Методическое обеспечение автоматизированной оценки профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности по ликвидации чрезвычайных ситуаций в условиях высокогорья

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

05.26.02 - Безопасность в чрезвычайных ситуациях (авиационная и ракетно-космическая техника, технические науки)

Методическое обеспечение автоматизированной оценки профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности по ликвидации чрезвычайных ситуаций в условиях высокогорья

Тимме Егор Анатольевич

Москва - 2010 г.

Работа выполнена в ФГУ «Государственный научно-исследовательский испытательный институт военной медицины Минобороны России»

Научные руководители:

доктор медицинских наук, профессор Бубеев Юрий Аркадьевич

доктор технических наук, профессор Кукушкин Юрий Александрович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук Беркович Юлий Александрович

кандидат технических наук Попов Владимир Александрович

Ведущая организация: Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Академия гражданской защиты МЧС РФ» 141435, Московская область, г. о. Химки, микрорайон Новогорск, ФГОУ ВПО АГЗ МЧС РФ

Ученый секретарь диссертационного совета Д 002.111.02 доктор биологических наук Назаров Н.М.

1. Общая характеристика работы

авиационный спасатель высокогорье

Актуальность работы. Важнейшим направлением обеспечения безопасности полетов авиационной и космической техники является функционирование системы авиационно-космического поиска и спасания, которая является единой и имеет целью организацию и проведение поиска и спасения терпящих или потерпевших бедствие воздушных судов (ВС) всех видов авиации, их пассажиров и экипажей, поиска и эвакуации космонавтов и космических аппаратов с места посадки. Кроме того, устойчивый рост количества чрезвычайных ситуаций (ЧС) различного генеза, происходящих в горной местности, требует увеличения количества мероприятий и качества их проведения, в том числе с применением авиационной техники при участии формирований спасателей. Задачи по проведению поиска и спасания потерпевших бедствие воздушных судов, в том числе в сложных физико-географических районах горных регионов России, занимающих около четверти всей ее территории, возлагаются на подразделения авиационных спасателей [Попов В.А., 2009].

Одним из эффективных путей повышения профессиональной работоспособности авиационных спасателей в условиях высокогорья является повышение их профессиональной готовности - сложного системного качества, складывающегося из уровня технической подготовленности и умений, возможностей организма адаптироваться к воздействию неблагоприятных факторов горной среды и способности психики адекватно реагировать на особенности профессиональной деятельности [Ушаков И.Б., 2000].

Профессиональная готовность напрямую зависит от функциональной надежности - интегральной характеристики, отражающей функциональную устойчивость систем организма по обеспечению профессиональной работоспособности, эффективности и надежности деятельности в любых, в том числе экстремальных, условиях деятельности [Ушаков И.Б., Турзин П.С., Агаджанян Н.А., 2001]. Под функциональной устойчивостью понимается устойчивость функций систем организма специалиста в условиях профессиональной деятельности, степень адекватности реагирования определенных функций на условия и содержание рабочего процесса [Ушаков И.Б., 2000].

Вопросы оценки факторов риска в профессиональной деятельности лиц опасных профессий отражена в трудах Ушакова И.Б., Пономаренко В.А., Гончарова С.Ф., Ступакова Г.П., Бодрова В.А. Проблема обеспечения функциональной надежности человека в экстремальных условиях высокогорья имеет достаточно проработанные теоретические основы и практические результаты, благодаря исследованиям Газенко О.Г., Григорьева А.И., Агаджаняна Н.А., Айдаралиева А.А., Баевского Р.М., Гиппенрейтера, Е.Б., Коваленко Е.А., Каткова А.Ю. и многих других авторов, но ее нельзя считать до конца решенной. Прогнозирование профессиональной надежности специалистов опасных профессий по психологическим и психофизиологическим показателям исследовалось в работах Бубеева Ю.А., Рыбникова В.Ю. и Вавилова М.В. Математическое обеспечение автоматизированных комплексов диагностики состояний человека разрабатывалось Чичкиным В.А., Воскресенским А.Д., Кукушкиным Ю.А., Богомоловым А.В., Усовым В.М., Бобровым А.Ф.

В то же время, несмотря на значительность полученных результатов в области аппаратного и медико-биологического обеспечения медицинского контроля человека в условиях высокогорья, их практическое использование для прогноза надежности профессиональной деятельности авиационных спасателей в высокогорье, затруднено. В связи с этим, решаемая в предлагаемой работе научно-практическая задача, направленная на создание методического обеспечения и автоматизированной системы поддержки принятия решений, помогающей командиру и врачу оценить готовность личного состава подразделений авиационных спасателей к ведению профессиональной деятельности в горных условиях, является актуальной.

При этом методическое обеспечение определяется как комплекс методик обследования лиц, проходящих горную подготовку, и математическое обеспечение, включающее в соответствии с ГОСТ 34.003-90 совокупность применяемых математических методов, моделей и алгоритмов.

Основной идеей работы является применение принципа соответствия уровня функциональной надежности, физического, психологического состояния авиационных спасателей, их технической и тактической подготовленности уровню трудности и опасности условий деятельности для оценки готовности к выполнению профессиональных задач в горах.

Цель работы. Повышение эффективности, надежности и безопасности деятельности авиационных спасателей на основе разработки метода оценки их функциональной надежности и профессиональной готовности к проведению поисково-спасательных операций в экстремальных условиях высокогорья.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1. Обоснование структуры интегрального показателя профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья и состава его компонентов.

2. Разработка математического обеспечения оценки функциональной надежности авиационных спасателей.

3. Структурная и параметрическая адаптация решающих правил для оценки компонентов профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья.

4. Синтез алгоритма оценки профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья.

5. Разработка автоматизированной системы оценки профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья.

6. Оценка эффективности разработанного методического обеспечения оценки профессиональной готовности.

Предмет исследования - методическое обеспечение оценки профессиональной готовности.

Объект исследования - профессиональная готовность авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья.

Основными методами исследования являются: метод системного анализа, методы математической статистики и теории вероятностей, теории искусственных нейронных сетей и экспертных оценок.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанное математическое обеспечение оценивания 5 компонентов профессиональной готовности - функциональной надежности, физической работоспособности, психологической готовности, технической и тактической подготовленности - позволяет по результатам комплексного обследования авиационных спасателей в условиях высокогорья распознавать их принадлежность по каждому компоненту к одному из 4 классов, отражаемых на шкале порядка и соответствующих оценкам «высокая», «средняя», «низкая», «крайне низкая».

2. Разработанное методическое обеспечение оценки профессиональной готовности авиационных спасателей позволяет распознать их принадлежность к классам профессиональной готовности с точностью не менее 95,2% , при этом количество ошибочных решений 1-го рода составляет 1,6%, 2 -го рода - 3,2%.

Личный вклад автора заключается в выполнении основного объема теоретических и расчетных исследований, изложенных в диссертационной работе, включая разработку методики оценки профессиональной готовности, создание на ее основе системы поддержки принятия решений для командира и врача, ее экспериментальную апробацию и оформление результатов в виде публикаций и научных докладов.

Научная новизна полученных результатов определяется следующим:

обоснована структура интегрального показателя профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья и состав его компонентов;

разработано математическое обеспечение автоматизированной оценки функциональной надежности авиационных спасателей к деятельности в экстремальных условиях высокогорья;

разработаны решающие правила для оценки компонентов профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья;

синтезирован алгоритм оценки профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья.

Теоретическая значимость полученных результатов состоит в разработке совокупности моделей и алгоритмов, обеспечивающих повышение точности определения класса профессиональной готовности, при создании диагностических систем.

Практическая значимость исследования определяется разработкой методического обеспечения, позволяющего сформировать целостную практическую основу для реализации системы оценки профессиональной готовности авиационных спасателей перед выполнением учебно-боевых задач в высокогорье.

Реализация и внедрение результатов исследования. Основные результаты настоящей работы реализованы и подтверждены актами внедрения:

в методиках медицинского контроля, коррекции и восстановления функционального состояния авиационных спасателей;

при оценке профессиональной готовности к деятельности в условиях высокогорья спасателей МЧС России;

при проведении горной подготовки и учений в горной местности специальных подразделений силовых ведомств;

в учебном процессе на кафедре теории и методики прикладных видов спорта и экстремальной деятельности Российского государственного университета физической культуры, спорта и туризма.

Апробация работы. Результаты исследований, выполненных по теме диссертации, доложены и обсуждены на конференциях:

Четвертом всероссийском симпозиуме «Боевой стресс: механизмы стресса», посвященной 75-летию ГосНИИИ ВМ МО РФ (Москва, 2005);

Конгрессе «Современные технологии спорта высших достижений в профессиональной подготовке сотрудников силовых ведомств» (Москва, РГУФК, 2006);

Конференции профессорско-преподавательского состава РГУФК «Проблемы переподготовки и повышения квалификации специалистов в спортивной отрасли» (Москва, 2006);

Пятом всероссийском симпозиуме по проблемам боевого стресса «Война и здоровье» ГосНИИИ ВМ МО РФ (Москва, 2006);

Второй международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы подготовки специалистов по горным видам спорта» (Москва, РГУФК, 2006);

Всероссийской научной конференции памяти академика РАЕН В.С. Ястребова «Безопасность в экстремальных ситуациях: медико-биологические, психолого-педагогические и социальные аспекты» (Москва, РГУФК, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 научных работ, в том числе 5 работ в научных журналах, входящих в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий ВАК Минобрнауки РФ.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 156 страницах машинописного текста, состоит из введения, четырех глав, заключения, выводов и списка использованных литературных источников. Текст иллюстрирован 30 таблицами и 16 рисунками, список литературы включает 150 источников.

2. Краткое содержание работы

Во введении раскрывается актуальность темы, определяются цель и задачи исследования, научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы, формулируются положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена анализу современного состояния вопроса о воздействии факторов высокогорья на работоспособность и качество профессиональной деятельности лиц опасных профессий.

В основе предлагаемой методики оценки функциональной надежности лежит концепция, ведущими положениями которой являются необходимость определения и прогнозирования функциональной устойчивости организма на основе данных, полученных непосредственно в период выполнения профессиональной деятельности и при различной профессиональной нагрузке [Ушаков И.Б., 2000].

Приводится описание методических подходов к оценке профессиональной готовности (ПГ) и ее основных компонентов, прежде всего функциональной надежности, формулируется задача исследования.

Дается обоснование структуры и состава интегрального показателя профессиональной готовности (ПГ) (рис.1). Определены компоненты ПГ авиационных спасателей и представлено её формализованное описание.

Для обоснования концепции синтеза критериев и алгоритмов оценки профессиональной готовности используется один из структуралистских подходов системологии [Дж. Клир, 1990].



Рис. 1. Структура показателя профессиональной готовности

Профессиональная готовность - {F} определяется по следующим пяти компонентам: функциональная надежность - F₁, физическая работоспособность - F₂, психологическая готовность - F₃, техническая подготовленность - F₄, тактическая подготовленность - F₅

где- знак обобщенного произведения (теоретико-множественного или логического соответствия).

Во второй главе на материале комплексного обследования спасателей с учетом мнения экспертов была произведена оценка компонентов ПГ и сформированы обучающая и контрольная выборки.

В проведенных комплексных исследованиях приняло участие 64 авиационных спасателя в возрасте от 25 до 35 лет, прибывшие с равнины, проходившие курс занятий по горной подготовке в высокогорье в течении двенадцати суток. По совокупности результатов обследования был сформирован массив показателей, описывающих состояние сердечно-сосудистой и нервной системы в различные периоды адаптации к высокогорью до и после нагрузки. Исследования проводились в утренние часы до выхода на учебное занятие в высокогорную зону, и в вечерние часы после занятий. Объем исследований приведен в таблице 1.

Таблица 1. Объем исследований для определения функциональной надежности

Исследования	Используемое оборудование	Кол-во исследований	Кол-во обследованных
Показатели центральной и периферической гемодинамики	Комплекс анализа системной гемодинамики «АПКО 8 РИЦ»	384	64
Показатели вариабельности сердечного ритма	2-х канальный регистратор ЭКГ «Анна Флэш» (по 4 отведениям)	384	64
Психофизиологические показатели	Портативный модульный комплекс ПМК, программный модуль РДО, комплекс для стабилографического обследования «Стабилан 01»	384	64

В исследованиях по определению функциональной надежности измерялись показатели центральной и периферической гемодинамики, показатели вариабельности сердечного ритма (ВСР), регистрировались психофизиологические показатели: стабилографическая оценка устойчивости вертикальной позы, критическая частота слияния мельканий (КЧСМ), реакция на движущийся объект (РДО), всего 55 показателей, включая росто-весовые данные.

Психологическая готовность определялась на основе психологического тестирования: текущего функционального состояния по опроснику «самочувствие, активность, настроение» (САН), тесту личностной и ситуационной тревожности по Спилбергеру-Ханину, мотивации по Элерсу, готовности к риску по Шуберту, всего вычислялось 7 характеристик.

Определение физической работоспособности проводилось в виде специального теста - подъем в гору с перепадом высот 500 м на время с измерением ЧСС в покое перед началом движения и непосредственно после подъема. Кроме того, производилась субъективная оценка тяжести испытываемой нагрузки по шкале Борга. Всего по этой методике измерялось 4 показателя.

Оценка технической подготовленности осуществлялась на основе итогов выполнения тестов по каждой из 11-ти практических тем учебной программы. По результатам выполнения каждого теста выставлялась оценка по трехбалльной системе: неудовлетворительно - 0 баллов, удовлетворительно - 1 балл, хорошо - 2 балла. Полученные результаты суммировались для каждого испытуемого.

Тактическая подготовленность оценивалась по результатам решения 5-ти ситуационных задач с использованием трехбалльной шкалы. Полученные результаты за решение каждой задачи суммировались.

Каждый из компонентов ПГ F_i может принимать значения порядковой шкалы: (1, 2, 3, 4), что соответствует оценкам: «высокая», «средняя», «низкая», «крайне низкая». Положение индивидуума на оценочной шкале компонентов ПГ определяется высококвалифицированными экспертами. Экспертные группы для каждой задачи оценивания формировались из профильных специалистов: врачей, психологов, инструкторов по альпинизму и горной подготовке, командиров подразделений, определялся уровень их компетентности и согласованность их мнений.

Для обеспечения валидности экспертного оценивания определялась потребная численность экспертов для каждой задачи. Максимальная численность экспертной группы может быть оценена по формуле [Казиев В.Н., 2009]:

,

где K_max - максимально возможная компетентность в выбранной системе шкал; K_i - коэффициент компетентности i-го эксперта; n - количество экспертов.

Минимальная численность определяется из выражения [Казиев В.Н., 2007]

,

где h - допустимая величина изменения средней оценки в группе.

Численность экспертной группы должна находиться в диапазоне от N_min до N_max.

Для каждого эксперта были вычислены коэффициенты аргументации и осведомленности. Произведение этих коэффициентов определяется как коэффициент компетентности i-го эксперта [Шибанов Г.П., 2003]:

,

где - оценка, данная i-м экспертом по н-му пункту опроса, - степень влияния j-го источника аргументации на i-го эксперта.

Поскольку допустимая величина изменения средней оценки в группе:

h = 1, , K_max= 0,9, то N_min = 4, а N_max=8. Количественный состав экспертных групп удовлетворял этим условиям.

Среднее значение коэффициентов компетентности М(К_i) находилось в диапазоне [0,71…0,79], что позволяет считать сформированные группы экспертов представительными (таблица 2). Об их валидности свидетельствуют и статистически значимые величины согласованности мнений внутри экспертных групп, которые оценивались по коэффициенту конкордации Кэндалла [Афифи А., Эйзен С., 1982]:

,

где p_{ij -} ранг i-й альтернативы в ранжировании j-го эксперта; m - количество экспертов, n - число альтернатив. Оценка значимости полученного коэффициента конкордации производилась с помощью ² - критерия Пирсона:

При сравнении расчетного значенияс табличным значением =11,34, определенным при числе степеней свободы н=n-1=3 и уровне значимости p=0,01, если выполняется неравенство, то это свидетельствует о наличии существенного сходства мнений экспертов.

Таблица 2. Количество экспертов и согласованность их мнений по оценке профессиональной готовности и ее компонентов

Задачи экспертного оценивания	m	М(Кi)	щ	ч2
Ранжирование компонентов профессиональной готовности	5	0,76	0,93	13,95
Отнесение обследуемых лиц к классам функциональной надежности	5	0,76	0,93	13,95
Отнесение обследуемых лиц к классам физической работоспособности	5	0,71	0,95	14,25
Отнесение обследуемых лиц к классам психологической готовности	5	0,79	0,90	13,50
Отнесение обследуемых лиц к классам технической подготовленности	5	0,72	0,90	13,50
Отнесение обследуемых лиц к классам тактической подготовленности	5	0,73	0,91	13,65
Отнесение обследуемых лиц к классам профессиональной готовности	5	0,77	0,91	13,65

Все компоненты ПГ были ранжированы экспертами по уровню их значимости. Каждому i-му компоненту F_i соответствует его вес W_i , причем:

Для составления системы весов с целью построения рейтинга компонентов каждый эксперт осуществлял ранжирование компонентов по убыванию их значимости:

F_k>...>F_l >...> F_r,

где k l r - индексы компонентов.

Начальные веса компонентов определялись по шкале [Фишберн, 1972]:

,

где n ? количество компонентов.

Производился поиск результирующего ранжирования - медианы Кемени и вычисление соответствующих ему весовых коэффициентов [Литвак Б.Г., 1982]. Медианой Кемени является такое ранжирование, суммарное расстояние от которого до всех заданных экспертных ранжирований, минимально:

,

где A_j ? ранжирование j-го эксперта; X ? медиана Кемени; d_j(A_j,X) ? расстояние между ранжированием j-го эксперта A_j и медианой Кемени X; m ? количество экспертов.

Описанный метод позволил упорядочить компоненты по степени их значимости с учетом мнения всех экспертов (таблица 3).

Таблица 3. Результаты ранжирования компонентов профессиональной готовности

№	Наименование компонента		Ранг
F1	Функциональная надежность	0,333	1
F2	Физическая работоспособность	0,267	2
F3	Психологическая готовность	0,200	3
F4	Техническая подготовленность	0,133	4
F5	Тактическая подготовленность	0,067	5

Массив полученных данных был распределен на обучающую и контрольную выборки в соотношении 5:1.

На основании имеющихся экспериментальных данных экспертами была определена эталонная классификация ПГ авиационных спасателей, по результатам которой, произведено разбиение лиц, вошедших в обучающую и контрольную выборки, на 3 класса: «готов», «условно готов», «не готов».

В третьей главе проводилась разработка математических моделей для распознавания принадлежности авиационных спасателей к выделенным выше 4 классам для каждого из 5 компонентов профессиональной готовности.

Для определения функциональной надежности (F₁) были получены решающие правила, позволяющие по значению критерия оценить принадлежность текущего состояния человека к одному из классов типологических состояний и дать заключение о степени адаптации его организма к окружающей среде.

Применялись различные методы построения решающих правил, и оценивалась эффективность каждого из них:

1. Построение системы дискриминантных функций для каждой методики с применением алгоритмов сокращения пространства показателей, последующая их «свертка» и синтез интегрального критерия.

2. Построение системы дискриминантных функций с использованием методов сокращения пространства показателей.

3. Решение задачи распознавания классов функциональной надежности в нейросетевом базисе, используя полный набор показателей и методы снижения размерности.

Реализация первого метода включает вычисление дискриминантных функций для каждой составляющей функциональной надежности, определение по их значениям апостериорных вероятностей отнесения состояния человека к установленному классу, нахождение с использованием метода анализа иерархий вектора приоритетов, вычисление критериальных функций в виде взвешенной компонентами этого вектора суммы апостериорных вероятностей и выбор по максимальному значению указанных функций одного из альтернативных вариантов.

Дискриминантные функции являются линейной комбинацией элементов вектора показателей:

,

где - значение дискриминантной функции для i-го класса;

- значение j-го коэффициента дискриминантной функции для класса i;

- значение свободного члена дискриминантной функции для класса i;

x_j - значение j-го показателя; n - количество показателей.

Коэффициенты линейной дискриминантной функции (ЛДФ) определяются:

,

,

где - обратная ковариационная матрица, - вектор-столбец выборочных средних значений показателей в i-м классе, - вектор-строка выборочных средних значений показателей в i-м классе.

Число дискриминантных функций равно числу классов состояния. Объект относится к тому классу g_i, значение линейной дискриминантной функции для которого максимально:

На базе разработанной математической модели оценки функциональной надежности авиационных спасателей были определены линейные дискриминантные функции (ЛДФ) для каждой из используемых методик.

ЛДФ для методики ВСР при использовании показателей, измеряемых до нагрузки и после нагрузки, имеет вид:

Z₁=?182,05+14,90Ч?MxDMn+8,58Ч?M+363,04ЧHF+364,98ЧVLF+364,62ЧLF+2,92Ч?AMo+263.04Ч?HF+254,98Ч?VLF+254,62Ч?LF,

Z₂=?184,58+15,49Ч?MxDMn+8,77Ч?M+364,34ЧHF+366,12ЧVLF+36,88ЧLF+3,85Ч?AMo+264.34Ч?HF+256,12Ч?VLF+255,80Ч?LF,

Z₃=?185,22+14,28Ч?MxDMn+9,18Ч?M+364,95ЧHF+366,72ЧVLF+366,52ЧLF+4,70Ч?AMo+264.95Ч?HF+256,72Ч?VLF+256,52Ч?LF,

Z₄=?184,01+15,51Ч?MxDMn+8,87Ч?M+364,14ЧHF+366,12ЧVLF+36,179ЧLF+3,54Ч?AMo+264.14Ч?HF+256,12Ч?VLF+251,79Ч?LF,

где HF, LF, VLF, ?HF, ?LF, ?VLF - высокочастотный, среднечастотный и низкочастотный компоненты спектральной мощности и разности их значений после и до нагрузки; ?MxDMn, ?M, ?AMo - разность значений показателей вариационного размаха длительностей кардиоинтервалов, математического ожидания длительности кардиоинтервалов, амплитуды моды длительности кардиоинтервалов, определенных после и до нагрузки, соответственно. Правильные решения составляют не менее 85,7%. Проверка гипотезы о равенстве векторов средних значений показателей ВСР в различных классах с использованием F-аппроксимации U-статистики позволила установить достоверные различия этих векторов. F-критерий достигает значения равного 68,1, а уровень значимости p при (k = 8; n-k=312) степенях свободы меньше 0,001, т.е. F_(8;312) = 68,1; p< 0,001.

Система ЛДФ для методики исследования гемодинамики при использовании разности показателей «после нагрузки - до нагрузки»:

Z₁=?12,55+1,10Ч?ЧСС?1,55Ч?АД_СР ?2,14Ч?ДАД +3,04Ч?УО,

Z₂=?12,49+1,23Ч?ЧСС?1,58Ч?АД_СР ?2,16Ч?ДАД +2,58Ч?УО,

Z₃=?12,11+13,40Ч?ЧСС?1,68Ч?АД_СР ?2,64Ч?ДАД +2,14Ч?УО,

Z₄=?12,08+13,84Ч?ЧСС?1,97Ч?АД_СР ?2,90Ч?ДАД +2,51Ч?УО,

где ?ЧСС, ?АД_СР, ?ДАД, ?УО разность значений частоты сердечных сокращений, среднего артериального давления, диастолического давления, ударного объема после и до нагрузки. Правильные решения составляют не менее 83,0%, F_{(4; 316)} = 63,5; p< 0,001. Система ЛДФ для психофизиологических методик:

Z₁=?62,56+44,56Ч?КЧСМ ?13,23Ч?РДО +88,12Ч?КФР,

Z₂=?78,87+76,56Ч?КЧСМ ?24,98Ч?РДО +76,44Ч?КФР,

Z₃=?53,53+55,43Ч?КЧСМ ?44,77Ч?РДО +53,15Ч?КФР,

Z₄=?42,44+67,66Ч?КЧСМ ?56,76Ч?РДО +84,86Ч?КФР,

где ?КФР - разность значений показателя качества функции равновесия до и после нагрузки; ?РДО - разность значений среднего времени реакции на движущийся объект после и до нагрузки; ?КЧСМ - разность значений критической частоты слияний мельканий после и до нагрузки. Правильные решения составляют не менее 86,8%. F_{(3; 317)} = 33,8; p< 0,001.

Синтез интегрального критерия оценки функциональной надежности по комплексу методик осуществлялся согласно технологии, в основу которой положена теория анализа иерархий [Т.Л. Саати, 1993]. Функциональная надежность спасателей определялась с использованием трех методик, по показателям каждой из которых вычислялись 4 дискриминантные функции, позволяющие устанавливать принадлежность спасателей к одному из 4 классов оценок. Апостериорные вероятности принадлежности лица, обследованного по методике j (j = 1…3) и описываемого вектором показателей x_j к классу i (i=1…4) вычисляются по формуле [Афифи А., Эйзен С., 1982]:



,

В рамках поставленных задач исследования принятие решения о принадлежности обследуемого к определенному классу функциональной надежности следует проводить с использованием критериальной функции выбора вида:

,

где - глобальный вес каждой из альтернатив выбора; - апостериорная вероятность отнесения объекта к i-му классу функциональной надежности по результатам обследования j-й методикой; ? весовые коэффициенты методик, устанавливаемые с использованием метода анализа иерархий [Т.Л. Саати, 1993].

Коэффициенты являются компонентами главного собственного вектора матрицы парных сравнений.

Выбор альтернативы производится по максимальному значению полученных глобальных весов:

.

На следующем этапе проводилось определение коэффициентов , которое осуществлялось на основании анализа матрицы парных сравнений альтернатив, отражающих важность методик для диагностики классов функциональной надежности.

Система парных сравнений представляется в виде обратно симметричной матрицы. Элементом матрицы является интенсивность проявления элемента иерархии i относительно элемента иерархии j, оцениваемая по шкале интенсивности от 1 до 9.

Вектор приоритетов методик соответствует главному собственному значению матрицы парных сравнений [E] ? л_max, которое используется для оценки численной (кардинальной) и транзитивной (порядковой) согласованности. Отклонение от согласованности может быть выражено величиной индекса согласованности (ИС):

ИС = (л _max ? m)/(m ? 1),

где m-размерность матрицы парных сравнений.

Если разделить ИС на число, соответствующее случайной согласованности, получаем отношение согласованности (ОС):

ОС = ИС / СС.

Для матрицы размера m = 3 случайная согласованность СС = 0,58 [Саати, 1993].

Собственный вектор матрицы парных сравнений обеспечивает упорядочение приоритетов, а собственное значение является мерой согласованности суждений.

На основании результатов экспертного оценивания была сформирована матрица парных сравнений значимости методик, используемых для определения функциональной надежности спасателей (таблица 4).

Таблица 4. Матрица парных сравнений значимости методик

№пп	Методика	ВСР	ГД	ПФ
1	Вариабельность сердечного ритма (ВСР)	1	3	7	0,6491
2	Гемодинамика (ГД)	1/3	1	5	0,2789
3	Психофизиологические методы (ПФ)	1/7	1/5	1	0,0719

По этой матрице были рассчитаны главное собственное значение (л_max), компоненты вектора приоритетов = (0,6491; 0,2789; 0,0719), индекс согласованности (ИС) и отношение согласованности (ОС):

л _max=3,0648; ИС=0,0324; ОС=0,0559.

Таким образом, в результате использования метода анализа иерархий было синтезировано решающее правило, позволяющее оценить вклад каждой методики в определение класса функциональной надежности:

,

где p_i1, p_i2, p_i3 - апостериорные вероятности отнесения объекта к i-му классу функциональной надежности, полученные по результатам применения дискриминантного анализа к данным обследования спасателей методиками ВСР, ГД, ПФ соответственно.

Поиск решающего правила для определения принадлежности обследуемых лиц к классам функциональной надежности производился также в нейросетевом базисе. Исходя из того, что решаемая в данном исследовании задача относится к классу задач распознавания с использованием обучения «с учителем», применялись следующие искусственные нейронные сети (ИНС): многослойные персептроны (МП), сети на радиальных базисных функциях (РБФ), вероятностные нейронные сети (ВНС). Для понижения размерности входов нейронной сети и выбора подходящей комбинации входных переменных использовался генетический алгоритм, значительно сокращающий вычислительную стоимость перебора различных битовых масок, накладываемых на вектор входных переменных. Целевая функция была представлена в виде вероятностной нейронной сети [Goldberg, 1989].

С помощью программного эмулятора были синтезированы различные типы нейросетевых топологий и проведена структурная и параметрическая адаптация решающего правила применительно к цели исследования. Полигоном структурной адаптации для многослойных персептронов являлась сеть с количеством слоев не более 3 и количеством нейронов в слое не более 64. Полигоном параметрической адаптации для них являлась совокупность параметров скорости з и момента µ обучения в алгоритме обратного распространения ошибки, которые задавались в диапазонах соответственно [0,001,…,0,1] с шагом 0,001 и [0,3…0,9] с шагом 0,1. Начальный разброс весов полагался д=0,3.

В процессе поиска ИНС, имеющей наименьшую ошибку на контрольном наборе примеров, была найдена структура ИНС, которая способна эффективно решать задачу распознавания класса функциональной надежности (таблица 5).

Таблица 5. Результаты структурной и параметрической адаптации решающего правила нейронной сети

№ пп	Тип сети	Кол-во входов	е		з	µ	у	Точность прогноза
1	МП	24	0,01	0,951	0,09	0,56	-	89,1
2	МП	48	0,121	0,913	0,10	0,51	-	88,6
3	МП	116	0,358	0,837	0,25	0,40	-	86,4
4	РБФ	26	0,267	0,849	-	-	0,08	85,9
5	ВНС	24	0,286	0,896	-	-	0,06	85,8

В этой таблице:

е - минимум функции суммарной квадратичной ошибки на контрольной выборке [С. Хайкин, 2006]; R² - коэффициент детерминации:

,

где - наблюдаемые и предсказанные значения выходов ИНС i=1…n;

- среднее значение .

у -изменяемый параметр сглаживания функции Гаусса [Spech D., 1990].

Для обучения МП использовался алгоритм обратного распространения ошибки [А.И. Галушкин, 1974], в котором для надежного нахождения глобального минимума функции суммарной квадратичной ошибки важную роль играют изменяемые параметры скорости - з и момента - µ обучения, связанные уравнением:

,

где - весовой коэффициент нейронной сети между i-м и j-м узлами МП; - поправка к весовому коэффициенту на t-й эпохе обучения.

В результате обучения и тестирования различных типов ИНС с различными параметрами, было определено, что, для решения поставленной задачи можно использовать искусственную нейронную сеть - многослойный персептрон, со следующими характеристиками: активационная функция нейрона - сигмоидальная, количество входов - 24, внутренних слоев - 2, каждый их которых содержит по 16 нейронов, количество выходов - 4.

Для следующих двух компонентов ПГ, физической работоспособности и психологической готовности решающие правила представляют собой линейные дискриминантные функции.

Система линейных дискриминантных функций для показателей, определяющих физическую работоспособность (F₂):

Z₁=?2,54+1,12Ч?ЧСС?3,95ЧЧСС+2.15ЧТ +3.08ЧB,

Z₂=?2,95+2,18Ч?ЧСС?3,45ЧЧСС+2.54ЧТ +4.14ЧB,

Z₃=?3,55+2,91Ч?ЧСС?4,12ЧЧСС+2.74ЧТ +6.04ЧB,

Z₄=?3,87+3,10Ч?ЧСС?4,55ЧЧСС+2984ЧТ +7.78ЧB,

где: ЧСС - частота сердечных сокращений непосредственно после окончания движения, уд/мин; ?ЧСС - разность частоты сердечных сокращений перед стартом и непосредственно после окончания движения, уд/мин; Т - время преодоления дистанции с перепадом высот 500 м, углом наклона трассы 25 градусов на высоте 2000 м, мин; B - субъективная тяжесть испытываемой нагрузки по шкале Борга в баллах. Правильные решения составляют не менее 90,6 %. F_(4;316) = 63,5; p< 0,001.

Система ЛДФ для группы психологических методик, определяющих класс психологической готовности (F₃):

Z₁=?106,85+11,10ЧS?13,56ЧA?12.19ЧN+21,75ЧST+44,53ЧLT+21,40ЧM?14.21ЧR,

Z₂=?72,45+9,10ЧS?18,58ЧA?13.13ЧN+18,31ЧST+34,88ЧLT+24,43ЧM?16.45ЧR,

Z₃=?59,30+7,14ЧS?19,56ЧA?14.19ЧN+17,78ЧST+25,11ЧLT+34,20ЧM?18.25ЧR,

Z₄=?39,85+3,44ЧS?19,96ЧA?16.19ЧN+16,53ЧST+14,53ЧLT+43,10ЧM?21.95ЧR,

где: S - самочувствие, A - активность, N - настроение, LT -личностная тревожность, ST - ситуативная тревожность, M - уровень мотивации, R - готовность к риску. Правильные решения составляют не менее 84,4%. F_(4;316) = 14,8; p< 0,001.

Последние два компонента ПГ определяются с помощью решающих правил, представленных в виде линейной шкалы оценок.

Класс технической подготовленности (F₄) определяется по сумме набранных баллов, выставляемых инструкторами за 11 тестовых упражнений, в зависимости от попадания в соответствующий диапазон (таблица 6).

Таблица 6. Определение класса технической подготовленности

Сумма баллов	Класс технической подготовленности
(23…33)	1
(17…22)	2
(11…16)	3
(0…10)	4

Класс тактической подготовленности (F₅) определяется по сумме набранных баллов за решение 5 ситуационных задач, в зависимости от попадания в соответствующий диапазон (таблица 7).

Таблица 7. Определение класса тактической подготовленности

Сумма баллов	Класс тактической подготовленности
(11…15)	1
(9…10)	2
(5…8)	3
(0…4)	4

Результаты классификации по разработанным решающим правилам функциональной надежности, физической работоспособности, психологической готовности спасателей во время прохождения учебных сборов в высокогорье представлены в таблицах 8-12.

Таблица 8. Результаты оценки класса функциональной надежности

Функциональная надежность	Фактический класс	Итого	Точность оценки, %
	I	II	III	IV
По результатам распознавания	I	23	1			24	95,80
	II	1	29	1		31	93,50
	III		1	4		5	80,00
	IV				4	4	100,00
Итого	24	31	5	4	64	93,80

Количество ошибочных решений 1-го рода - 2 (3,1%)

Количество ошибочных решений 2 -го рода - 2 (3,1%)

Точность оценки - 93,8%

Таблица 9. Результаты оценки класса физической работоспособности

Физическая работоспособность	Фактический класс	Итого	Точность оценки, %
	I	II	III	IV
По результатам распознавания	I	15	1			16	93,80
	II		25	2		27	92,60
	III		1	12	1	14	85,70
	IV			1	6	7	85,70
Итого	15	27	15	7	64	90,60

Количество ошибочных решений 1-го рода - 2 (3,1%)

Количество ошибочных решений 2-го рода - 4 (6,2%)

Точность оценки - 90,6%

Таблица 10. Результаты оценки класса психологической готовности

Психологическая готовность	Фактический класс	Итого	Точность оценки, %
	I	II	III	IV
По результатам распознавания	I	14	1			15	93,30
	II	2	12	2		16	75,00
	III		1	11	3	15	73,30
	IV			1	17	18	94,40
Итого	16	14	14	20	64	84,40

Количество ошибочных решений 1-го рода - 4 (6,2%)

Количество ошибочных решений 2-го рода - 6 (9,4%)

Точность оценки - 84,4%

Таблица 11. Результаты оценки класса технической подготовленности

Техническая подготовленность	Фактический класс	Итого	Точность оценки, %
	I	II	III	IV
По результатам распознавания	I	16	1			17	94,10
	II		16	2		18	88,90
	III		1	12	2	15	80,00
	IV			2	12	14	85,70
Итого	16	18	16	14	64	87,50

Количество ошибочных решений 1-го рода - 3 (4,7%)

Количество ошибочных решений 2-го рода - 5(7,8%)

Точность оценки - 87,5%

Таблица 12. Результаты оценки класса тактической подготовленности

Тактическая подготовленность	Фактический класс	Итого	Точность оценки, %
	I	II	III	IV
По результатам распознавания	I	6	1			7	85,70
	II	1	24	2		27	88,90
	III		2	12	2	16	75,00
	IV			2	12	14	85,70
Итого	7	27	16	14	64	84,40

Количество ошибочных решений 1-го рода - 5 (7,8%)

Количество ошибочных решений 2-го рода - 5 (7,8%)

Точность оценки - 84,4%

Ошибочное решение первого рода состоит в том, что будет отвергнута правильная гипотеза о принадлежности к классу, а ошибочное решение второго рода состоит в том, что будет принята неправильная гипотеза о принадлежности к классу.

Точность распознавания принадлежности обследуемых к классам функциональной надежности, физической работоспособности, психологической готовности, технической подготовленности, тактической подготовленности для различных решающих правил представлена в таблице 13.

Таблица 13. Решающие правила для компонентов профессиональной готовности

№ пп	Компоненты профессиональной готовности	Методики	Решающие правила	Точность оценки
1	Функциональная надежность	ВСР показатели и их разность после и до нагрузки	Дискриминантная функция	85,7%
		Гемодинамика показатели и их разность после и до нагрузки	Дискриминантная функция	83,0%
		КЧСМ показатели и их разность после и до нагрузки	Дискриминантная функция	86,8%
		РДО показатели и их разность после и до нагрузки
		Стабилография, показатели и их разность после и до нагрузки
		Все методики	Синтез интегрального показателя	93,8%
		Все методики	Дискриминантная функция	87,4%
		Все методики	Искусственная нейронная сеть	89,1%
2	Физическая работоспособность	Преодоление перепада высоты 500 м. с измерением ЧСС и тяжести испытываемой нагрузки по шкале Борга	Дискриминантные функции	90,6%
3	Психологическая готовность	САН	Дискриминантные функции	84,4%
		Тревожность
		Мотивация
		Склонность к риску
4	Техническая подготовленность	Оценка по 11 тестам технических умений	Шкала оценивания	87,5%
5	Тактическая подготовленность	Оценка решений 5 ситуационных задач	Шкала оценивания	84,4%

В четвертой главе изложены теоретические положения, используемые для синтеза количественных критериев, составляющих основу алгоритма функционирования автоматизированной системы оценки ПГ спасателя и формирования командиру и врачу рекомендаций по принятию решения о его допуске к деятельности в условиях высокогорья.

Совокупность векторов ПГ с известным классом образуют базу данных прецедентов. Принадлежность объекта к классу ПГ осуществляется в соответствии с глобальной мерой (оценкой) подобия (близости) описаний прецедентов, вычисляемой как расстояние между прецедентами в пространстве компонентов.

Каждому компоненту назначается вес , учитывающий его относительную значимость, исходя из таблицы 2. Степень близости прецедента новому индивидууму по всем компонентам вычислялись с использованием взвешенной метрики «городских кварталов» [Н.Г.Загоруйко, 1999]:

,

где заданные весовые коэффициенты отражают степень важности компонента F_i для классификации индивидуума .

Класс ПГ нового индивидуума определяется с использованием алгоритма «ближайшего соседа» [Anand, 1999] и показан на рис.2. Классифицируемый объект относится к тому классу F, к которому принадлежит ближайший объект из обучающей выборки:

Рис. 2. Алгоритм определения класса профессиональной готовности методом «ближайшего соседа»

Алгоритм оценки ПГ авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья (рис. 3) состоит из 3-х шагов: шаг 1 - производится ввод исходных данных по 5 компонентам ПГ; шаг 2 - с помощью синтезированных решающих правил определяется принадлежность обследуемых лиц к одному из 4 классов по каждому компоненту ПГ и формируется вектор ПГ; шаг 3 - полученный вектор сравнивается с прецедентами, имеющимися в базе данных векторов ПГ и определяется один из 3-х классов профессиональной готовности.

Рис. 3. Алгоритм оценки профессиональной готовности авиационных спасателей к деятельности в условиях высокогорья

Применение разработанного алгоритма позволило отнести каждого спасателя, входящего в состав контрольной выборки, к классам ПГ и оценить точность классификации. Результаты этой оценки представлены в таблице 14.

Таблица 14. Результаты оценки точности классификации профессиональной готовности

Профессиональная готовность	Фактический класс	Итого	Точность оценки, %
	I	II	III
По результатам распознавания	I	19	1		20	95,0
	II	1	38	1	40	95,0
	III			4	4	100,0
Итого	20	39	5	64	95,2

Количество ошибочных решений 1-го рода - 1 (1,6%)

Количество ошибочных решений 2-го рода - 2 (3,2%)

Точность оценки - 95,2%.

По результатам классификации спасателей по каждому компоненту ПГ, разработан алгоритм формирования рекомендаций для лица, принимающего решение (ЛПР) (руководителя сборов спасателей, командира подразделения, врача), в виде продукционных правил.

ЕСЛИ (F₁=1) (F₁=2) ТО «допущен к тесту физической работоспособности»;

ЕСЛИ (F₁=3) ТО «акклиматизация, повторное обследование функциональной надежности»;

ЕСЛИ (F₁=4) ТО «медицинский осмотр, отдых, реабилитация, повторное обследование функциональной надежности»;

ЕСЛИ (F₂=1) (F₂=2) ТО «допущен к тесту психологической готовности»;

ЕСЛИ (F₂=3) ТО «акклиматизация, тренировка, повторное тестирование физической работоспособности»;

ЕСЛИ (F₂=4) ТО «медицинский осмотр, отдых, акклиматизация, повторное обследование функциональной надежности»;

ЕСЛИ (F₃=1) (F₃=2) ТО «допущен к тесту технической подготовленности»;

ЕСЛИ (F₃=3) ТО «психологический тренинг, повторное тестирование психологической готовности»;

ЕСЛИ (F₃=4) ТО «психологическая реабилитация, отдых, акклиматизация, повторное обследование функциональной надежности»;

ЕСЛИ (F₄=1) (F₄=2) ТО «допущен к тесту тактической подготовленности»;

ЕСЛИ (F₄=3) ТО «тренировка технических приемов, повторное тестирование технической подготовленности»;

ЕСЛИ (F₄=4) ТО «повторное обучение техническим приемам»;

ЕСЛИ (F₅=1) (F₅=2) ТО «допущен к выполнению задач»;

ЕСЛИ (F₅=3) ТО «решение типовых ситуационных задач, повторное тестирование тактиче...