METHOD FOR DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF THE STATE OF RANDOM ACCESS MEMORY
Authors: Кореневский Н.А. , Родионова С.Н. , Рыбаков А.Ю. , Разумова К.В. , Сафронов Р.И. 
Published: July 2024

Целью работы является разработка метода и моделей дифференциальной диагностики состояния оперативной памяти и её блоков с выделением двух классов состояний: норма и отклонение от нормы. Для контроля состояния различных блоков оперативной памяти выбран следующий набор методик: оценка времени реакции; поиск сигнала в шуме; «опознание»; полное воспроизведение; определение отсутствующей цифры; объем памяти. Для реализации этих методик был выбран прибор контроля свойств функции внимания и памяти на основе планшетного компьютера с сенсорным дисплеем, хорошо зарекомендовавший себя при оценке состояний когнитивной функции внимания при решении задач со структурой данных аналогичной решаемым в работе задачам. Для выбора адекватного математического аппарата исследований был проведен разведочный анализ структуры обрабатываемых данных, в ходе которого было установлено, что выбранные классы состояний оперативной памяти имеют нечеткую природу с неопределенными границами их пересечений. С учетом этих обстоятельств в качестве математического аппарата исследований была выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, эффективность использования которой была подтверждена многочисленными исследованиями при решении различных задач в области медицины, биологии, экологии, эргономики. С учетом особенности обрабатываемых данных выбранная методология была модифицирована путем разработки нового метода нечеткой оценки состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств. В ходе проведенных исследований были получены нечеткие решающие правила дифференциальной диагностики таких классов состояний оперативной памяти как норма и отклонение от нормы, с использованием которых могут быть синтезированы решающие правила прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики функционального состояния и состояния здоровья оперативной памяти

The goal of the work is to develop a method and models for differential diagnosis of the state of RAM and its blocks, distinguishing two classes of states: normal and deviation from the norm. To monitor the state of various RAM blocks, the following set of techniques was selected: reaction time assessment; searching for a signal in noise; "identification"; full reproduction; identification of missing digits; Memory. To implement these techniques, a device was chosen for monitoring the properties of the attention and memory function based on a tablet computer with a touch screen, which has proven itself well in assessing the states of the cognitive function of attention when solving problems with a data structure similar to the tasks being solved in the work. To select an adequate mathematical research apparatus, an exploratory analysis of the structure of the processed data was carried out, during which it was found that the selected classes of RAM states are of a fuzzy nature with uncertain boundaries of their intersections. Taking these circumstances into account, the methodology for the synthesis of hybrid fuzzy decision rules was chosen as a mathematical research tool, the effectiveness of which has been confirmed by numerous studies in solving various problems in the field of medicine, biology, ecology, and ergonomics. Taking into account the peculiarities of the processed data, the selected methodology was modified by developing a new method for fuzzy assessment of the state of RAM based on the characteristics of its properties. In the course of the research, fuzzy decisive rules for the differential diagnosis of such classes of RAM conditions as normal and deviation from the norm were obtained, with the use of which decisive rules for prediction, early and differential diagnosis of the functional state and health status of RAM can be synthesized