Рассматриваются обучаемые многофакторные сети Маркова, представляющие собой одну из разновидностей нейронных сетей и позволяющие выявлять закономерности развития психологических характеристик и исследовать их взаимные связи. Возможности подхода демонстрируется на примере анализа характеристик фонетико-фонематического развития речи и эволюции характеристик чтения. Л. С. Куравский, Е. Г. Иванова факультет информационных технологий МГППУ Подробнее →

Представлена технология обработки текстов для людей с нарушениями зрения, интегрирующая средства сканирования, распознавания и озвучивания. Одной из ее особенностей является применение нового алгоритма распознавания символов, опирающегося на возможности вейвлет-преобразований и релаксационных нейронных сетей. Разработанные средства могут быть использованы для чтения литературы, изданной традиционным плоскопечатным способом, и работы за компьютером с обычным программным обеспечением, не предназначенным.. Подробнее →

Рассмотрены принципы построения и опыт практического применения психологического тренажера, построенного на базе вероятностной нейронной сети, а также сведения о его программной реализации и способе представления результатов тестирования. Л. С. Куравский, А. А. Марголис, Г. А. Юрьев факультет информационных технологий МГППУ; Подробнее →

Предложен новый метод выявления и исследования факторов, определяющих развитие сложных систем, который опирается на возможности вейвлет-преобразований и идентифицируемых факторных структур. Рассматривается метод оценки статистической значимости компонентов факторной модели. Представлены преимущества данного подхода перед традиционным симплекс-методом, а также ряд способов построения факторных моделей, представленных путевыми диаграммами, включая их сравнительный анализ. Л. С. Куравский, П. А. Мармалюк,.. Подробнее →

Hассматривается опыт разработки национального стандарта, определяющего требования к информационному обмену данными медицинской статистики. Раскрываются задачи, решенные при формализации данных, приведенных в стандарте. Приводятся основные диаграммы классов на языке UML Г. С. Лебедев – Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения Подробнее →