The 5 references with contexts in paper V. Pokrovskii M., S. Usatikov V., T. Shkirya V., L. Polischuk V., В. Покровский М., С. Усатиков В., Т. Шкиря В., Л. Полищук В. (2015) “СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАКСИМАЛЬНОЙ ГРАНИЦЫ ДИАПАЗОНА КАРДИОРЕСПИРАТОРНОЙ СИНХРОНИЗАЦИИ // STATISTICAL FORECASTING OF THE MAXIMUM BOUNDARY OF THE CARDIORESPIRATORY SYNCHRONIZATION RANGE” / spz:neicon:ksma:y:2015:i:3:p:83-87

1
Сердечно–дыхательный синхронизм в оценке регуляторно–адаптивных возможностей организма / Под ред. В. М. Покровского. – Краснодар: изд. «Кубань-Книга»,
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=4584
    Prefix
    Поступила 25.12.2014 Введение Метод сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) дает возможность объективной количественной оценки регуляторно-адаптивных возможностей (РАВ) организма человека при различных функциональных состояниях и в динамике заболеваний у человека
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Для исследования явления СДС и кардиореспираторных взаимоотношений может применяться статистический и стохастический анализ [3]. Фиксация и анализ явления СДС основаны на количественной оценке взаимодействия двух важнейших вегетативных функций: дыхательной и сердечной.

  2. In-text reference with the coordinate start=6661
    Prefix
    На первом этапе значимыми показателями СДС, характеризующими РАВ организма, взяты ДС и Дл.Р.мин.гр., по выраженности изменения которых можно судить о степени отклонения адаптивных возможностей от нормы
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Основой прогноза ДС могут являться факторы-аргументы из параметров СДС: Мин.гр. и Дл.Р.мин.гр. Эти факторы-аргументы исследованы в предварительном статистическом анализе [4, 5]. Точность и доверительная вероятность регрессионного прогноза недостаточны.

2
10. – 244 с. 2. Покровский В. М. Формирование ритма сердца в организме человека и животных. – Краснодар: изд. «Кубань-Книга», 2007. – 144 с.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=4584
    Prefix
    Поступила 25.12.2014 Введение Метод сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) дает возможность объективной количественной оценки регуляторно-адаптивных возможностей (РАВ) организма человека при различных функциональных состояниях и в динамике заболеваний у человека
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Для исследования явления СДС и кардиореспираторных взаимоотношений может применяться статистический и стохастический анализ [3]. Фиксация и анализ явления СДС основаны на количественной оценке взаимодействия двух важнейших вегетативных функций: дыхательной и сердечной.

  2. In-text reference with the coordinate start=6661
    Prefix
    На первом этапе значимыми показателями СДС, характеризующими РАВ организма, взяты ДС и Дл.Р.мин.гр., по выраженности изменения которых можно судить о степени отклонения адаптивных возможностей от нормы
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Основой прогноза ДС могут являться факторы-аргументы из параметров СДС: Мин.гр. и Дл.Р.мин.гр. Эти факторы-аргументы исследованы в предварительном статистическом анализе [4, 5]. Точность и доверительная вероятность регрессионного прогноза недостаточны.

3
Полищук Л. В., Усатиков С. В., Шкиря Т. В., Покровский В. М. Статистическое прогнозирование в создании экспрессметодики определения уровня регуляторно-адаптивного статуса организма человека // Куб. науч. мед. вестник. – 2014. – No 6. – С. 65–70.
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=4724
    Prefix
    Введение Метод сердечно-дыхательного синхронизма (СДС) дает возможность объективной количественной оценки регуляторно-адаптивных возможностей (РАВ) организма человека при различных функциональных состояниях и в динамике заболеваний у человека [1, 2]. Для исследования явления СДС и кардиореспираторных взаимоотношений может применяться статистический и стохастический анализ
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Фиксация и анализ явления СДС основаны на количественной оценке взаимодействия двух важнейших вегетативных функций: дыхательной и сердечной. Методика получения значений параметров СДС включает многошаговые пробы с использованием показаний датчиков электрокардиограммы и пневмограммы и их компьютерной обработки.

  2. In-text reference with the coordinate start=5073
    Prefix
    Методика получения значений параметров СДС включает многошаговые пробы с использованием показаний датчиков электрокардиограммы и пневмограммы и их компьютерной обработки. Проведенный ранее
    Exact
    [3–5]
    Suffix
    статистический анализ (регрессионный, дискриминантный и нейросетевой) системы параметров СДС дает возможность совершенствования существующего пошагового принципа определения максимальной границы (Макс.гр.) диапазона синхронизации (ДС).

  3. In-text reference with the coordinate start=15078
    Prefix
    Располагая НС-регрессионным прогнозом ДС по указанным факторамаргументам, можно предложить следующую методику сокращённого пошагового определения максимальной границы (Макс.гр.). На первом этапе определяется Мин.гр. по экспресс-методике
    Exact
    [3]
    Suffix
    . После фиксирования Мин.гр. и Дл.Р.мин.гр. производится НС-прогнозирование величины ДС и, соответственно, Макс.гр.=ДС+Мин.гр.-1, причём величина ДС становится известной с относительной погрешностью до 20–30% при доверительной вероятности 80–90%.

4
Шкиря Т. В. Статистический анализ системы количественной оценки регуляторно-адаптивного статуса организма человека // Междисципл. иссл. в области математического моделирования и информатики. Матер. III научно-практич. internet-конф. – Ульяновск: изд. SIMjET, 2014. – C. 385–391.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=5073
    Prefix
    Методика получения значений параметров СДС включает многошаговые пробы с использованием показаний датчиков электрокардиограммы и пневмограммы и их компьютерной обработки. Проведенный ранее
    Exact
    [3–5]
    Suffix
    статистический анализ (регрессионный, дискриминантный и нейросетевой) системы параметров СДС дает возможность совершенствования существующего пошагового принципа определения максимальной границы (Макс.гр.) диапазона синхронизации (ДС).

  2. In-text reference with the coordinate start=6851
    Prefix
    значимыми показателями СДС, характеризующими РАВ организма, взяты ДС и Дл.Р.мин.гр., по выраженности изменения которых можно судить о степени отклонения адаптивных возможностей от нормы [1, 2]. Основой прогноза ДС могут являться факторы-аргументы из параметров СДС: Мин.гр. и Дл.Р.мин.гр. Эти факторы-аргументы исследованы в предварительном статистическом анализе
    Exact
    [4, 5]
    Suffix
    . Точность и доверительная вероятность регрессионного прогноза недостаточны. Это дополнительно подтверждается результатами давшей наилучшую точность нейросетевой (НС) регрессии, показанными на рисунке 1а, б.

5
Усатиков С. В., Шкиря Т. В. Нейросетевая классификация и дискриминантный анализ уровня регуляторно-адаптивных возможностей организма человека // Научные труды КубГТУ. – 2014. – No 1. – С. 1–13. – http://ntk.kubstu.ru/file/20. Поступила 22.05.2015
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=5073
    Prefix
    Методика получения значений параметров СДС включает многошаговые пробы с использованием показаний датчиков электрокардиограммы и пневмограммы и их компьютерной обработки. Проведенный ранее
    Exact
    [3–5]
    Suffix
    статистический анализ (регрессионный, дискриминантный и нейросетевой) системы параметров СДС дает возможность совершенствования существующего пошагового принципа определения максимальной границы (Макс.гр.) диапазона синхронизации (ДС).

  2. In-text reference with the coordinate start=6851
    Prefix
    значимыми показателями СДС, характеризующими РАВ организма, взяты ДС и Дл.Р.мин.гр., по выраженности изменения которых можно судить о степени отклонения адаптивных возможностей от нормы [1, 2]. Основой прогноза ДС могут являться факторы-аргументы из параметров СДС: Мин.гр. и Дл.Р.мин.гр. Эти факторы-аргументы исследованы в предварительном статистическом анализе
    Exact
    [4, 5]
    Suffix
    . Точность и доверительная вероятность регрессионного прогноза недостаточны. Это дополнительно подтверждается результатами давшей наилучшую точность нейросетевой (НС) регрессии, показанными на рисунке 1а, б.