Медицинские информационные системы: многомерный анализ медицинских и экологических данных. А.М. Лушнов

ГМП, КЛ, СА, приливообразующего потенциала.

      Другим системным статистическим методом описания ФС биосистем может служить определенная суммарная оценка – функционал. Он способен описать совокупность признаков нескольких биологических объектов (определенной статистической выборки) в некоторый момент времени. Алгоритм его вычисления изложен ниже.

      Кратко суть его заключается в следующем. Производится поиск разбиения множества объектов (лейкограммы, биохимических параметров, системы ферментов, ионов сыворотки крови) на непересекающиеся классы – наборы функциональной подсистемы биологических параметров (например, лейкограммы: лейкоцитов, базофилов, моноцитов и так далее), дающего локальный максимум функционалу – сумме «внутренних» корреляционных связей за вычетом некоторого порогового значения (Миркин Б. Г., 1974; Куперштох В. Л. с соавт., 1976).

      Производится поиск разбиения R = (R₁, R₂, …, R_M) множества объектов (лейкограммы, биохимических параметров, системы ферментов, ионов сыворотки крови) на непересекающиеся классы – наборы функциональной подсистемы биологических параметров (например, лейкограммы: лейкоцитов, базофилов, моноцитов и так далее) R₁, R₂, …, R_M (M = 1 или M > 1), дающего локальный максимум функционалу F – сумме «внутренних» корреляционных связей за вычетом некоторого порогового значения корреляций, характеризующего их существенность:

      где a – порог существенности связей (при a_ij > a связь существенна между объектами i и j, при a_ij < a – связь несущественна), a_ij – показатель связи между i-м и j-м объектами (a_ij = a_ji, a_ii – не исследуются и не рассматриваются), выражение i, j ∈ R_S означает принадлежность элемента a_ij к множеству R_S (Миркин Б. Г., 1974; Куперштох В. Л. с соавт., 1976).

      Таким образом, два приведенных здесь способа моделирования способны адекватно описать биологические системы, поскольку содержат основные ее признаки: множество элементов, характеризующихся в данном случае корреляционными связями друг с другом и дополнительным свойством – функцией или функционалом, не совпадающими или не характеризующимися ни одним из свойств отдельного элемента системы (Губанов В. А. с соавт., 1988). Поэтому они являются системными. Кроме того, они способны одновременно быть индикаторами функционального состояния биосистемы, так как КФ и функционал способны описать результат взаимодействия внешней среды и исходных корреляционных свойств субъектов через совокупность признаков, динамику их функций и качеств, которые прямо или косвенно характеризуют исследуемую деятельность – адаптацию (Фролов М. В., 1987).

      Кроме двух вышеприведенных статистических методов исследования широко применяюся физиологически обоснованные следующие системные и межсистемные методы: множественные корреляции (BMDP-77. …, 1977; BMDP User's …, 1987), спектральные, авторегрессионные оценки (Дженкинс Г., Ваттс Д., 1971; 1972; Бокс Дж., Дженкинс Г., 1974; Buchman J., Schulten K., 1986), таксономии и классификации (Жирмунская Е. А., Лосев В. С., 1984), раскраски графа динамических процессов