Примечания:

1. В графе "Тест./обучение" в числителе - номер исследования, в котором получены распознаваемые данные; в знаменателе - номер исследования, в котором получены данные, использованные для обучения.

2. В графе "Мес.: дней" приведено значение временной задержки между этими исследованиями.

3. Затемнением выделен ППР ниже порога достоверно неслучайной классификации равного 58,6%, 60,0% и 65,0% для р=0,05 и контрольной выборки из 70,35 и 20 векторов, соответственно.

В табл. 9 приведены результаты распознавания отрезков ЭЭГ, соответствующих услож­ненным задачам, нейросетью, обученной на отрезках, соответствующих простым задачам. Для сравнения в каждой строке таблицы приведен ППР простых задач, предъявленных в том же исследовании, что и тестируемые сложные задачи. Из таблицы видно, что средний по ис­пытуемым ППР для сложных задач примерно равен таковому для простых задач. В двух слу­чаях неудовлетворительного распознавания сложных задач неудовлетворительным былораспознавание и простых задач, что, очевидно, связано с несохранением признаков состоя­ний за прошедшее между двумя исследованиями время (испьпуемые №1 и №11). В одном случае (у испытуемого №2) усложненные задачи пространственного типа были распознаны с ППР несколько ниже достоверно неслучайного (ППР=63,6% при пороге достоверности 65,0%). Наконец, еще в одном случае (у испытуемого №10 при отложенном распознавании) простые задачи вербального типа были распознаны неудовлетворительно, а сложные задач того же типа - удовлетворительно. Общий вывод из сравнения классификации сложных и простых задач можно сделать такой: успех классификации практически не зависит от слож­ности заданий. Таким образом, характерные ритмические паттерны отражают специфику мышления, а не степень интеллектуального напряжения.

С целью определения диапазона частот, содержащего наиболее заметные признаки со­стояний, была проведена классификация в разных диапазонах частот (табл. 10). Из таблицы видно, что наиболее высокий средний по испытуемым ППР наблюдался в диапазоне 5-20 Гц, объединившим часть тета, а также альфа и бета диапазоны частот. Из всех диапазонов, наи­высшим и почти таким же, как и в более широком диапазоне 5-20 Гц, был в альфа-диапазоне (8-13 Гц). ППР выше достоверно неслучайного наблюдался также в тета- и обоих (верхнем и нижнем) бета-диапазонах. В гамма-диапазоне ППР был ниже достоверно неслучайного. Та­ким образом, классификация преимущественно основывалась на анализе характерных рит­мов альфа- и тета-диапазонов и частично - бета-диапазона.

Нами далее была предпринята попытка выяснения того, в какой степени ухудшится рас­познавание типа решаемой задачи по ритмам альфа-диапазона, если вместо всей совокупно­сти описывающих эти ритмы параметров использовать лишь некоторые, частные, а именно: 1) усредненную (по тем отведениям, где она достаточно различается в разных ментальных модальностях) мощность ритмов альфа-диапазона (без учета их топографии и тонкой час­тотной структуры); 2) топографию распределения по поверхности скальпа наиболее выра­женных ритмов альфа-диапазона (без учета абсолютных значений их мощности и частоты) и 3) распределение по шкале частот частоты главного ритма альфа-диапазона (без учета его топографии и абсолютных значений мощности). Для достижения этой цели была проведена классификация редуцированных данных, согласно методам №№ 1,2 и 3 из табл. 2 раздела «Методика».

Таблица 10. Вторая экспериментальная серия. Зависимость результатов классификации от диапазона частот. Диапазон частот, Гц	ППР ± станд. откл.
5-20	87.9 ± 9.6
3- 8	71.9 ± 11.2
8-13	83.1 ± 12.4
13-18	62.9 ± 12.5
15-30	62.3 ± 9.5
30-45	57.2 ± 6.2