

“…С другой стороны появляются новые количественные характеристики, которые будут инвариантами для реально (в биологическом смысле) стационарных режимов различных биосистем. Очевидно, что вся биофизика и биокибернетика сейчас нуждаются в создании новой теории и новых моделей в описании СТТ-complexity, особых гомеостатических систем со статистической неустойчивостью выборок x(t) [13,16].…”