Разработаны эффективные методы выделения высокочастотных составляющих сигналов униполярных отведений модифицированной системы отведений Франк-М. Реализованы стандартные и разработаны новые алгоритмы фильтрации, усреднения и параметризации кардиоциклов для выявления низкоамплитудных поздних потенциалов желудочков сердца. Новые алгоритмы учитывают изменения униполярных кардиосигналов, обусловленные дыхательными движениями и гемодинамическими вариациями при длительной регистрации кардиосигналов. Эти методы базируются на оригинальном способе совмещения кривых пространственно-временн?го изменения вектора дипольного момента сердца для последовательных кардиоциклов, причем достигается наиболее эффективная фильтрация шумов, которые могли бы внести искажения в измеряемые высокочастотные составляющие сигналов. Применение этих алгоритмов к реальным электрокардиографическим измерениям приводит к повышению точности оценки усредненного кардиоцикла и параметров поздних потенциалов желудочков.
Для усовершенствования метода локации аритмогенных зон в сердце продолжено изучение обобщенной модели в форме точечного генератора со сферически симметричным полем, потенциал которого обратно пропорционален квадрату расстояния от точки положения генератора. Положение средней точки аритмогенной области достаточно точно определяется положением такого фиктивного генератора, когда потенциал его поля с минимальной погрешностью аппроксимирует среднеквадратичные значения высокочастотных компонент сигналов униполярных отведений на поверхности тела. На основе этого подхода получены математические соотношения для определения координат центра аритмогенной области по значениям измеренной мощности высокочастотных компонент кардиосигналов (поздних потенциалов) и значениям координат измерительных электродов. Метод исследован на разработанной ранее упрощенной математической модели грудной клетки параллелепипедного типа, получены параметры коррекции основных математических соотношений. Показано, что при использовании экономичной системы отведений Франк-М, рекомендуемой для практической диагностики, предлагаемый метод может обеспечить локацию центра аритмогенной области в миокарде желудочков с погрешностью не больше 1 см.
Для дальнейшего развития метода локации областей миокарда с выраженными ишемическими изменениями, приводящими к значительным смещениям сегмента ST кардиосигналов, проведены исследования как на упрощенной параллелепипедной модели, так и на реалистической математической модели, учитывающей анатомическое строение сердца и грудной клетки и электрофизиологические процессы при возбуждении сердца (исследования проведены совместно с Институтом нормальной и патологической физиологии Словацкой академии наук и Институтом проблем измерения Словацкой академии наук).
При исследовании на реалистической математической модели грудной клетки было найдено, что первоначальный вариант метода определения срединной плоскости ишемического очага, учитывающий расстояние между генератором и точкой измерения и не учитывающий влияние ограниченности электропроводной среды, характеризуется недостаточной точностью при некоторых направлениях ишемического вектора сердца. В связи с этим метод был усовершенствован с использованием упрощенной модели тела как объемного проводника в форме параллелепипеда, благодаря чему повышена точность определения срединной плоскости ишемического очага при использовании экономичной системы отведений Франк-М.
Разработан метод выявления и содержательно-образной визуализации увеличения предсердий по сигналам системы отведений Франк-М. Метод ДЭКАРТО, разработанный ранее в применении только к желудочкам сердца, был дополнен алгоритмами анализа и наглядной визуализации предсердной части кардиоцикла.
Разработанный способ визуализации состояния предсердий позволяет изображать в картографической форме параметр размера предсердий, служащий для распознавания двустороннего увеличения предсердий или одностороннего их увеличения с указанием патологически измененного предсердия. Наибольшая надежность диагностики достигается при наличии поздних потенциалов предсердий, так как в этом случае одновременно применяются дэкартографические критерии увеличения предсердий и критерии локации электрогенной зоны высокочастотной составляющей электрокардиосигналов.
Метод ДЭКАРТО может служить универсальным средством для комплексного анализа сигналов ортогональных векторкардиографических отведений, обеспечивающего повышение точности диагностики, особенно при динамическом наблюдении за состоянием сердца, по сравнению с общепринятыми электрокардиографическими методиками.
Предложенные способы наглядного представления данных значительно повышают эффективность их интерпретации за счет сочетания количественных и эвристических подходов.
Результаты исследований были представлены в научных докладах на 31-м Международном конгрессе по электрокардиологии (Киото, Япония, 27 июня - 1 июля 2004 г.) и на 9-м Конгрессе Словацкого кардиологического общества с международным участием (Братислава, Словакия, 7-9 октября 2004 г.).
Профессор Л. И. Титомир участвовал в международном сотрудничестве по научно-организационным вопросам как член Совета Международного общества электрокардиологии и в научно-издательской деятельности как член редколлегии журнала "Функциональная диагностика", редакционный консультант журнала "Journal of Electrocardiology" (США) и член редакционного совета журнала "Bratislava Medical Journal" (Словацкая Республика).
На основе схемы познания модельно-конструктивного мышления и конкретизации научной рациональности, введенных на предыдущих этапах исследования, был сформулирован наиболее адекватный жизненным реалиям подход к общественным наукам (в первую очередь к идеологии) не как к естественным, а как к прикладным, в первую очередь к техническим наукам. В таком подходе к мышлению и идеологии, большая часть которой сформулирована в рамках религиозной и философской архаики, в явном виде выделяется проект общественного устройства, вводится познающий и конструирующий общественные отношения гносеологический субъект.
Результаты исследования были представлены в научных докладах на 2-й Международной конференции "Параллельные вычисления и задачи управления РАСО?2004" (Москва, 4-6 октября 2004 г.) и на 4-й Всероссийской конференции "Построение человечного (нравственного) общества" (Москва, 1-2 июня 2004 г.).

Основные результаты, полученные в группе, представлены в книге В. Л. Стефанюка "Локальная организация интеллектуальных систем: Модели и приложения", посвященной разработке и систематизации математических методов анализа и синтеза локально-организованных систем, возникающих в различных задачах искусственного интеллекта и их приложениях. Цель книги состоит в разработке теории и средств анализа дискретных, непрерывных, нечетких и программных локально-организованных систем, а также в создании на этой основе ряда новых математических моделей, иллюстрирующих развиваемые подходы.
Первая глава "Общие принципы локальной организации систем" содержит обзор основных подходов к математическому моделированию больших (или сложных) систем, помогающий уяснить место моделей с локальной организацией среди известных вариантов моделей систем, дано определение локально-организованных систем и формулируется методика их анализа.
Во второй главе "Методы исследования локальной организации в дискретных моделях" предполагается, что подсистемами служат стохастические или детерминированные конечные автоматы, имеющие конечное число возможных действий. При этом внутренние состояния автоматов и совершаемые ими действия могут изменяться в дискретные моменты времени под влиянием получаемых данной подсистемой эффектов, зависящих, в частности, от действий всех остальных подсистем.
В третьей главе "Локальная организация целесообразного поведения в непрерывных моделях" в качестве подсистем выступают автоматы с непрерывным множеством действий, взаимодействующие по некоторому детерминированному закону не в дискретной, а непрерывной шкале времени. В качестве основного приложения здесь рассматриваются проблемы устойчивости в коллективах мобильных радиостанций.
В главе "Локальный подход к решению фундаментальных задач искусственного интеллекта" делается попытка рассмотреть поиск адекватного представления задач, знаний, а также проблемы обучения, как работу некоторой локально-организованной системы.
В заключительной главе "Использование локальной организации при разработке прикладных программных и человеко-машинных систем" собраны примеры, когда на основе локальной организации удалось построить пакет программ, решающий полезную для приложений задачу (или группу задач).
В ходе развития проекта создания компьютерных систем одновременно с созданием трансакционного анализа на когнитивных уровнях ведется работа по созданию универсального формального языка, необходимого для построения такой достаточно сложной системы искусственного интеллекта.
С этой целью был предложен алгебраический подход к описанию продукционных систем, опирающийся на теорию категорий. Определение теоретико-категорной продукции является результатом обобщения различных конкретных типов продукций, известных из литературы. Оно охватывает многие типы продукций и правил из искусственного интеллекта, математической логики и смежных областей.
Были получены новые результаты в разработке такого языка для описания работы со знаниями в человеко-машинных системах. Были показаны некоторые полезные свойства так называемых сетей продукций, представляющих собой рекурсивную альтернативу системам продукций в искусственном интеллекте и экспертных системах, в которых продукции обычно применяются в определенном смысле последовательно.
При создании алгебраической теории продукционных систем постоянно имелось в виду исследование алгоритмов автоматического формирования систем таких продукций. В предыдущих работах на эту тему было показано, как, используя определенную операцию обобщения, можно формировать новые продукции. В отчетном году был исследован вопрос о формировании подобными методами сети продукций.
Традиционно в работах в области компьютерных обучающих систем в качестве модели обучаемого используется совокупность его знаний. Как показала практика, ее явно недостаточно причем надежность такой модели весьма спорна. Поэтому было предложено рассмотреть интеллектуальную модель обучаемого, учитывающую его когнитивный уровень.
На основе оригинальной схемы когнитивных уровней, вовлекаемых в обучение, для области обучающих систем построена модель трансакций, возникающих в процессе обучения. Именно эта модель положена в основу разрабатываемого в группе проекта персональной обучающей системы, позволяющей вести детальный и динамический учет личностных свойств обучаемого, проявляющихся в ходе обучения. Такая система хорошо согласуется с организацией интеллектуального интерфейса, разработанного авторами проекта ранее.
Основную трудность при попытке использовать представление о когнитивных уровнях на практике составляет вопрос детерминации уровня учителя и ученика. Была начата работа по изучению проблемы детерминации когнитивных состояний.
Специальное внимание было уделено рассмотрению особенностей детерминации на уровне аналогий и обобщений. На этом уровне обучаемый, анализируя предлагаемые учителем примеры задач, осваивает не только решение этих конкретных задач, но и решение аналогичных, близких к ним задач, самостоятельно делая необходимые для этого обобщения. Одна из трудностей - указать методы оценки способности обучаемого к такому способу усвоения знаний.
По определению, на этом уровне возможны два подхода. Согласно первому, учащийся, научившись решать некоторую задачу, осваивает также близкие к ней задачи, отличающиеся в деталях. Это - обучение с использованием аналогии. Способность учащегося осваивать предмет таким способом можно определять по тому, насколько далеко отстоят задачи, которые он решает самостоятельно, от тех, решение которых было объяснено учителем. Второй подход основан на концепции обобщения. Научившись решать несколько близких задач, отличающихся не особенно существенными деталями, обучающийся самостоятельно строит метод решения общей задачи, частным случаем которой являются все исходные. Здесь решающее значение имеет способность обучающегося к обобщению. На самом деле оба способа обучения - по аналогии и посредством обобщения - близки. Поэтому в когнитивной модели ученика оба эти способа рассматриваются совместно.
Показано, кроме того, что немаловажным является когнитивный уровень преподавателя и в особенности соотношение когнитивных уровней преподавателя и ученика в каждый момент времени. В связи с этим была глубоко исследована роль многошаговых трансакций, строящихся по аналогии с психологическими трансакциями.
При переходе от отдельных трансакций к их цепочкам был рассмотрен важный пример из практики сети Интернет - получение нежелательной для пользователя информации и вирусов по электронной почте. Здесь в качестве "учителя" выступает источник спама, а в качестве ученика - получатель электронной корреспонденции. Получатель писем полагает обычно, что спам может рассматриваться на когнитивном уровне аналогий и обобщений (уровень 3), т.е. как обучение на примерах, поэтому широкое распространение получили синтаксические фильтры, отбраковывающие нежелательные сообщения по ключевым словам или фразам, встречающимся в исходных примерах. Однако современные спамеры строят свои письма так, чтобы обратиться на более высокий уровень, тем самым избегая фильтрации с помощью автоматической системы, воспринимающей информацию на когнитивном уровне 3. Спамеры достигают этого теми же средствами, которые в литературе получили название эзоповых приемов или эзопова языка. В этом отношении описанная проблема оказывается весьма близкой исследованиям Л. В. Савинич, которая разработала классификацию эзоповых приемов.
В результате проведенных исследований был предложен оригинальный подход к борьбе со спамом, который кардинально отличается от применения распространенных синтаксических фильтров. Подход основан на предупредительных действиях и поэтому назван активной фильтрацией.
Вице-президент Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ) и постоянный член Европейского координационного совета по искусственному интеллекту В. Л. Стефанюк в 2004 году выступил организатором и членом программного комитета ряда международных конференций:
Объединенная международная конференция по программированию на основе знаний, г. Протвино, август 2004. Объединенная конференция по программированию на основе знаний (JCKBSE2004) (В. Л. Стефанюк - сопредседатель конференции, А. В. Жожикашвили - председатель национального оргкомитета).
Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2004), г. Тверь, октябрь 2004 (член программного комитета).
Международная конференция IEEE "Интеллектуальные системы" (AIS'04), г. Дивноморское, 3-10 сентября (член программного комитета).
IV российско-украинский научный семинар "Интеллектуальный анализ информации", г. Киев, 19-21 мая 2004 (член программного комитета).
Группа искусственного интеллекта активно вовлечена в практическую преподавательскую деятельность. В. Л. Стефанюк является профессором Российского университета дружбы народов, руководит научной работой студентов и двух аспирантов. В сентябре 2004 года В. Л. Стефанюк был приглашен на Вычислительный факультет Тартусского университета, Эстония, для чтения курса лекций для студентов этого университета.