БИОФИЗИКА, 2019, том 64, № 4, с. 827-832

ДИСКУССИИ

УДК 577.3

АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ ВНИМАНИЯ УЧАЩИХСЯ г. СУРГУТА

И САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ С ПОЗИЦИИ СТОХАСТИКИ И ХАОСА

Cуpгутcкий государственный университет,

628400, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Сургут, просп. Ленина, 1

*Сургутский институт нефти и газа (филиал Тюменского индустриального университета),

628404, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Сургут, ул. Энтузиастов, 38

E-mail: end_fiz@mail.ru

Поступила в редакцию 28.02.2019 г.

После доработки 28.02.2019 г.

Принята к публикации 11.04.2019 г.

С позиции новой теории хаоса и самоорганизации с использованием новых методов моделирова-

ния выполнен анализ динамики поведения вектора психологического состояния учащихся в мно-

гомерном фазовом пространстве состояний. Применена методика оценки внимания Бурдона в мо-

дификации П.А. Рудика. Осуществлен сравнительный статистический анализ полученных резуль-

татов, в оценке свойств внимания разных возрастных групп учащихся северного города (Сургут) и

одного из районов Самарской области. Изучена динамика изменения показателей K, Е, А, рассчи-

таны коэффициенты в целом для всего теста и для каждой минуты эксперимента. Определены осо-

бенности развития внимания у учащихся, выявлены возрастные, гендерные различия, различия в

развитии показателей внимания, учащихся двух разных школ.

Ключевые слова: различия, внимание, квазиаттрактор, объем.

DOI: 10.1134/S0006302919040240

Организация психических функций осуществ-

и его нейросетей. Изменение психофизиологиче-

ляется нейронными сетями мозга, динамика по-

ских параметров коррелирует с показателем сер-

ведения которых происходит в режиме непрерыв-

дечно-сосудистой системы [7-9] и с показателя-

ного изменения статистических функций распре-

ми других функций организма [10-14], которые

деления параметров xi [1-6]. Эти параметры

сложно описывать в рамках стохастики [13-18].

описывают состояние нейросетей мозга и психи-

ческое состояние человека или акты работы моз-

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

га. При этом природная среда вместе с социаль-

ными условиями составляет жизненную среду че-

С целью выявления особенностей и характе-

ловека. Изменение, деформация природной

ристик внимания учащихся, проживающих в ре-

среды ведет к ослаблению, нарушению физиче-

гионах разных по климатогеографическим харак-

ского здоровья, изменению психической актив-

теристикам, было проведено обследование 120

ности. Особенно подвержено влиянию факторов

учащихся двух экологических зон РФ. В первую

среды детское население Севера РФ.

группу (60 человек) вошли учащиеся средней об-

щеобразовательной школы № 27 города Сургута

Функционирование целостно представленных

(Обский Север). Во вторую группу (60 чел.) во-

физиологических систем организма и психики

шли учащиеся средней общеобразовательной

человека, находящегося в конкретных условиях

жизненной среды, имеет значение для системно-

школы Шенталинского района Самарской обла-

сти (Средняя Волга).

го анализа состояния человека, в частности, со-

стояния систем организма и психики. Соответ-

Отметим, что учащиеся первой группы прожи-

ственно, изучение особенностей и характеристик

вают в Сургуте, где климат континентальный, с

внимания у детей, находящихся в разных клима-

продолжительной зимой, коротким летом. Тер-

тических условиях является показательным для

мический режим суровый, средняя температура

психофизиологии труда, возрастной психофи-

воздуха в январе -24,0°С, в июле - 15,7°С, сред-

зиологии и биофизики сложных систем, которая,

няя годовая температура -5°С [1-4]. Город Сур-

в частности, занимается изучением работы мозга

гут является крупным экономическим центром

827

828

КОЛОСОВА и др.

Среднего Приобья, степень техногенного преоб-

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

разования природной среды высока. В первой

В результате выполненных исследований бы-

группе исследуемые находятся в экстремальных

ли получены 18 показателей для каждого учаще-

климатических условиях, усугубляемых сложны-

гося, вычисленных в соответствии с методикой,

ми социальными и экологическими факторами

указанной выше. В каждой группе учащиеся были

[1-4], урбанизацией (шумовое загрязнение, за-

распределены по трем возрастным группам (12-

грязнение воздуха, гиподинамия и пр.). Учащие-

13 лет, 14-15 лет, 16-17 лет), что обеспечило ана-

ся второй группы, проживающие в Шенталин-

лиз по полу и возрасту всех групп. Анализ соот-

ском районе Самарской области, находятся в зо-

ветствия вида распределения полученных данных

не ультрафиолетового комфорта, в климатически

закону нормального распределения проводили на

и экологически благоприятном районе с мини-

основе вычисления критерия Шапиро-Уилка.

Статистический анализ показал соответствие за-

мальным воздействием техногенного загрязне-

конам нормального распределения. Дальнейшие

ния. В целом климатические условия Самарской

расчеты проводили методами параметрической

области можно оценить как благоприятные в свя-

статистики (критерий Стьюдента). Была проведе-

зи с удаленностью от крупных промышленных

на оценка достоверности различий (P < 0,05;

центров и отсутствием вредного химического

P < 0,01; P < 0,001) в рамках доверительного ин-

производства. Поэтому ожидалось получение су-

тервала P = 0,95 (±). Общие статистические ре-

щественных отличий в изучаемых параметрах

зультаты представлены в табл. 1.

между двумя исследованными группами.

По результатам сравнительного статистиче-

В эксперименте для измерения количествен-

ского анализа были выявлены достоверные раз-

ных характеристик внимания и выявления дина-

личия (P ≤ 0,009) при анализе результатов уча-

мики этих характеристик в процессе кратковре-

щихся возрастной группы 14-15 лет: показатели

менной деятельности мы применяли методику

концентрации внимания учащихся сельской

школы Самарской области (71,05 ± 5,4%) выше

корректурной пробы Бурдона в модификации,

данного показателя у учащихся СОШ № 27 г.

предложенной П.А. Рудиком. Анализ получен-

Сургута, равного 63,7 ± 6,8%. Для этой возраст-

ных результатов основан на вычислении трех ко-

ной группы характерно самое высокое различие

эффициентов: показателей концентрации, про-

этих параметров (P ≤ 0,009), что для других групп

дуктивности и эффективности внимания. Пока-

менее выражено.

затель концентрации внимания k вычисляется

На основании сравнительного статистическо-

как отношение: k = ((n₁ - n₂ -n₃)/n)100% , где n₁ -

го анализа по всем возрастным группам (общее

общее количество правильно зачеркнутых букв;

сравнение) выявлены достоверные различия

n₂ - количество пропусков букв;n₃ - количество

(P < 0,002) показателей продуктивности внима-

ошибочно зачеркнутых букв. Общее количество

ния Е, данный показатель у учащихся в Самар-

ской области, равный 603,70 ± 23,9 усл. ед., пре-

четырех букв (текстовых) в просмотренных стро-

вышает результат их сверстников из г. Сургута на

ках, подлежащих вычеркиванию - n. Одновре-

15% (524,9 ± 42,1 усл. ед.). Общие различия полу-

менно рассчитывались коэффициент точности А

чены за счет значительной разницы результатов у

(аккуратности внимания) и коэффициент про-

учащихся возрастной группы 14-15 лет: коэффи-

дуктивности внимания Е. Все коэффициенты вы-

циент продуктивности внимания учащихся

числяли как в целом, так и по каждой минуте ра-

г. Сургута, равный 436,51 ± 65,6 усл. ед., досто-

боты в отдельности (k₁, k₂, k₃, k₄, k₅). Результаты

верно ниже в 1,4 раза (P ≤ 0,002) показателя про-

по каждой минуте эксперимента заносили на гра-

дуктивности учащихся 14-15 лет из Самарской

фик, отражающий динамику концентрации вни-

области, равного 616,65 ± 31,0 усл. ед.; остальные

мания (колебание, а возможно, упражняемость)

показатели (общие группы) статистически не раз-

по отдельным минутам основного эксперимента.

личаются (p = 0,1 и P = 0,06).

Аналогично строили график изменения точности

Определена достоверность различий в оценке

внимания (а₁, а₂, а₃, а₄, а₅) и график изменения

эффективности (точности) внимания (в пределах

величины Е по отдельным минутам эксперимента

P < 0,05) между учащимися в возрасте 14-15 лет.

Учащиеся 14-15 лет из г. Сургута демонстрируют

(е₁, е₂, е₃, е₄, е₅). Статистическую обработку дан-

наибольшее количество ошибок и пропусков, вы-

ных осуществляли при помощи программных па-

численный коэффициент самый низкий из всех

кетов MS Offise 2010 и Statistica 10. Одновремен-

(как и коэффициент продуктивности внимания).

но, в рамках новой теории хаоса-самоорганиза-

В частности, показатель точности А у учащихся из

ции проводили расчет параметров квази-

г. Сургута (0,74 ± 0,09 усл. ед.) в 1,2 раза ниже ана-

аттракторов в трехмерном фазовом пространстве

логичного показателя А их сверстников Самар-

состояний вектора Z= (Z₀, Z₁, Z₂,) [19-27].

ской области (0,86 ± 0,03 усл. ед.). В целом же

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ ВНИМАНИЯ УЧАЩИХСЯ

829

Таблица 1. Общие статистические результаты исследования внимания учащихся г. Сургута и Самарской области

Исследуемые параметры, обозначение, единицы измерения

Исследуемые группы учащихся

Концентрация

Точность

Продуктивность

группа, число

K, %

A, усл. ед.

E, усл. ед.

испытуемых

г. Сургут

С (n = 60)

63.7 ± 6.8

0.1

0.81 ± 0.04

0.06

524.9 ± 42.1***

0.002***

Самарская обл.

Ш (n = 60)

71.05 ± 5.4

0.85 ± 0.03

603.70 ± 23.9***

г. Сургут, уч-ся

С1 (n = 17)

0.11

0.1

0.43

69.9 ± 8.6

0.85 ± 0.04

526.9 ± 69.1

12-13 лет

Самарская обл.,

Ш1 (n = 15)

55.4 ± 14.8

0.7 ± 0.08

564.67 ± 63.19

уч-ся 12-13 лет

г. Сургут, уч-ся

С2 (n = 24)

0.009**

0.016*

0.00003***

54.53 ± 11.9**

0.74 ± 0.09*

436.51 ± 65.6***

14-15 лет

Самарская обл.,

Ш2 (n = 26)

72.79 ± 5.36**

0.86 ± 0.03*

616.65 ± 31.0***

уч-ся 14-15 лет

г. Сургут, уч-ся

С3(n = 19)

0.089

0.67

0.68

69.82 ± 12.4

0.84 ± 0.07

634.94 ± 54.31

16-17 лет

Самарская обл.,

Ш3 (n = 19)

71.04 ± 5.4

0.85 ± 0.03

603.70 ± 23.96

уч-ся 16-17 лет

Примечание. K - коэффициент концентрации внимания, A - коэффициент точности внимания, E - коэффициент продук-

тивности внимания. Доверительный интервал P = 0.95 (±); достоверность различий: * P < 0.05; ** P < 0.01; *** P < 0.001.

многие показатели (для разных возрастных

девочек (574,07 ± 54,24 усл. ед.) школы г. Сургута

групп) статистически не различаются.

превышает показатель мальчиков этой же школы

(482,76 ± 46,6 усл. ед.). Достоверных различий

При исследовании внимания учащихся была

между девочками г. Сургута и Самарской области

оценена динамика изменения показателей в тече-

не выявлено, коэффициент продуктивности вни-

ние проведения теста, рассчитаны коэффициен-

мания мальчиков Самарской области достоверно

ты K, Е, А для каждой минуты эксперимента. На

выше (P < 0,01) данного коэффициента у мальчи-

основании полученных коэффициентов внима-

ков г. Сургута. В целом девочки и Самарской об-

ния построены графики, отражающие динамику

ласти, и г. Сургута демонстрируют более высокие

концентрации внимания. Установлено, что у сур-

показатели внимания, чем мальчики.

гутских школьников отмечаются более выражен-

ные колебания концентрации внимания и резкий

Проведено сравнение особенностей развития

спад в последнюю минуту эксперимента (на пя-

внимания исследуемых групп учащихся с помо-

той минуте - до 54,23 ± 10,9 усл. ед.), в отличие от

щью корреляционного анализа. Показано, что в

более плавной кривой, образованной значения-

целом корреляция показателей у учащихся сред-

ми концентрации внимания учащихся Самар-

ней полосы выше, чем у учащихся, проживающих

ской области (у них на пятой минуте имеем

на севере. Это может свидетельствовать о более

69,26 ± 7,54 усл. ед., что несколько выше, чем на

выраженной лабильности нервных процессов,

четвертой минуте, где имеем 67,68 ± 7,35 усл. ед.).

утомляемости, хаотичности, зависимости их от

В целом показатель k с течением времени снижа-

внешних и внутренних условий. Таким образом,

ется, но для всех учащихся Самарской области ве-

степень адаптации организма к воздействию не-

личина k всегда выше на 10-15%, чем для уча-

гативных факторов окружающей среды проявля-

щихся г. Сургута.

ется в состоянии психических функций детского

населения. Основная реакция организма на дей-

Статистически доказаны различия результатов

ствие таких экстремальных факторов состоят в

в зависимости от пола респондентов. В обеих ис-

том, что деятельность организма протекает на

следуемых группах показатели продуктивности

пределе физиологических возможностей, полной

внимания у девочек выше (P < 0,05), чем у маль-

мобилизации физиологического резерва, что по-

чиков. Наиболее высокий показатель определен у

казывают рассчитанные нами значения объемов

девочек Самарской области (631,45 ± 24,5 усл.

квазиаттракторов.

ед.), он превышает данный показатель мальчиков

этого же региона (567,41 ± 41,6 усл. ед.). Анало-

Установлено, что в условиях Ханты-Мансийско-

гично коэффициент продуктивности внимания го автономного округа - Югры вектор психического

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

830

КОЛОСОВА и др.

Таблица 2. Значения показателей асимметрии (R_x) и объемы (V_x) многомерных квазиаттракторов, описывающих

свойства внимания учащихся трех возрастных групп г. Сургута и Самарской области

General asymmetry

Группа

General V value V_x(y), усл. ед.

value R

(y), усл. ед.)

С (n = 60), учащиеся г. Сургута

1.32 · 10²

0.68 · 10⁵

Ш (n = 60), учащиеся Самарской области

0.77 · 10²

0.21 · 10⁵

С1 (n = 17), учащиеся г. Сургута, 12-13 лет

0.52 · 10²

0.09 · 10⁵

Ш1 (n = 15), учащиеся Самарской обл., 12-13 лет

0.49 · 10²

0.17 · 10⁵

С2 (n = 24), учащиеся г. Сургута, 14-15 лет

0.74 · 10²

0.62 · 10⁵

Ш2 (n = 26), учащиеся Самарской обл., 14-15 лет

0.87 · 10²

0.074 · 10⁵

С3 (n = 19), учащиеся г. Сургута, 16-17 лет

1.11 · 10²

0.26 · 10⁵

Ш3 (n = 19), учащиеся Самарской обл., 16-17 лет

0.56 · 10²

0.06 · 10⁵

Примечание. V_x - объем m-мерного параллелепипеда, внутри которого находится искомый аттрактор, R_x - коэффициент

асимметрии.

состояния человека x(t) по динамике движения от-

функций внимания учащихся, проживающих в

личается от динамики x(t) в условиях средней поло-

разных климатогеографических регионах [21-

сы Российской Федерации. В нашей работе мы про-

26,38,39]. Определено, что общий показатель

вели идентификацию параметров психического ста-

асимметрии учащихся Самарской области почти

туса учащихся, проживающих в разных климато-

в два раза ниже показателя учащихся г. Сургута

географических условиях, с использованием запа-

(табл. 2).

тентованной программы «Идентификация парамет-

Наиболее существенные отличия установлены

ров аттракторов поведения вектора состояния орга-

для объемов многомерных квазиаттракторов (V_x)

низма человека в m-мерном фазовом пространстве»,

группы С2 (учащиеся 14-15 лет г. Сургута). Наи-

разработанной в НИИ биофизики и нейрокиберне-

меньшее различие наблюдается для группы уча-

тики СурГУ [19-28].

щихся 12-13 лет Самарской области и г. Сургута

В рамках теории хаоса и самоорганизации с

(0,17 и 0,09 усл. ед. соответственно).

использованием компьютерных технологий нами

В динамике изменения объемов квазиаттрак-

был выполнен анализ динамики поведения век-

торов функций внимания у учащихся г. Сургута

тора состояния параметров внимания учащихся

отмечается выраженная неустойчивость. Наблю-

(x = x(t) = (x₁, x₂…x_m)^T). У испытуемых идентифи-

даются существенные колебания объемов V_x в

цировали три координаты фазового пространства

разных возрастных группах (от 0,09 усл. ед. для

состояния: x₁ - коэффициент концентрации вни-

возраста 12-13 лет до 0,624 у.е. для возраста 14-

15 лет). В отличие от них, в группе учащихся Са-

мания, x₂ - коэффициент точности внимания,

марской области отмечается устойчивое сниже-

x₃ - коэффициент продуктивности внимания.

ние объемов V_x от более высокого (0,17 усл. ед.) в

Соответственно, размерность фазового про-

младшей возрастной группе (12-13 лет) до более

странства состояний составила m = 3 и расчет

низкого (0,06 усл. ед.) - в старшей возрастной

объема квазиаттрактора для каждой группы

группе (16-17 лет). Такое количественное разли-

школьников по вариационным размахам Δх_i каж-

чие характеризует более выраженную меру хао-

дого из этих параметров осуществляли по форму-

тичности в динамике поведения x(t) исследуемой

ле V_x = Δх₁· Δх₂· Δх₃. Такие трехмерные про-

группы г. Сургута. Наоборот, уменьшение объе-

странства мы широко использовали при построе-

мов V_x для квазиаттракторов у самарских школь-

нии компартментно-кластерных

моделей

ников - это характерная динамика возрастного

биосистем [29-37], которые сейчас описывают

развития и выраженной стабилизации парамет-

статистическую неустойчивость сложных биоси-

ров внимания (самарские мальчики более одно-

стем - complexity.

родны по показателям х_i).

Метод многомерного фазового пространства

состояний позволил определить наличие разли-

чий параметров квазиаттракторов исследованных

ВЫВОДЫ

групп учащихся. Установлены существенные раз-

1. Доказаны достоверные различия (P < 0,001)

личия в параметрах Vx и расстояний между квази-

распределения и продуктивности внимания (по

аттракторами поведения вектора состояния

ряду показателей). Коэффициент продуктивно-

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ ВНИМАНИЯ УЧАЩИХСЯ

831

сти внимания учащихся г. Сургута во всех воз-

10.

G. R. Ivanitskii, Phys. Usp. 53, 327 (2010).

растных группах ниже, чем у их сверстников в Са-

11.

G. R. Ivanitskii, Phys. Usp. 55, 1155 (2012).

марской области. Однако, многие показатели не

12.

G. R. Ivanitskii, Phys. Usp. 187, 757 (2017).

дают значительных статистических различий (p >

13.

T. V. Gavrilenko, V. M. Es'kov, A. A. Khadartsev, et al.,

0,05) и это демонстрирует неопределенность пер-

Adv. Gerontol. 27 (1), 30 (2014).

вого типа в биофизике сложных систем и психо-

14.

V. M. Eskov, Emergence: Complexity and Organization

физиологии.

16 (2), 107 (2014).

2. Показатели концентрации и продуктивно-

15.

V. M. Eskov, T. V. Gavrilenko, V. V. Kozlova, et al.,

сти внимания учащихся 14-15 лет г. Сургута до-

Meas. Techniques 55 (9), 1096 (2012).

стоверно ниже их сверстников в Самарской обла-

16.

V. M. Eskov, V. V. Eskov, M. Ya. Braginskii, et al.,

сти.

Meas. Techniques 54 (7), 832 (2011).

3. При измерении объемов многомерных ква-

17.

V. B. Betelin, V.M. Eskov, V.A. Galkin et al., Doklady

Mathematics 95 (1), 92 (2017).

зиаттракторов (V_x) доказано, что общий показа-

18.

Y. V. Vokhmina, V. M. Eskov, T. V. Gavrilenko, and

тель Vx в три раза ниже у самарских школьников

O. E. Filatova, Meas. Techniques 58 (4), 65 (2015).

при сравнении с учащимися г. Сургута. В группе

19.

V. G. Zilov, V. M. Eskov, A. A. Khadartsev, et al., Bul.

учащихся Самарской области отмечается устой-

Experim. Biol. Med. 163 (1), 1 (2017).

чивое снижение объемов Vx от более высокого

20.

V. M. Eskov, V. V. Eskov, T. V. Gavrilenko, et al., Bio-

значения в младшей возрастной группе (12-

physics 62 (1), 143 (2017).

13 лет) до более низкого - в старшей возрастной

21.

V. M. Eskov, V. V. Eskov, O. E. Filatova, et al., Adv.

группе (16-17 лет). Сделан вывод о наличии при-

Gerontol. 6 (1), 24 (2016).

знаков нарушений в функционировании внима-

22.

V. M. Eskov, V. V. Eskov, Y. V. Vochmina, et al., Mos-

ния у учащихся, проживающих в северном горо-

cow University Phys. Bul. 72 (3), 309 (2017).

де, динамика возрастных изменений объемов V_x

23.

V. M. Eskov, A. E. Bazhenova, U. V. Vochmina, et al.,

параметров внимания северян имеет колебатель-

Rus. J. Biomechanics 21 (1), 14 (2017).

ный (неустойчивый) характер.

24.

V. M. Eskov, A. A. Khadartsev, V. V. Eskov, et al., Adv.

Gerontol. 6 (3), 191 (2016).

25.

V. M. Es'kov, V. A. Papshev, and S. V. Kulaev, Meas.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Techniques 47 (7), 715 (2004).

1. Е. В. Майстренко, Д. В. Белощенко, А. А. Прасо-

26.

V. G. Zilov, A. A. Khadartsev, V. V. Eskov, et al., Bul.

лова и др., Сложность. Разум. Постнеклассика 3,

Experim. Biol. Med. 164 (2), 115 (2017).

27 (2017).

27.

V. V. Eskov, T. V. Gavrilenko, V. M. Eskov, et al., Tech-

DOI: 10.12737/article_59df765cd92017.95788454.

nical Physics 62 (11), 1611 (2017).

2. Ю. М. Попов, С. Н. Русак, Л. М. Бикмухаметова

28.

V. M. Eskov, O. E. Filatova, V. V. Eskov, et al., Biophys-

и др., Сложность. Разум. Постнеклассика 2, 32

ics 62 (5), 809 (2017).

(2017).

29.

V. M. Eskov, Neurocomputing 11 (2-4), 203 (1996).

DOI: 10.12737/article_594cef607626d3.12906030.

30.

V. M. Es'kov, S. V. Kulaev, Yu. M. Popov, et al., Meas.

3. О. Е. Филатова, С. А. Прохоров и Л. К. Иляшенко,

Techniques 49 (1), 59 (2006).

Вестн. новых медицинских технологий 24 (4), 33

31.

V. M. Eskov, T. V. Gavrilenko, Y. V. Vokhmina, et al.,

(2017)

Meas. Techniques 57 (6), 720 (2014).

DOI: 10.12737/article_5a38f0e9a61bd8.13651439.

32.

G. R. Garaeva, V. M. Eskov, V. V. Eskov, et al., Human

4. В. М. Еськов, А. А. Хадарцев, О. Е. Филатова и др.,

Вестн. новых медицинских технологий 24 (4), 20

Ecology 9, 50 (2015).

(2017).

33.

V. M. Eskov, Neural Network World 4 (4), 403.

DOI: 10.12737/article_5a38f0267f9733.52971633.

34.

V. M. Eskov, Modelling, Measurement and Control C

5. В. М. Еськов, Ю. П. Зинченко, О. Е. Филатова и

48 (1-2), 47 (1995).

др., Вестн. Московского университета. Сер. 14.

35.

V. M. Es'kov and O. E. Filatova, Neurophysiology 25

Психология, № 3, 22 (2017).

(6), 348 (1995).

DOI: 10.11621/vsp.2017.03.22.

36.

V. M. Es'kov, O. E. Filatova, and V. P. Ivashenko, Meas.

6. В. М. Еськов, Ю. П. Зинченко и О. Е. Филатова,

Вестн. Московского университета. Сер.

14.

Techniques 37 (8), 967 (1994).

Психология, № 1, 3 (2017).

37.

O. E. Filatova, V. M. Eskov, and Y. M. Popov, in Int.

7. L. A. Mikhailichenko and L. V. Mezentseva, Bul. Ex-

RNNS/IEEE Symp. on Neuroinformatics and Neuro-

perim. Biol. Med. 158 (3), 308 (2015).

computers (1995), p. 166.

8. L. V. Mezentseva and S. S. Pertsov, Biophysics 60 (5),

38.

V. M. Eskov, V. V. Eskov, J. V. Vochmina, et al., Mos-

823 (2015).

cow University Phys. Bul. 71 (2), 143 (2016).

9. L. V. Mezentseva, S. S. Pertsov, F. Yu. Kopilov, et al.,

39.

V. V. Eskov, O. E. Filatova, T. V. Gavrilenko, et al., Bio-

Biophysics 62 (3), 499 (2017).

physics 62 (6), 961 (2017).

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019