М.А. Меркулова, М.М. Лапкин, Р.А. Зорин
___________________________________________________________________________

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова,
г. Рязань, Российская Федерация
___________________________________________________________________________

Цель. Апробация математических методов кластерного анализа и искусственных нейронных сетей для решения вопросов классификации и прогнозирования результативности воспроизведения зрительных образов у испытуемых с различными свойствами нервной системы и неодинаковой «физиологической стоимостью» деятельности.

Материалы и методы. Проводилось комплексное исследование испытуемых обоего пола в возрасте от 18 до 20 лет при реализации целенаправленной деятельности по воспроизведению зрительных образов, используя разнообразные комплексы физиологических и психофизиологических приемов, в том числе с применением методов многомерной статистики (кластерный анализ и теории искусственных нейронных сетей).

Результаты. Изучалась роль индивидуальных особенностей ЦНС (психодинамических свойств и показателей функциональной асимметрии), а также «физиологической стоимости» (на основе математического анализа ритма сердца) в формировании неодинаковой результативности целенаправленной деятельности испытуемых при воспроизведении зрительных образов. Применение кластерного анализа позволило выделить 2 относительно однородные группы испытуемых, характеризующихся определенными показателями результативности при воспроизведении зрительных образов: кластер 1 – высоко результативный; кластер 2 – низкорезультативный. Ведущим показателем результативности являлось количество ошибочных выборов, вторым значимым показателем выделенных кластеров являлось количество правильных выборов. При анализе усреднённых рангов показателей, применяя технологию искусственных нейронных сетей, было установлено, что наибольшую роль в решении задачи классификации играли показатели математического анализа ритма сердца, второе место заняли показатели функциональной асимметрии, третье – психодинамические характеристики.

Заключение. Использование методов многомерной статистики (кластерного анализа и теории искусственных нейронных сетей), позволяют эффективно решать задачу классификации испытуемых, ранжировать исследуемые показатели, выявлять наиболее значимые и на их основе строить прогностические модели, позволяющие с высокой репрезентативностью предвидеть успешность деятельности конкретных испытуемых при воспроизведении зрительных образов.

Ключевые слова: результативность воспроизведения, зрительные образы, психодинамические свойства, функциональная асимметрия, математический анализ ритма сердца, кластерный анализ, теория искусственных нейронных сетей.

2018 год, выпуск №3
Неврология, клиническая психология, психиатрия, наркология
Читать статью (pdf) →
DOI: 10.23888/HMJ201863374-382
Для цитирования: Меркулова М.А., Лапкин М.М., Зорин Р.А. Использование кластерного анализа и теории искусственных нейронных сетей для прогнозирования результативности целенаправленной деятельности человека // Наука молодых (Eruditio Juvenium). 2018. Т. 6, №3. С. 374-382. doi:10.23888/HMJ201863374-382
Merkulova MA, Lapkin MM, Zorin RA. Theuse of cluster analysis and the theory of artificial neural networks to predict the effectiveness of targeted human activity. Science of the young (Eruditio