Перед началом факторизации исходные данные нормировались. Использовалось два способа нормировки. При одном из них осуществлялось нормирование показателей внутри одного отведения, т.е. подчеркивались соотношения показателей ЭЭГ в данной области мозга. При другом - нормировались однотипные показатели в разных отведениях, т.е. на первый план выступали структурные соотношения различных областей. Нормировке двумя способами подвергались численные показатели ВП и значения спектров мощности, множественной когерентности и частоты, соответствующие экстремумам спектров. Частные когерентности и значения фазового сдвига нормировались отдельно.

По окончании факторизации для каждой отдельной реализации, соответствующей одному предъявлению стимула, вычислялись новые координаты в признаковом пространстве размерности четыре.

Многомерный непараметрический анализ. В этом блоке впервые от анализа одиночных реакций на отдельные стимулы мы переходим к анализу с учетом структуры семантических баз данных. Особенности решаемых при этом задач таковы, что при достаточно малом количестве реализаций, относящихся к каждой отдельной сфере значимости, размеренность пространства признаков достаточно велика. В этих условиях некорректным было бы использование параметрических статистических моделей. С.В.Квасовцом реализован крупный программный комплекс, решающий задачи непараметрического распознавания образов и использующий методологию структурной минимизации риска. Программы комплекса позволяют оптимальным образом разбивать диапазоны изменения признаков на градации, строить оптимальные разделяющие гиперповерхности в пространстве реакций, адаптивно подстраивать режимы обработки в соответствии с характером полученных результатов.

Этот блок состоит из нескольких больших программ.

Программа разбивки на градации предназначена для преобразования непрерывных признаков в дискретную форму. Она разбивает область значений непрерывного признака на диапазоны, выбирая для них оптимальные границы и их количество. Критерием оптимальности служит количество информации, содержащейся в дискретной форме признака, о принадлежности классифицируемого объекта к тому или иному классу.