Метасистемный подход в управлении: Монография. Миронов С.В - 113 стр.

исходные данные обо всех пациентах, разбивается на восемь частей. При
этом имеющиеся четыреста исходных экспериментальных точек дадут по
пятьдесят значений в каждой из частей. Учитывая, что это очень близко к
статистическим рекомендациям, принимаем размер сканирующего объема в
направлении координатных осей в половину размера диапазона изменений
параметров. С другой стороны, было желательно уменьшать размеры скани-
рующего объема, так как это позволит максимально сузить группу пациен-
тов, для которых действие метода наиболее эффективно.
     Особо необходимо обсудить размер шага сканирования. Принимая гипо-
тезу о равномерном распределении всех исходных данных, можно оценить
среднее расстояние между ними. Для четырехсот исходных значений размер
шага в направлении каждой из координатных осей должен быть в одну четы-
рехсотую размера диапазона изменений параметров. Учитывая разброс рас-
стояния между исходными точками относительно среднего значения, необ-
ходимо выбрать шаг в соответствии с дисперсией этого разброса. Малые зна-
чения шага приведут к лишним вычислениям и к временной задержке про-
граммы, так как при сдвиге элементарного сканирующего объема будет до-
бавляться и уходить слишком малое количество точек. При большом шаге
вычисления будут грубыми, кроме того, шаг не может быть больше размеров
сканирующего объема, так как в таком случае не вся экспериментальная ин-
формация будет использована. Исходя из этих рассуждений, в данной работе
принят шаг сканирования размером в одну пятисотую диапазона изменения
параметров, для параметров, изменяющихся непрерывно. Для дискретных
параметров шаг можно выбрать равным величине квантования.
      При сканировании в направлениях, указанных на рисунке 6.7 стрелка-
ми, получается новая область точек с определенными значениями критерия и
дисперсии (при этом вычисления критериев и дисперсии осуществляются как
обычно с учетом результатов лечения выбранным методом, которые на схеме
никак не отражены). В этом пространстве необходимо найти точки со значе-
нием критерия, близким к максимальному, а значением дисперсии, близким к
минимальному. Для этого необходимо сортировать массивы значений крите-
рия и дисперсии. Затем, просматривая значения критерия, начиная с макси-
мального, выбрать точку с минимальной дисперсией. По этим значениям
критерия и дисперсии восстановить диапазон исходных параметров (в разме-
рах элементарного сканирующего объема). Этот диапазон и задаст группу
пациентов, для которых лечение данным методом гарантировано даст макси-
мальный эффект.
     Такие исследования необходимо провести для всех, имеющихся в рас-
поряжении врача-офтальмолога, методов лечения.
     По изложенному выше алгоритму была написана программа на языке
Delphi 3. Программа вынесена в приложение. Результаты расчетов по этой
программе следующие:
Электростимуляция
Диапазоны:
Острота зрения = [0.08 .. 0.85]
                                                                      113