Аналитические и процедурные модели для интеллектуальной системы определения риска социальной опасности в судебной психиатрии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат наук Перфильев Владимир Александрович

• Перфильев Владимир Александрович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Перфильев Владимир Александрович

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ СОВЕРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ВОПРОСОВ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В СУДЕБНОЙ ПСИХИАТРИИ

1.1 История применения информационных систем в психиатрии

1.2 Интеллектуальные системы и их классификация

1.3 Продукционная модель представления знаний

1.4 Медицинские информационные системы

1.5 Обзор медицинских информационных систем

Выводы по первой главе

2 АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА СОЦИАЛЬНОЙ ОПАСНОСТИ

2.1 Применение интеллектуальной системы при оценке риска общественно опасности

2.2 Понятие общественной опасности

2.3 Формирование списка характеристик пациентов, влияющих на генез ООД

2.4 Построение функций принадлежностей для термов характеристик

2.5 Формирование базы знаний интеллектуальной системы

2.6 Аналитическая модель алгоритма нечеткого вывода

Выводы по второй главе

3 ПРОЦЕДУРНЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА СОЦИАЛЬНОЙ ОПАСНОСТИ

3.1 Способы описания процедурных моделей

3.2 Описание процедурных моделей для интеллектуальной системы определения риска социальной опасности в виде диаграмм ЦМЪ

Выводы по третьей главе

4 ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ИНТЕРФЕЙС ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА СОЦИАЛЬНОЙ ОПАСНОСТИ

4.1 Понятие пользовательского интерфейса и этапы его разработки

4.2 Выбор языка программирования и интегрированной среды разработки

4.3 Инсталляция интеллектуальной системы определения риска социальной опасности

4.4 Пользовательский интерфейс главного окна, окна авторизации и окон настройки интеллектуальной системы определения риска социальной опасности

4.5 Пользовательский интерфейс окон управления списком пациентов и исследования

4.6 Оценка эффективности интеллектуальной системы

Выводы по четвёртой главе

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Анкеты пациентов для формирования базы правил

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Анкета нового пациента для проведения исследования определения риска социальной опасности

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Функции принадлежности

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Акты о внедрении результатов исследования

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Аналитические и процедурные модели для интеллектуальной системы определения риска социальной опасности в судебной психиатрии»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Компьютерные технологии давно применяются в медицине. Так, информационные системы поддержки принятия решения при диагностировании активно внедряются с конца 1960-х годов. Такие программы эффективно используются в различных медицинских направлениях, например, в хирургии. Это возможно на основе объективных методов по выявлению симптомов. Тем не менее, в психиатрии компьютерные программы почти не применяются. Причина этого кроется в сложности классификации диагнозов и выявления симптомов.

Хотя на протяжении последних 30 лет проводились исследования в области автоматизированной постановки диагноза, их результаты не получили широкого признания в медицинских кругах. Однако информатизация медицинских учреждений открывает новые возможности для развития информационных технологий в психиатрии. Применение в клинической практике таких классификаций психических расстройств как МКБ-10 также способствует созданию и развитию интеллектуальных информационных систем, поскольку эти классификации основаны на чётких критериях, что позволяет реализовать рабочие алгоритмы диагностики психических заболеваний.

Важной задачей психиатрии является как профилактика психических заболеваний, так и возможных последствий этих заболеваний. В число наиболее серьёзных и социально значимых последствий входит совершение лицами с психическими заболеваниями общественно-опасных деяний. Для предотвращения общественно-опасных деяний, совершённых лицами с психическими заболеваниями, необходимо постоянно совершенствовать профилактические инструменты. Это - одно из основных направлений развития судебной психиатрии.

Сегодня врачам-психиатрам, занятым в сфере судебной психиатрии, приходится сталкиваться в работе с большими объёмами информации. Даже врачам с большим опытом трудно учитывать все характеристики исследуемых

пациентов, которые могут оказать влияние на решение по пациентам, что в итоге отражается на точности и эффективности принятия решения. Для решения этой проблемы необходимо внедрять инновационные методы, как в общую, так и в судебную психиатрию. Это позволит получать максимально точные результаты в решении вопросов диагностики.

Степень разработанности темы исследования. Исследованиями вопросов применения информационных систем в психиатрической практике занимались Роберт Леопольд Шпитцер, Жан Эндикотт, Джон Кеннет Винг, Айвен Слеттман, Гарольд Альтман и Джордж Улетт, Джеб Браун, Джозеф Вейценбаум и Джон Старкевейзер.

Вопросы оценки общественной опасности психически больных в той или иной мере затрагивались многими врачами-психиатрами, в т.ч. Кондратьевым Ф.В., Корсаковым С.С., Гиляровским В.А., Зурабашвили А.Д., Меграбяном А.А., Беловым В.П., Мальцевой М.М., Котовым В.П., Морозовым Г.В., Бобровой И.Н., Шумаковым В.М., Гажой А.К., Барановым А.В.

Глубокое изучение вопросов оценки общественной опасности с точки зрения психиатрии и развития информационных технологий, в т.ч. теории нечеткой логики, является достаточным условием для создания интеллектуальной системы определения риска социальной опасности для судебной психиатрии.

Объект исследования: интеллектуальные информационные системы медицинского назначения.

Предмет исследования: аналитические и процедурные модели для интеллектуальной системы определения риска социальной опасности.

Вышесказанное определяет практическую задачу - повышение эффективности работы врачебной комиссии о постановке/снятии пациента на/с активное диспансерное наблюдение (АДН) и оценке общественной опасности пациента врачом-психиатром, для решения которой необходимо решить научную задачу, заключающуюся в разработке аналитических и процедурных моделей для интеллектуальной системы определения риска социальной опасности.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является повышение эффективности определения риска социальной опасности пациентов экспертной комиссией врачей-психиатров на основе использования интеллектуальной системы определения риска социальной опасности с разработанными аналитическими и процедурными моделями. Для достижения цели решены следующие задачи:

• провести анализ предметной области и принять принципиальное решение о разработке интеллектуальной системы для судебной психиатрии;

• разработать адаптированный алгоритм нечеткого вывода для решения задачи определения риска социальной опасности психиатрических больных;

• построить аналитические модели функций принадлежности для интеллектуальной системы для судебной психиатрии;

• построить логико-лингвистическую модель, представленную лингвистическими переменными характеристик психиатрических больных;

• построить процедурные модели прикладной интеллектуальной системы;

• разработать пользовательский интерфейс специализированной интеллектуальной системы.

Научная новизна исследования заключается в разработке:

1. Аналитической и процедурной моделей адаптированного алгоритма нечёткого вывода, который отличается введением динамического коэффициента на этапе агрегирования и возможностью выбора между классической и параметрической парами Т- и Б- норм, учитывающими разные весовые значения характеристик пациентов.

2. Аналитических и процедурных моделей функций принадлежности, которые отличаются построением функций на основе кусочно-линейного Б-образного сплайна и наличием блоков хранения и вычисления функций принадлежности для интеллектуальной системы определения риска социальной опасности.

3. Логико-лингвистической модели, впервые представленной лингвистическими переменными и описывающей систему правил из следующих характеристик, которые необходимо учитывать при определении риска социальной опасности психиатрических больных, таких как «Возраст», «Уровень образования», «Делинквентное поведение в детстве» и т.д.

4. Процедурных моделей интеллектуальной системы определения риска социальной опасности, отличающихся наличием системы управления доступом на основе ролей, алгоритмом хранения и вычисления уравнений с конвертацией из постфиксной в префиксную форму.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы обоснованна разработанными моделями нечеткого вывода, построением функций принадлежности и блока определения риска социальной опасности пациента для интеллектуальной системы определения риска социальной опасности.

Практическая значимость работы заключается в использовании полученных аналитических и процедурных моделей при реализации интеллектуальной системы, применение которых способно упростить и повысить эффективность работы экспертной комиссии врачей-психиатров, в т.ч. при решении вопроса о постановки пациента на активное диспансерное наблюдение.

Методология и методы исследования. Методология исследования основывается на принципах организации баз знаний, экспертных оценок и теории информационных систем. При решении поставленных задач в работе использованы методы: теории нечетких множеств, моделирования и проектирования интеллектуальных систем, программирования.

Диссертация выполнена в соответствии с требованиями паспорта специальности 05.25.05 «Информационные системы и процессы» и соответствует пункту 7 «Прикладные автоматизированные информационные системы, ресурсы и технологии по областям применения (технические, экономические, гуманитарные сферы деятельности), форматам обрабатываемой, хранимой, представляемой информации (табличная, текстовая, графическая,

документальная, фактографическая, первичная или вторичная). Аналитические, процедурные, информационные модели предметной области (системы принятия групповых решений, системы проектирования объектов и процессов, экспертные системы и др.), включаемые в контур обработки информации и принятия решений».

Положения, выносимые на защиту:

1. Аналитические и процедурные модели адаптированного алгоритма нечёткого вывода.

2. Аналитические и процедурные модели формирования, хранения и вычисления функций принадлежности.

3. Логико-лингвистическая модель, описывающая систему правил из характеристик психических больных.

4. Процедурных моделей интеллектуальной системы определения риска социальной опасности.

Степень достоверности и апробация результатов.

Достоверность результатов диссертационного исследования подтверждается достаточным количеством наблюдений, современными методами исследования, которые соответствуют поставленным в работе целям и задачам. Научные положения, выводы и рекомендации, сформулированные в диссертации, подкреплены убедительными фактическими данными, наглядно представленными в приведенных таблицах и рисунках. Подготовка, статистический анализ и интерпретация полученных результатов проведены с использованием современных методов обработки информации и статистического анализа. Эффективность интеллектуальной системы подтверждена коллегией врачей-психиатров ОГБУЗ «ТПКБ».

Основные результаты представлены и обсуждены на: всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС" (Воронеж, 29 мая 2013г.), международной научно-практической конференции "Наука сегодня: факты, тенденции, прогнозы" (г. Вологда, 22 июня 2016г.), международной научно-практической конференции

"Вопросы современных технических наук: свежий взгляд и новые решения" (г. Екатеринбург, 10 марта 2016г.), XXVII международной научно-практической конференции «Инновационное развитие технических наук в XXI веке» (г. Москва, 25-26 марта 2016г.), 18 международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы науки, технологии и производства» (Санкт-Петербург, 18 марта 2016г.), 31-ой Международной конференции «Актуальные проблемы в современной науке и пути их решения» (Липецк, 12 декабря 2016г.), XVII Международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (Воронеж, 9-10 февраля 2017г.), VII Международной научно-практической конференции «Инновационные научные исследования: теория, методология, практика» (Пенза, 20 марта 2017 г.), Международной научно -практической конференции «Анализ современных проблем в науке» (Самара, 20 марта 2017 г.), I Международной научно-практической конференции «Высокие интеллектуальные технологии в науке и образовании» (Санкт-Петербург, 22 марта 2017 г.), а так же на семинарах кафедры «Информационные системы и защита информации» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет».

Внедрение результатов исследования. Программная реализация интеллектуальной системы определения риска социальной опасности пациентов использована для повышения эффективности работы экспертной комиссии врачей-психиатров ОГБУЗ "Тамбовская психиатрическая клиническая больница".

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки РФ, 1 статья на английском языке в международном издании.

Выносимые на защиту результаты получены лично соискателем. В тех публикациях, которые были написаны в соискательстве, личный вклад автора заключается в: проектировании аналитических и процедурных моделей определения риска социальной опасности, построении функций принадлежности характеристик пациента, построении аналитических и процедурных моделей адаптированного алгоритма нечеткого вывода.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из оглавления, введения, четырех глав и списка источников, который содержит 142 наименование, и 4 приложения. Полный объём диссертации составляет 162 страницы. Список источников состоит из 1 4 страниц. Основной текст работы включает 39 рисунков и 7 таблиц.

Введение содержит обоснование актуальности выбранной темы и описание степени её исследованности, сформулированную цель работы и постановку задач, необходимых для достижения цели, описаны научная новизна работы, её техническая и практическая значимость, методы, применяемые во время исследования, положения, выносимые на защиту, степень достоверности результатов исследования и их апробации, информацию о публикациях автора и его личном вкладе, объёме и содержании диссертации, краткое описание глав и разделов диссертации.

Первая глава посвящена историческому обзору информационных систем, применявшихся в психиатрии, современной классификации медицинских информационных систем и их особенностям, а так же современным информационным системам и их методам.

Вторая глава содержит обоснование необходимости разработки интеллектуальной системы, описание процесса оценки риска общественной опасности эмпирическими методами, список характеристик пациентов, необходимый для оценки его общественной опасности, описание процессов построения функций принадлежности, формирования базы правил на основании анкет существующих пациентов и алгоритма нечеткого вывода.

Третья глава содержит описание процедурных моделей адаптированного для интеллектуальной системы алгоритма нечеткого вывода, процедурных моделей интеллектуальной системы в виде диаграмм ЦМЪ, в т.ч. диаграмму вариантов использования, диаграмму последовательностей, диаграмму классов, диаграмму базы данных.

Четвертая глава посвящена выбору языка программирования и интегрированной среды разработки для реализации интеллектуальной системы, а

так же описанию пользовательского интерфейса всех окон, в т.ч. связанных с выводом результатов исследования, подготовкой данных пациентов к исследованию и настройкой системы.

Заключение содержит сформированные основные результаты работы.

Приложение содержит анкеты пациентов, по которым была сформирована база правил системы, функции принадлежности для характеристик пациентов, акты о внедрении результатов исследования.

Работа соответствует п. 7. «Прикладные автоматизированные информационные системы, ресурсы и технологии по областям применения (технические, экономические, гуманитарные сферы деятельности), форматам обрабатываемой, хранимой, представляемой информации (табличная, текстовая, графическая, документальная, фактографическая, первичная или вторичная). Аналитические, процедурные, информационные модели предметной области (системы принятия групповых решений, системы проектирования объектов и процессов, экспертные системы и др.), включаемые в контур обработки информации и принятия решений» паспорта специальности 05.25.05 -«Информационные системы и процессы».

1 АНАЛИЗ СОВЕРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ВОПРОСОВ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В СУДЕБНОЙ ПСИХИАТРИИ

1.1 История применения информационных систем в психиатрии

Одна из первых попыток создания рабочей компьютерной программы для диагностирования психических отклонений была осуществлена американскими психиатрами Робертом Леопольдом Шпитцером и Жаном Эндикоттом (Центр психоаналитической подготовки и исследований Колумбийского университета) [118]. В 1968 году они выпустили серию статей о программе DIAGNO [136]. Эта программа базировалась на использовании логического дерева решений. В качестве возможного результата были взяты 44 диагноза Американской психиатрической ассоциации, определённые в 1952 году. Первые версии программы DIAGNO содержали серию из 57 вопросов, с вариантами ответов «да -нет». Результатом работы программы являлась формулировка вида «наиболее возможный диагноз». Разработчики позиционировали продукт как отличающееся высокой точностью вспомогательное средство для опытных психиатров. Дальнейшее развитие программы заключалось в разработке методов обработки полученных данных с целью повышения точности результата. И всё же из-за критических недостатков, таких как невозможность работы программы без опытного технического специалиста, относительная недостаточность входной информации для точной постановки диагноза и надёжность на уровне 60%, программа DIAGNO не нашла применения в реальных психиатрических клиниках.

В 1974 году Джон Кеннет Винг (Институт психиатрии, Великобритания) разработал программу CATEGO [96]. Она базировалась на тех же принципах, что и DIAGNO, но использовалась вместе со схемой психологического статуса. Эта программа оказалась полезной при эпидемиологических исследованиях больших и малых психических расстройств. Так же CATEGO сыграла значимую роль в исследовании эффективности применения экспертных систем в психиатрии.

Кроме дедуктивных методов, на которых базировались вышеописанные DIAGNO и CATEGO, в диагностических программах применялись статистические методы [99, 110, 112]. В частности, Missouri Standard System, разработанная тремя американскими психиатрами: Айвеном Слеттманом, Гарольдом Альтманом и Джорджем Улеттом, использовала в качестве входных данных стандартные клинические характеристики, полученные в процессе обследования пациента. В результате обработки полученных данных обследуемый пациент определялся в одну из восьми категорий, на которые приходится 95% диагнозов. Для удобства входная информация вводилась в две формы. В одну вводились данные о психическом состоянии пациента, а в другую - данные из социально-демографической характеристики. Результаты работы Missouri Standard System выдавались в виде распечатки. Время обработки данных одного пациента могло занимать несколько часов, что не позволяло использовать программу в массовом порядке. Кроме того, наличие только 8 категорий пациентов не давало психиатрам полной уверенности в правильности полученного вывода, так как велика была вероятность наличия у пациента заболевания, не входящего ни в одну из описанных категорий. Тем не менее, в результате разработки программы был получен огромный объём статистической информации, которая была использована при создании других подобных программ.

Многие программы того времени, в том числе и Missouri Standard System, изначально разрабатываемые с целью автоматизации решения о постановке диагноза, получили серьёзное развитие в качестве средств—организации документооборота. На основе системы принятия решений Missouri Standard System была разработана система хранения медицинских записей, которая нашла применение во многих психиатрических больницах и прочих учреждениях здравоохранения.

С появлением первых систем постановки диагноза возникла новая проблема: вследствие потребности больших временных затрат на обработку информации они оказались малоэффективными. Именно поэтому одной из

важнейших задач при разработке новых программ стала производительность. Американский учёный Джеб Браун с коллегами разработал систему ALERT (Algorithms for Effective Reporting and Treatment - Алгоритмы эффективной отчётности и лечения) [129]. Как и Missouri Standard System, программа обрабатывала две категории данных пациента: базу симптомов с весовой ценностью и характеристику качества жизни. В отличие от Missouri Standard System, ALERT собирала данные о пациенте на регулярной основе, а не только непосредственно во время обследования, что позволяло эффективно распределять время на обработку различных блоков информации. Кроме того, подобный подход позволял наладить обратную связь с врачом для внесения корректировок как в личную информацию пациента, так и в настройки алгоритмов статистических методов обработки информации. На практике такой подход позволил заметно повысить точность постановки диагноза. Однако поскольку в качестве вывода система использовала только конкретный диагноз без обоснования выбора и без формирования документации для учёта, в широкой медицинской практике программа ALERT не применялась.

Кроме информационных интеллектуальных систем диагностирования психических заболеваний, интерес к которым в конце 70-х годов несколько упал, необходимо упомянуть класс программ, направленный на интервьюирование пациентов. Одним из эффективных способов проведения обследования пациента стало моделирование опроса пациентов, проводимого врачом. Одними из первых программ этого класса стали ELIZA и COMPUTEST разработанные Джозефом Вейценбаумом и Джоном Старкевейзером соответственно [131]. Основным методом этих программ стала клиент-центрированная психотерапия, предложенная Карлом Роджерсом [62]. Несмотря на кажущуюся низкой, по сравнению с личным опросом врача, эффективность интервьюирования вычислительной техникой, программы давали результат достаточно высокой точности, в первую очередь за счёт того, что пациент, не ощущая психологическую нагрузку от работы с врачом, не давал заведомо нелогичных

или ложных ответов. Разработка новых методов обследований позволяет развивать данный класс программ.

Вместе с тем, в судебной психиатрии, в целях определения склонности к общественной опасности пациентов специальные компьютерные программы никогда не использовались. Риски социальной опасности психически больных всегда определялись традиционными методами, основанными на клинической значимости синдромов и анамнеза. Учитывая большое число факторов, определяющих риск совершения противоправных действий больными, оценить всю их совокупность практикующему врачу, в условиях дефицита времени, не всегда представляется возможным в полной мере. Таким образом, создание компьютерной программы направленной на решение данной задачи представляется весьма актуальным.

1.2 Интеллектуальные системы и их классификация

Интеллектуальная система - это прикладное программное обеспечение, позволяющее принимать высокоточные эффективные решения, опираясь на экспертные знания, хранящиеся в специально базе знаний [10, 14, 21, 113, 119]. При решении задачи такое программное обеспечение моделирует логику эксперта в прикладной области.

Применение интеллектуальных систем целесообразно в первую очередь при решении плохоформализованных задач [32, 91]. Например:

• отсутствие алгоритма решения задачи;

• невозможность выражения решения через функцию;

• отсутствие дискретного решения;

• неточные, неполные исходные данные;

• неточные, неполные знания о предметной области;

• большое количество входных данных.

Таким образом, основным методом экспертных систем является эвристической поиск решения, а не выполнение заданного алгоритма.

Интеллектуальные системы могут классифицироваться по различным критериям [1, 31, 117]:

1. по назначению:

• информационные;

• исследовательские;

• управляющие;

2. по объему базы знаний:

• глубокие;

• неглубокие;

3. по связям с реальным миром:

• статические;

• квазидинамические;

• динамические;

4. по области применения:

• прогнозирование;

• планирование;

• диагностика;

• интерпретация;

• контроль и управление;

• обучение.

Прогнозирующие интеллектуальные системы определяют вероятностные условия заданных ситуаций на основе данных о текущем состоянии объекта [19, 79]. Примерами могут служить прогнозирование погоды, клиентопотока, урожайности. Очень часто системы данного вида на моделировании ситуации.

Планирующие интеллектуальные системы предназначены для проектирования операций [52, 122]. Результатом работы таких программ является

полная последовательность действий для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных.

Диагностические интеллектуальные системы применяются в разных прикладных сферах деятельности, когда на основании входных параметров требуется установление состояния [51, 106]. Так интеллектуальные системы могут применяться, например, для медицинского диагностирования, для технической диагностики неисправностей в механических и электрических устройствах.

Интерпретирующие интеллектуальные системы применяются для обработки различного вида входной информации с целью определения и описания фактического положения дел [4, 22, 73]. До интерпретации данные имеют не удобный для восприятия человеком вид. Основная сложность в работе интерпретирующих экспертных систем - неполная и неверная информация на входе, в результате чего возможны увеличение времени обработки данных и ошибки.

Интеллектуальные системы контроля и управления детектируют потенциальные отклонения в контролируемом поведении, и сравнивает их с нормальным поведением в реальном времени [2, 20, 114].

Обучающие интеллектуальные системы выполняют педагогические функции.

Интеллектуальная система состоит из следующих компонентов, структура интеллектуальной системы представлена на риа 1.1 [73]:

• решатель (интерпретатор);

• компонент приобретения знаний;

• компонент объяснений;

• диалоговый компонент;

• база данных;

• база знаний.

Диалоговый компонент состоит из представлений, т.ё. той части интеллектуальной системы, с которой взаимодействует пользователь при решении поставленной задачи.

Функцией компонента объяснений является формирование отчётов о работе системы: какие были использованы элементы базы знаний, какие этапы были пройдены для получения результата.

Компонент приобретения знаний отвечает за процесс автоматизированного наполнения базы знаний экспертной информацией.

База данных предназначена для хранения исходных данных, необходимых для проведения вычислений, и для хранения промежуточных результатов.

Основным компонентом интеллектуальной системы является решатель. Решатель объединяет работу всех компонентов. На входе используется информация из базы данных, из базы знаний формируются правила, происходит вычисление задачи.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Перфильев Владимир Александрович, 2017 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Александров, А.Г. Оптимальные и адаптивные системы / А.Г. Александров. - М.: Высшая школа, 1989. - 263 с.

2. Алиев, Р.А. Производственные системы с искусственным интеллектом / Р.А. Алиев, Н.М. Абдиенеев, М.Н. Шахназарова. - М.: Радио и связь, 1990. - 264 с.

3. Алтунин, А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. - Тюмень: Изд. Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с.

4. Башарин, В.Г. Модели информационно-вычислительных систем / В.Г. Башарин. - М.: Наука, 1993. - 69 с.

5. Берштейн, Л.С. Нечеткие графы и гиперграфы / Л.С. Берштейн, А.В. Боженюк. - М.: Научный мир, 2005. - 256 с.

6. Борисов, А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н.Борисов, А.В.Алексев, Г.В.Меркурнева и др. М.: Радио и связь, 1989. - 304 с.

7. Борисов, А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования / А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федеров. - Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

8. Бройдо, В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: учебник для вузов / В.Л. Бройдо, О.П. Ильина. - 4-е изд. - СПб.: Питер. - 2011. -560 с.

9. Бухараев, Р.Г. Семантический анализ в вопросно-ответных системах / Р.Г. Бухараев, Д.Ш. Сулейманов. - Казань: Изд. Казан. ун-та, 1990. - 123 с.

10. Воронов, А.А. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость / А.А. Воронов. - М.: Наука, 1979. - 336 с.

11. Вятченин, Д.А. Нечеткие методы автоматической классификации: Монография / Д.А. Вятченин. - Мн.: Технопринт, 2004. - 219 с.

12. Горбань, А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. - Новосибирск: Наука, 1996. - 278 с.

13. Гаврилов, А.И. Нейросетевая реализация процедуры идентификации динамических систем / А.И. Гаврилов // Автоматизация и современные технологии. 2002. № 3. С. 22-25.

14. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. - СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

15. Гажа, А.К. Предупреждение общественно опасных действия психически больных как медико-социльная проблема / А.К. Гажа, В.В. Абашина, А.В. Баранов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. - Тамбов, 2015. С. 798-801.

16. Галушкин, А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3 / Общая ред. А. И. Галушкина. - М.: ИРПЖР, 2000. - 416 с.

17. Гостев, В.И. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления / В.И. Гостев. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 416 с.

18. Грейди, Б. Язык UML. Руководство пользователя / Грейди Буч, Джеймс Рамбо, Айвар Джекобсон. - 2-е изд. - М., СПб.: ДМК Пресс, Питер, 2004. - 432 с.

19. Громов, Ю. Ю. Синтез и анализ живучести сетевых систем: монография / Ю. Ю. Громов, В.О. Драчев, К.А. Набатов, О.Г. Иванова - М.: «Издательство Машиностроение-1», 2007. - 152 с.

20. Громов, Ю.Ю. Фрактальный анализ и процессы в компьютерных сетях. Учебное пособие / Ю.Ю. Громов, Н.А. Земской, О.Г. Иванова [и др.]. -Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2004. - 108 с.

21. Джарратано, Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование: Пер. с англ. / Джозеф Джарратано, Гари Райли. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 1152 с.

22. Джексон, П. Введение в экспертные системы (Introduction to Expert Systems) / Питер Джексон. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2001. - 624 с.

23. Дмитриев, А.С. Судебная психиатрия: Учебник / Под ред. проф. А.С. Дмитриева, проф. Т.В. Клименко. - М.: Юристъ, 1998. - 408 с.

24. Догановский, С.А. Системы параметрического управления / С.А. Догановский, Н.А. Озерянный // Измерения, контроль, автоматизация. - М., 1985. № 2. - С. 58-75.

25. Емельянов, С.В. Новые типы обратных связей. Управление при неопределенности / С.В. Емельянов, С.К. Коровин. - М.: Наука. Физматлит, 1997. - 348 с.

26. Завьялов, Ю.С. Методы сплайн-функций / Ю.С. Заявьялов, Б.И. Квасов, В.П. Мирошниченко. - М.: Наука, 1980. - 353 с.

27. Заде, Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / Л.А. Заде // Математика сегодня / Сост. А.В. Шилейко. - М.: Знания, 1974. - С. 5-48.

28. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. - М.: Мир, 1976. - 167 с.

29. Зак, Ю.А. Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных. Fuzzy-технологии / Ю.А. Зак. - М.: Либроком, 2013. - 352 с.

30. Захаров, В.И. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Научно-организационные, технико-экономические и прикладные системы / В.И. Захаров, С.В. Ульянов // Изв. АН. Техническая кибернетика. - 1992. - № 5. - С. 171-196.

31. Змитрович, А. И. Интеллектуальные информационные системы / А.И. Змитрович. - Минск: НТООО ТерраСистемс, 1997. - 368 с.

32. Иванов, В.А. Теория оптимальных систем автоматического управления / В.А. Иванов, Н.В. Фалдин. - М.: Наука, 1981. - 331 с.

33. Изерман, Р. Цифровые системы управления / Р. Изерман. - М.: Мир, 1984. - 541 с.

34. Кандель, А. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика / А. Кандель, У.Дж. Байатт // ТИИЭР. - 1978. - № 12. - С. 37-61.

35. Коврижкин, О.Г. Интерпретация семантики нечетких операторов / О.Г. Коврижкин // Изв. АН. Техническая кибернетика. - 1991. - № 3. - С. 63-68.

36. Коврижкин, О.Г. Формирование простых компромистных правил нечеткого вывода / О.Г. Коврижкин // Изв. АН. Техническая кибернетика. - 1992.

- №5. - С. 50-55.

37. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика / В.А. Колемаев. - М.: Высшая школа, 1991. - 400 с.

38. Кондратьев, Ф.В. Системно-структурный анализ расстройств поведения как метод диагностики в психиатрии / Ф.В. Кондратьев // Вопросы диагностики в судебно-психиатрической практике. - М., 1990. С. 9-18.

39. Кондратьев, Ф.В. Общественно опасные действия психически больных (анализ формирования опасных тенденций и причин их формирования) / Ф.В. Кондратьев // Первый съезд психиатров социалистических стран. - М., 1987.

- С. 351-357.

40. Костерев, В.В. Агрегирование вероятностной и нечеткой информации в задачах оценки риска / В.В. Костерев // Инженерная физика. - 2000. - №4. - С. 8-12.

41. Котов, В.П. Диагностика потенциальной общественной опасности больных с психическими расстройствами / В.П. Котов, М.М. Мальцева // Функциональный диагноз в судебной психиатрии. - М., 2001. - С. 166-193.

42. Котов, В.П. Критерии и обоснование дифференцированного применения принудительных мер медицинского характера в отношении лиц с тяжелыми психическими расстройствами, совершивших общественно опасные деяния. Методические рекомендации для врачей. / Под редакцией В.П. Котова. -М.: М.: РИГ ГНИ СиСП им. В.П.Сербского, 2008. - 25 с.

43. Котов, В.П. Принудительное лечение в психиатрическом стационаре: Ру-ководство для врачей / Под редакцией В.П. Котова. - М.: РИГ ГНИ СиСП им. В.П.Сербского, 2001. - 350 с.

44. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. - М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

45. Круглов, В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Круглов М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. - М.: Физматлит, 2001. - 765 с.

46. Кьюсиак, Э. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э. Кьюсиака; Пер. с англ. А.П. Фомина. - М.: Машиностроение, 1991. - 540 с.

47. Ларичев, О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. / О.И. Ларичев, А.Б. Петровский // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. — Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987. С. 60-62.

48. Леденева, Т.М. Обработка нечеткой информации / Т.М. Леденева. -Воронеж: ВГУ, 2006. - 233 с.

49. Литвак, Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений / Б.Г. Литвак. -М.: Патент, 1996. - 271 с.

50. Лунц, Д.Р. О психопатологических механизмах опасных действий больных шизофренией и условиях, способствующих их реализации / Д.Р. Лунц // Профилактика общественно опасных действий, совершаемых психически больными. М., 1972. С. 5-9.

51. Макаров, И.М. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под. ред. И.М.Макарова, В.М.Лохина. - М.: Физматлит, 2001. - 576 с.

52. Макаров, И.М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов. -М.: Наука, 2006. - 336 с.

53. Мелихов, А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин. - М.: Наука, 1990. - 271 с.

54. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. / К. Нейлор. - М.: Энергоатомиздат, 1991. - 288 с.

55. Новак, В. Математические принципы нечеткой логики / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 352 с.

56. Павлов, А.Н. Принятие решений в условиях нечеткой информации: учеб. пособие / А.Н. Павлов, Б.В. Соколов. - СПб.: ГУАП, 2006 - 72 с.

57. Первомайский, В.Б. Понятие «общественная опасность душевно больного» в судебной психиатрии / В.Б. Первомайский // Государство и право. — 1992. — № 7. — С. 59-67.

58. Перфильев, В.А. Алгоритм нечеткого вывода в информационной системе оценки риска общественной опасности в судебной психиатрии / В.А. Перфильев // Сборник материалов XVII международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (Воронеж, 9-10 февраля 2017г.). Воронеж: Издательство "Вэлборн", - 2017. С. 133-136.

59. Перфильев, В.А. Интеллектуальная система оценки риска общественной опасности / В.А. Перфильев // Материалы XXVII международной научно-практической конференции «Инновационное развитие технических наук в XXI веке» (г. Москва, 25-26 марта 2016г.). Москва: Международное научное объединение "Prospero", 2016. - С. 74-76.

60. Перфильев, В.А. Построение функций принадлежности для интеллектуальной системы оценки риска общественной опасности в судебной психиатрии / В.А. Перфильев, Ю.Ю. Громов, А.К. Гажа, А.В. Баранов // Фундаментальные исследования. - 2016. - № 4-2. - С. 295-300.

61. Перфильев, В.А. Построение функций принадлежности социально-демографических характеристик психически больных при постановке на амбулаторно-диспансерное наблюдение / В.А. Перфильев, А.В. Баранов // Врач-аспирант. - 2015. - № 1.2. - С. 271-279.

62. Перфильев, В. А. Практическое использование экспертных систем в психиатрии / В.А. Перфильев, А.В. Клишина и др. // Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС" (Воронеж, 29 мая 2013г.). - Воронеж: Издательско-полиграфический центр "Научная книга". - 2013. - С. 136-139.

63. Перфильев, В.А. Применение интеллектуальных информационных систем в судебно-психиатрической практике / В.А. Перфильев, А.В. Баранов // Врач-аспирант. - 2015. - № 2. - С. 62-68.

64. Перфильев, В.А. Проектирование интеллектуальной системы оценки риска общественной опасности для судебной психиатрии / В.А. Перфильев, Ю.Ю. Громов, А.К. Гажа, А.В. Баранов // Фундаментальные исследования. - 2016. - № 2-2. - С. 286-293.

65. Перфильев, В.А. Проектирование интерфейса интеллектуальной системы оценки риска общественной опасности / В.А. Перфильев // Инновационные научные исследования: теория, методология, практика: сборник статей VII Международной научно-практической конференции (Пенза, 20 марта 2017 г.) - Пенза: МЦНС "Наука и Просвещение", - 2017. - С. 22-25.

66. Перфильев, В.А. Проектирование общей структуры и интерфейса интеллектуальной системы оценки риска общественной опасности / В.А. Перфильев // Анализ современных проблем в науке: сборник статей Международной научно- практической конференции (Самара, 20 марта 2017 г.). -Самара: ЦНИК, - 2017. - С. 90-94.

67. Перфильев, В.А. Разработка оконного интерфейса интеллектуальной системы оценки риска общественной опасности / В.А. Перфильев // Высокие интеллектуальные технологии в науке и образовании: материалы I Международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 22 марта 2017 г.). - Санкт-Петербург: Информационный издательский учебно-научный центр «Стратегия будущего». - 2017. С. 91-95.

68. Перфильев, В.А. Разработка экспертной системы для судебной психиатрии (часть 1) / В.А. Перфильев, А.В. Клишина и др. // Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции " Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС " (Воронеж, 29 мая 2013г.). -Воронеж: Издательско-полиграфический центр "Научная книга". - 2013. - С. 140143.

69. Перфильев, В.А. Разработка экспертной системы для судебной психиатрии (часть 2) / В.А. Перфильев, А.В. Клишина и др. // Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС" (Воронеж, 29 мая 2013г.). -Воронеж: Издательско-полиграфический центр "Научная книга". - 2013. - С. 144147.

70. Перфильев, В.А. Функции принадлежности характеристик анамнеза жизни психически больных для информационной системы оценки риска общественной опасности / В.А. Перфильев // Материалы международной научно-практической конференции "Наука сегодня: факты, тенденции, прогнозы" (г. Вологда, 22 июня 2016г.). Вологда: Издательство ООО «Маркер», - 2016. - С. 6465.

71. Перфильев, В.А. Функции принадлежности интеллектуальной системы для судебной психиатрии / В.А. Перфильев, Ю.Ю. Громов, А.К. Гажа, А.В. Баранов // Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции "Вопросы современных технических наук: свежий взгляд и новые решения" (г. Екатеринбург, 10 марта 2016г.). Екатеринбург: Издательство "Инновационный центр развития образования и науки", 2016. - С. 12-15.

72. Перфильев, В.А. Функции принадлежности характеристик анамнеза жизни и анамнеза болезни психически больных для информационной системы оценки риска общественной опасности / В.А. Перфильев // Сборник научных трудов XII международной научной конференции «Тенденции развития науки и образования» (Самара, 31 марта 2016г.). - Самара: НИЦ «Л-Журнал», - 2016. - С. 29-31.

73. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистический модели в системах управления / Д.А. Поспелов. - М.: Энергоатомиздат, 1981. - 232 с.

74. Поспелов, Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под. ред. Д.А. Поспелова. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

75. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. - М.: Наука, 1986. - 228 с.

76. Приказ "О мерах по предупреждению общественно опасных действий лиц, страдающих психическими расстройствами" от 30.04.1997 // Минздрава РФ №133, МВД РФ №269

77. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2007. - 383 с.

78. Саммерфилд, М. Qt. Профессиональное программирование. Разработка кроссплатформенных приложений на С++ / М. Саммерфилд. - СПб.: «Символ-Плюс», 2011. — 560 с.

79. Сараев, А.Д. Системный анализ и современные информационные технологии / А.Д. Сараев, О.А. Щербина //Труды Крымской Академии наук. — Симферополь: СОНАТ, 2006. - С. 78-87.

80. Таунсенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / К. Таунсенд, Д. Фохт. — М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 с.

81. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВолгГТУ. — Волгоград, 2009. - 127с.

82. Террано, Т. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т.Терано, К.Асаи, М.Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.

83. Ткаченко, А.А. Руководство по судебной психиатрии / Под редакцией А. А. Ткаченко. - М.: Издательство Юрайт, 2012. - 959 с.

84. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений / Э.А. Трахтенгерц. - М.: СИНТЕГ, 1998. - 224 с.

85. Уголовный кодекс Российской Федерации: по состоянию на 15 октября 2014 г.: с комментариями к последним изменениям - Москва: Эксмо, 2014. - 352 с.

86. Ульянов, С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) / С.В. Ульянов // Изв. АН. Техническая кибернетика. - 1991. № 3. - C. 3-28.

87. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. / Д. Уотермен. — М.: «Мир», 1989. - 519 с.

88. Усков, А.А. Интеллектуальные технологии управления / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. - М.: Горячая Линия-Телеком, 2004. - 144 с.

89. Усов, Г.М. Оценка факторов риска совершения общественно опасных действий у больных шизофренией / Г.М. Усов, А.А. Иванова // Российский психиатрический журнал. - 2007. - №5. - С. 15-20.

90. Хамитов, Р.Р. Клинические, социальные и личностные предикторы особо опасного поведения психически больных: : автореф. дисс. ... докт. мед. наук / Р.Р. Хамитов. - М., 2004. - 38 с.

91. Чураков, Е.П. Оптимальные и адаптивные системы / Е.П. Чураков. -М.: Энергоатомиздат, 1987. - 256 с.

92. Штовба, С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба. - М.: Горячая линия-Телеком. - 2007. - 288 с.

93. Ягер, Р.Р. Нечеткие множества и теория возможностей: последние достижения / Под ред. Р.Р.Ягера. - М.: Радио и связь, 1986. - 406 с.

94. Abracen J. Treatment of sexual offenders with psychopathic traits: recent research developments and clinical implications / Abracen J., Looman J., Langton С. // Trauma Violence Abuse. 2008 Jul. # 9 (3). P. 144-166.

95. Alter S.L. Decision support systems: current practice and continuing challenges / Alter S.L. // Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub., 1980. P. 95-116.

96. Amar K. Das. Computers in psychiatry: a review of past programs and an analysis of historical trends // Psychiatric Quarterly. 2002. Vol.3. No.4. P. 351—365.

97. Atinf Yilmaz. Risk analysis of lung cancer and effects of stress level on cancer risk through neuro-fuzzy model / Atinf Yilmaz, Seckin Ari, Umit Kocabi?ak // Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2016. 137. P. 35—46.

98. Beck A. T. Depression: clinical, experimental and theoretic aspects / A. Beck. N. Y., 1976.

99. Bonczek R.H. Foundations of Decision Support Systems / R.H. Bonczek, C. Holsapple, A.B. Whinston. - New York: Academic Press, 1981.

100. Briken P. Antiandrogenic pharmacotherapy of sexual offenders and home leave steps in the forensic psychiatric hospital Berlin / P. Briken [et al.] // Psychiatr Prax 2009 Jul # 36 (5). P. 232-37.

101. Briken P. Pharmacotherapy of paraphilias with long-acting agonists of luteinizing hormone-releasing hormone: a systematic review / P.Briken, A.Hill, W. Bemer // Journal of Clinical Psychiatry. 2003. Aug. # 64 (8). P. 890—897.

102. Chiang H. ECG-based mental stress assessment using fuzzy computing and associative Petri net / H. Chiang // Journal of Medical and Biological Engineering. 2015. 35 (6). P. 833—844.

103. Codispoti V. Pharmacology of sexually compulsive behavior / V. Codispoti // Psychiatric Clinics of North America. 2008. Dec. # 31 (4). P. 671—679.

104. Das S. Medical diagnosis with the aid of using fuzzy logic and intuitionistic fuzzy logic / S. Das, D. Guha, B. Dutta // Applied Intelligence. 2016. 45 (3). P. 850— 867.

105. Davis G. Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure, and Development / G. Davis — New York: McGraw-Hill, 1974.

106. Druzdzel M. J. Decision Support Systems. Encyclopedia of Library and Information Science / M.J. Druzdzel, R.R. Flynn. — A. Kent, Marcel Dekker, Inc., 1999.

107. Edwards J.S. Expert Systems in Management and Administration — Are they really different from Decision Support Systems? / J.S. Edwards // European Journal of Operational Research, 1992. — Vol. 61. — P. 114—121.

108. El-Kareh R. Use of health information technology to reduce diagnostic errors / El-Kareh R., Hasan O., Schiff G.D. // BMJ Quality and Safety. 2013. 22 (SUPPL.2)

109. El-Sappagh S. Medical case based reasoning frameworks: Current developments and future directions / El-Sappagh S., Elmogy M.M. // International Journal of Decision Support System Technology. 2016. 8 (3). P. 31—62.

110. Eom H. Decision Support Systems Applications Research: A Bibliography (1971—1988) / H. Eom, S. Lee // European Journal of Operational Research, 1990. — N 46. — P. 333—342.

111. Fernando D. The Drill-Locate-Drill (DLD) algorithm for automated medical diagnostic reasoning: Implementation and evaluation in psychiatry / D. Fernando, F. Henskens // Studies in Computational Intelligence. 2016. 656. P. 1—14.

112. Finlay P. N. Introducing decision support systems / P.N. Finlay — Oxford, UK Cambridge, Mass., NCC Blackwell: Blackwell Publishers, 1994.

113. Ginzberg M.I. Decision Support Systems: Issues and Perspectives / M.I. Ginzberg, E.A. Stohl // Processes and Tools for Decision Support / ed. by H.G. Sol.. — Amsterdam: North-Holland Pub.Co, 1983.

114. Golden B. Decision Insight Systems: A Critical Evaluation / B. Golden, A. Hevner, D.J. Power // Computers and Operations Research, 1986. — v. 13. — N2/3. — P. 287-300.

115. Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft P. Haettenschwiler. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. — S. 189—208.

116. Hanson R. First report of the collaborative outcome data project on the effectiveness of psychological treatment for sex offenders / R. Hanson [et al.] // Sex Abuse 2002 # 14 P. 169—194.

117. Holsapple C.W. Decision Support Systems: A Knowledge-based Approach / C.W. Holsapple, A.B. Whinston. — Minneapolis: West Publishing Co., 1996.

118. Janice Morgan. An introduction to computer diagnosis in psychiatry / J. Morgan, L. Sireling. Psychiatric Bulletin. 1994.

119. Keen P.G.W. Decision support systems: a research perspective. Decision support systems : issues and challenges / P.G.W. Keen. G. Fick and R. H. Sprague. Oxford ; New York: Pergamon Press, 1980.

120. Keen P.G.W. Decision Support Systems: The next decades / P.G.W. Keen // Decision Support Systems, 1987. — v. 3. — P. 253—265.

121. Keen P.G.W. Decision support systems : an organizational perspective / P.G.W. Keen, M.S. Scott Morton. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub. Co., 1978.

122. Little J.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus / J.D.C. Little // Management Science, 1970. — v. 16. — N 8.

123. Magill E. Personalised ambient monitoring: Supporting mental health at home / E. Magill, J. Blum // Assistive Technology Research Series. 2012. 31. P. 67— 85.

124. Marakas G. M. Decision support systems in the twenty-first century / G.M. Marakas. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1999.

125. Power D. J. Web-based and model-driven decision support systems: concepts and issues / D.J. Power Americas Conference on Information Systems, Long Beach, California, 2000.

126. Power D. J. What is a DSS? / D.J. Power // The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support, 1997. — v. 1. — N3.

127. Rabbitt S.M. Integrating socially assistive robotics into mental healthcare interventions: Applications and recommendations for expanded us / S.M. Rabbitt, A.E. Kazdin, B. Scassellati // Clinical Psychology Review. 2015. 35. P. 35—46

128. Ramgopal S. Seizure detection, seizure prediction, and closed-loop warning systems in epilepsy / Ramgopal S., etc. // Epilepsy and Behavior. 2014. P. 291—307.

129. Reisman Y. Computer-based clinical decision aids. A review of methods and assessment of systems / Y. Reisman // Informatics for Health and Social Care. 1996. 21 (3). p. 179—197.

130. Saikia D. Early diagnosis of dengue disease using fuzzy inference system / Saikia D., Dutta J.C. // International Conference on Microelectronics, Computing and Communication. 2016. № 7522513

131. Sanchez-Bocanegra C.L. Introduction on health recommender systems / Sanchez-Bocanegra C.L., Sanchez-Laguna F., Sevillano J.L. // Methods in Molecular Biology. 2015. 1246. P. 131—146.

132. Saybani M.R. Diagnosing breast cancer with an improved artificial immune recognition system / Saybani M.R., Wah T.Y., Aghabozorgi S.R., etc. // Soft Computing. 2016. 20 (10). P. 4069—4084.

133. Schmidt U. E-mental health - A land of unlimited possibilities / Schmidt U., Wykes T. // Journal of Mental Health. 2012. 21 (4). P. 327—331.

134. Scott Morton M. S. Management Decision Systems: Computer-based Support for Decision Making / M.S. Scott Morton — Boston: Harvard University, 1971.

135. Skowron A. Interactive computations: toward risk management in interactive intelligent systems / A. Skowron, A. Jankowski // Natural Computing. 2016. 15 (3). P. 465—476.

136. Spitzer R.L. DIAGNO: A computer programfor psychiatric diagnosis. utilizing the differential diagnosticprocedure / R.L. Spitzer, J. Endicott // Arch Gell Psychiatry. 1968. P. 746—756.

137. Sprague R.H. Building Effective Decision Support Systems / R.H. Sprague, E.D. Carlson. — Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1982.

138. Sprague R.H. A Framework for the Development of Decision Support Systems / R.H. Sprague // MIS Quarterly, 1980. — v. 4. — P. 1—26.

139. Takara K. Autism spectrum disorder among first-visit depressed adult patients: Diagnostic clues from backgrounds and past history / K. Takara, T. Kondo // General Hospital Psychiatry. 2014. 36 (6). P. 737—742.

140. Uziel Sandler. Neural Cell Behavior and Fuzzy Logic / U. Sandler, L. Tsitolovsky. Springer, 2008.

141. Vladimir Perfilyev. Designing an Intelligent System of Social Danger Risk Assessment for Forensic Psychiatry / V. Perfilyev, Y. Gromov, A. Gazha, A. Baranov // Modern Applied Science, Vol. 10, No. 7, 2016, pp. 147 - 155.

142. Wang, J. A novel method to use fuzzy soft sets in decision making based on ambiguity measure and Dempster-Shafer theory of evidence: An application in medical diagnosis / J. Wang, Y. Hu, F. Xiao, X. Deng, Y. Deng // Artificial Intelligence in Medicine. 2016. 69. P. 1—11.

ПРИЛОЖЕНИЕ А Анкеты пациентов для формирования базы правил

Пациент №1 | высокий риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Средний Опекунство Нет

Уровень образования Средний Тип жилья Собственное

Семейное положение Разведен Сожители Близкие родственники

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Хорошие

Инвалидность по психическому заболеванию Нетяжкая Материальное благосостояние Среднее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Полная Характер отношений с ближайшим окружением Спокойные

Особенности воспитания Среднее Наличие судимости Молодой

Взаимоотношения в семье в детстве Средние Общее число судимостей Две и более

Успеваемость в школе Средняя Характер правонарушений Тяжкие

Отношение к учёбе Безразличное Правонарушения в состоянии опьянения В состоянии опьянения

Делинквентное поведение в детстве Часто Мера наказания Условная

Преморбидные личностные черты Возбудимые Наличие ООД Одно

Употребление спиртных напитков Часто Характер ООД Нетяжкие

Употребление наркотиков Нет Принудительное лечение в прошлом Стационарное

Характер микросоциального окружения Отрицательный Кол-во принудительных лечений в прошлом Одно

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Нет Характер обращений Несамостоятельно

Форма наблюдения Нет Частота госпитализаций Реже одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Часто Основная причина госпитализаций Обострение

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Психопатоподобная симптоматика

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТПКБ» Баранов А.В.

11.052$

Пациент №2 высокий риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Молодой Опекунство Нет

Уровень образования Низкий Тип жилья Собственное

Семейное положение Холост Сожители Прочие родственники

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Средние

Инвалидность по психическому заболеванию Нетяжкая Материальное благосостояние Среднее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Неполная Характер отношений с ближайшим окружением Конфликтные

Особенности воспитания Среднее Наличие судимости Молодой

Взаимоотношения в семье в детстве Плохие Общее число судимостей Одна

Успеваемость в школе Низкая Характер правонарушений Тяжкие

Отношение к учёбе Негативное Правонарушения в состоянии опьянения В трезвом состоянии

Делинквентное поведение в детстве Редко Мера наказания Нет

Преморбидные личностные черты Возбудимые Наличие ООД Одно

Употребление спиртных напитков Редко Характер ООД Тяжкие

Употребление наркотиков Нет Принудительное лечение в прошлом Амбулаторное

Характер микросоциального окружения Среднее Кол-во принудительных лечений в прошлом Одно

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Психическое р-во Характер обращений Несамостоятельно

Форма наблюдения АДН Частота госпитализаций Реже одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Часто Основная причина госпитализаций Плановая

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Психотическая симптоматика

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТП Баранов A.B. J

Пациент №3 | средний риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Зерлый Опекунство Нет

Уровень образования Высокий Тип жилья Собственное

Семейное положение Брак Сожители Прочие родственники

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Хорошие

Инвалидность по психическому заболеванию Нетяжкая Материальное благосостояние Хорошее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Полная Характер отношений с ближайшим окружением Спокойные

Особенности воспитания Хорошее Наличие судимости Нет

Взаимоотношения в семье в детстве Средние Общее число судимостей Нет

Успеваемость в школе Средняя Характер правонарушений Нет

Отношение к учёбе Безразличное Правонарушения в состоянии опьянения Нет

Делинквентное поведение в детстве Нет Мера наказания Нет

Преморбидные личностные черты Мозаичные Наличие ООД Нет

Употребление спиртных напитков Редко Характер ООД Нет

Употребление наркотиков Нет Принудительное лечение в прошлом Нет

Характер микросоциального окружения Среднее Кол-во принудительных лечений в прошлом Нет

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Наркологическое р-во Характер обращений Самостоятельно

Форма наблюдения Диспансер Частота госпитализаций Реже одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Часто Основная причина госпитализаций Обострениее

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Прочее

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТГЖБ» Баранов А.В.

Пациент №4 | низкий риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Зрелый Опекунство Нет

Уровень образования Высокий Тип жилья Собственное

Семейное положение Брак Сожители Близкие родственники

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Средние

Инвалидность по психическому заболеванию Нетяжкая Материальное благосостояние Среднее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Неполная Характер отношений с ближайшим окружением Спокойные

Особенности воспитания Хорошее Наличие судимости Нет

Взаимоотношения в семье в детстве Средние Общее число судимостей Нет

Успеваемость в школе Высокая Характер правонарушений Нет

Отношение к учёбе Положительное Правонарушения в состоянии опьянения Нет

Делинквентное поведение в детстве Нет Мера наказания Нет

Преморбидные личностные черты Мозаичные Наличие ООД Нет

Употребление спиртных напитков Нет Характер ООД Нет

Употребление наркотиков Нет Принудительное лечение в прошлом Нет

Характер микросоциального окружения Среднее Кол-во принудительных лечений в прошлом Нет

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Нет Характер обращений Самостоятельно

Форма наблюдения Диспансер Частота госпитализаций Реже одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Часто Основная причина госпитализаций Обострение

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Прочее

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТГЖБ» Баранов А.В.

Пациент №5 | высокий риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Зрелый Опекунство Нет

Уровень образования Средний Тип жилья Несобственное

Семейное положение Холост Сожители Нет

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Средние

Инвалидность по психическому заболеванию Нетяжкая Материальное благосостояние Среднее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Неполная Характер отношений с ближайшим окружением Конлфиктные

Особенности воспитания Среднее Наличие судимости Молодой

Взаимоотношения в семье в детстве Средние Общее число судимостей Две и более

Успеваемость в школе Низкая Характер правонарушений Тяжкие

Отношение к учёбе Безразличное Правонарушения в состоянии опьянения В состоянии опьянения

Делинквентное поведение в детстве Часто Мера наказания Лишение свободы

Преморбидные личностные черты Возбудимые Наличие ООД Два и более

Употребление спиртных напитков Часто Характер ООД Тяжкие

Употребление наркотиков Нет Принудительное лечение в прошлом Стационарное

Характер микросоциального окружения Отрицательное Кол-во принудительных лечений в прошлом Два и более

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Нет Характер обращений Несамостоятельное

Форма наблюдения АДН Частота госпитализаций Чаще одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Часто Основная причина госпитализаций Злоупотребление алкоголем

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Психопатоподобная симптоматика

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТПКБ» Баранов А.В.

к Ч

/Ж

Пациент №6 низкий риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Средний Опекунство Нет

Уровень образования Высокий Тип жилья Собственное

Семейное положение Брак Сожители Близкие родственники

Социально- профессиональная среда Неквал. труд Жилищные условия Хорошие

Инвалидность по психическому заболеванию Нет Материальное благосостояние Среднее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Полная Характер отношений с ближайшим окружением Спокойные

Особенности воспитания Хорошее Наличие судимости Нет

Взаимоотношения в семье в детстве Средние Общее число судимостей Нет

Успеваемость в школе Высокая Характер правонарушений Нет

Отношение к учёбе Положительное Правонарушения в состоянии опьянения Нет

Делинквентное поведение в детстве Нет Мера наказания Нет

Преморбидные личностные черты Астенические Наличие ООД Нет

Употребление спиртных напитков Редко Характер ООД Нет

Употребление наркотиков Нет Принудительное лечение в прошлом Нет

Характер микросоциального окружения Средний Кол-во принудительных лечений в прошлом Нет

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Нет Характер обращений Самостоятельно

Форма наблюдения Нет Частота госпитализаций Реже одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Редко Основная причина госпитализаций Плановая

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Прочее

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТПКБ» Баранов А.В.

Пациент №7 | средний риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Средний Опекунство Нет

Уровень образования Высокий Тип жилья Собственное

Семейное положение Брак Сожители Близкие родственники

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Средние

Инвалидность по психическому заболеванию Нет Материальное благосостояние Среднее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Полная Характер отношений с ближайшим окружением Спокойные

Особенности воспитания Среднее Наличие судимости Нет

Взаимоотношения в семье в детстве Средние Общее число судимостей Нет

Успеваемость в школе Высокая Характер правонарушений Нет

Отношение к учёбе Положительное Правонарушения в состоянии опьянения Нет

Делинквентное поведение в детстве Нет Мера наказания Нет

Преморбидные личностные черты Мозаичные Наличие ООД Нет

Употребление спиртных напитков Часто Характер ООД Нет

Употребление наркотиков Часто Принудительное лечение в прошлом Нет

Характер микросоциального окружения Средний Кол-во принудительных лечений в прошлом Нет

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Нет Характер обращений Самостоятельно

Форма наблюдения Нет Частота госпитализаций Реже одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Редко Основная причина госпитализаций Обострение

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Прочее

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТПКБ» Баранов А.В.

«К

Пациент №8 | средний риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Молодой Опекунство Нет

Уровень образования Средний Тип жилья Несобственное

Семейное положение Холост Сожители Прочие родственники

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Хорошие

Инвалидность по психическому заболеванию Нет Материальное благосостояние Трудное

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Неполная Характер отношений с ближайшим окружением Конфликтные

Особенности воспитания Среднее Наличие судимости Молодой

Взаимоотношения в семье в детстве Плохие Общее число судимостей Одна

Успеваемость в школе Низкая Характер правонарушений Нетяжкие

Отношение к учёбе Безразличное Правонарушения в состоянии опьянения В состоянии опьянения

Делинквентное поведение в детстве Редко Мера наказания Условная

Преморбидные личностные черты Мозаичные Наличие ООД Нет

Употребление спиртных напитков Часто Характер ООД Нет

Употребление наркотиков Часто Принудительное лечение в прошлом Нет

Характер микросоциального окружения Средний Кол-во принудительных лечений в прошлом Нет

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Психическое р-во Характер обращений Несамостоятельно

Форма наблюдения Нет Частота госпитализаций Реже одного раза в год

Частота амбулаторных обращений Редко Основная причина госпитализаций Обострение

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Психотическая симптоматика

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТПКБ» Баранов А.В.

ьизджпйй^

Пациент №9 | высокий риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Молодой Опекунство Организация

Уровень образования Низкий Тип жилья Несобственное

Семейное положение Холост Сожители Отсутствуют

Социально- профессиональная среда Не работает Жилищные условия Плохие

Инвалидность по психическому заболеванию Тяжкая Материальное благосостояние Трудное

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Нет Характер отношений с ближайшим окружением Конфликтные

Особенности воспитания Плохое Наличие судимости Нет

Взаимоотношения в семье в детстве Средние Общее число судимостей Нет

Успеваемость в школе Неудовлетворительно Характер правонарушений Нет

Отношение к учёбе Негативное Правонарушения в состоянии опьянения Нет

Делинквентное поведение в детстве Редко Мера наказания Нет

Преморбидные личностные черты Возбудимые Наличие ООД Одно

Употребление спиртных напитков Редко Характер ООД Тяжкие

Употребление наркотиков Нет Принудительное лечение в прошлом Стационарное

Характер микросоциального окружения Среднее Кол-во принудительных лечений в прошлом Одно

АНАМНЕЗ БОЛЕЗНИ

Характер отягощённости Психическое р-во Характер обращений Несамостоятельно

Форма наблюдения АДН Частота госпитализаций Один раз в год

Частота амбулаторных обращений Часто Основная причина госпитализаций Обострение

ПРЕОБЛАДАЯЩАЯ СИМПТОМАТИКА В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Психопатоподобная симптоматика

УТВЕРЖДАЮ,

заместитель главного врача ОГБУЗ «ТПКБ» Баранов А.В.

Пациент №10 | низкий риск

СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Возраст Средний Опекунство Нет

Уровень образования Высокий Тип жилья Собственное

Семейное положение Брак Сожители Близкие родственники

Социально- профессиональная среда Квал. труд Жилищные условия Хорошие

Инвалидность по психическому заболеванию Нет Материальное благосостояние Хорошее

АНАМНЕЗ ЖИЗНИ

Состав семьи Полная Характер отношений с ближайшим окружением Доброжелательные

Особенности воспитания Хорошее Наличие судимости Нет

Взаимоотношения в семье в детстве Хорошие Общее число судимостей Нет

Успеваемость в школе Высокая Характер правонарушений Нет

Отношение к учёбе Положительное Правонарушения в состоянии опьянения Нет

Делинквентное поведение в детстве Нет Мера наказания Нет