Поставлена актуальная задача дополнения интеллектуальных систем доказательной медицины технически реализованными ментальными моделями. Посредством этих моделей осуществляется осмысление пользователем результатов цифровых моделей в системах Больших Данных. Уточнены понятия, относящиеся к этой проблематике. Определена элементная база нейронных сетей для реализации ментальных моделей. Предложен вариант непрерывной логики ментальных моделей. Построены функциональные выражения сверток входных сигналов искусственных нейронов. Определены базовые операции для использования в вычислительной архитектуре нейронной сети. Намечены перспективы развития этой проблематики.
Литература
1. Реброва О. Ю. Жизненный цикл систем поддержки принятия врачебных решений как медицинских технологий // Врач и информационные технологии. – 2020. – № 1. – С. 26–34.
2. Новая философская энциклопедия. М.: Мысль, 2010. – Т. 1–4.
3. Большой энциклопедический словарь. М.: Большая Российская энциклопедия. – 2009.
4. Лэнгтон Г. Р. Разумный глаз – M.: Едиториал. – 2003.
5. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга. – М.: Мир, 1965.
6. Самков Л. М. Математическая информатика // Информатика и ее проблемы. – Новосибирск: Наука. – 1970. – № 1. – С. 52–65. – http://parzefal.com/library/08599.pdf. Доступ 17.06.2020.
7. Кодд Е. Ф. Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных. http://citforum.ru/database/classics/codd/. Доступ 17.06.2020.
8. Карнаухов Н.С., Ильюхин Р. Г. Возможности технологий «BIG DATA» в медицине // Врач и информационные технологии. – 2019. – № 1. – С. 59–63.
9. Белышев Д.В., Гулиев Я. И., Малых В. Л., Михеев А. Е. Новые аспекты развития медицинских информационных систем // Врач и информационные технологии. – 2019. – № 4. – С. 6–12.
10. Фон Нейман Вероятностная логика и синтез надежных организмов из ненадежных компонент // Автоматы. М.: ИЛ, 1956. – С. 68–139.
11. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры на базе мемристоров // Информатизация и связь. – 2013. – № 3. – С 156–165.
12. Самков Л. М. Теоретико-логический подход к построению целевых функций для задач оптимизации проектирования // Численные методы и задачи оптимизации. Томск: ТГУ, 1983. – С. 142–151 – http://parzefal.com/library/09014.pdf. Доступ 17.06.2020.
13. Mental_model. – https://en.wikipedia.org/wiki/Mental_model. Доступ 17.06.2020.
14. Clement John J. Creative Model Construction in Scientists and Students: The Role of Imagery, Analogy, and Mental Simulation. Springer, 2008.
15. Prajapati B.B., Parikh S. M., Patel J. M. (2019) Effective Healthcare Services by IoT-Based Model of Voluntary Doctors. In: Mishra D., Yang XS., Unal A. (eds). Data Science and Big Data Analytics. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 16. Springer, Singapore, DOI: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978 981 10 7641 1_9
16. Indiveri G., Linares-Barranco B., Legenstein R., Deligeorgis G., Prodromakis T. Integration of nanoscalememristor synapses in neuromorphic computing architectures // Nanotechnology. – 2013. – Vol. 24. – № 38.
17. Maas W. Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models // Trans. Soc. Comput. Simul. Int. – 1997. – Vol. 14. – P. 1659–1671.
18. Alibart F. et al. A memristive nanoparticle/organic hybrid synapstor for neuro-inspired computing // Advanced Functional Materials. – 2012. – Vol. 22. – P. 609–616.
19. HP Labs Discovery Holds Potential to Fundamentally Change Computer System Design. “Memristor” could enable computation on memory chips. www8.hp.com/us/en/hp-news/press-release.html?id=342185 Accessed 17.06.2020.
20. Искусственный нейрон. https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron Accessed 17.06.2020.
2. Новая философская энциклопедия. М.: Мысль, 2010. – Т. 1–4.
3. Большой энциклопедический словарь. М.: Большая Российская энциклопедия. – 2009.
4. Лэнгтон Г. Р. Разумный глаз – M.: Едиториал. – 2003.
5. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга. – М.: Мир, 1965.
6. Самков Л. М. Математическая информатика // Информатика и ее проблемы. – Новосибирск: Наука. – 1970. – № 1. – С. 52–65. – http://parzefal.com/library/08599.pdf. Доступ 17.06.2020.
7. Кодд Е. Ф. Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных. http://citforum.ru/database/classics/codd/. Доступ 17.06.2020.
8. Карнаухов Н.С., Ильюхин Р. Г. Возможности технологий «BIG DATA» в медицине // Врач и информационные технологии. – 2019. – № 1. – С. 59–63.
9. Белышев Д.В., Гулиев Я. И., Малых В. Л., Михеев А. Е. Новые аспекты развития медицинских информационных систем // Врач и информационные технологии. – 2019. – № 4. – С. 6–12.
10. Фон Нейман Вероятностная логика и синтез надежных организмов из ненадежных компонент // Автоматы. М.: ИЛ, 1956. – С. 68–139.
11. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры на базе мемристоров // Информатизация и связь. – 2013. – № 3. – С 156–165.
12. Самков Л. М. Теоретико-логический подход к построению целевых функций для задач оптимизации проектирования // Численные методы и задачи оптимизации. Томск: ТГУ, 1983. – С. 142–151 – http://parzefal.com/library/09014.pdf. Доступ 17.06.2020.
13. Mental_model. – https://en.wikipedia.org/wiki/Mental_model. Доступ 17.06.2020.
14. Clement John J. Creative Model Construction in Scientists and Students: The Role of Imagery, Analogy, and Mental Simulation. Springer, 2008.
15. Prajapati B.B., Parikh S. M., Patel J. M. (2019) Effective Healthcare Services by IoT-Based Model of Voluntary Doctors. In: Mishra D., Yang XS., Unal A. (eds). Data Science and Big Data Analytics. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 16. Springer, Singapore, DOI: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978 981 10 7641 1_9
16. Indiveri G., Linares-Barranco B., Legenstein R., Deligeorgis G., Prodromakis T. Integration of nanoscalememristor synapses in neuromorphic computing architectures // Nanotechnology. – 2013. – Vol. 24. – № 38.
17. Maas W. Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models // Trans. Soc. Comput. Simul. Int. – 1997. – Vol. 14. – P. 1659–1671.
18. Alibart F. et al. A memristive nanoparticle/organic hybrid synapstor for neuro-inspired computing // Advanced Functional Materials. – 2012. – Vol. 22. – P. 609–616.
19. HP Labs Discovery Holds Potential to Fundamentally Change Computer System Design. “Memristor” could enable computation on memory chips. www8.hp.com/us/en/hp-news/press-release.html?id=342185 Accessed 17.06.2020.
20. Искусственный нейрон. https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron Accessed 17.06.2020.
Для цитирования
Документы
Ключевые слова