Ідентифікація професійних знань операторів автоматизованих систем управління

Размещено на http://allbest.ru

Херсонський державний технічний університет

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук

05.13.06. - Автоматизовані системи управління і прогресивні інформаційні технології

Ідентифікація професійних знань операторів автоматизованих систем управління

Виконав Доровський Володимир Олексійович

Херсон - 2004



АНОТАЦІЯ

Доровський В.О. Ідентифікація професійних знань операторів автоматизованих систем управління. - Рукопис.

Дисертація на здобуття ученого ступеня доктора технічних наук за фахом 05.13.06 - Автоматизовані системи управління і прогресивні інформаційні технології. Херсонський технічний університет, Херсон, 2004.

Дисертація присвячена дослідженню і розробці методології, моделей і методів системної ідентифікації професійних проблемно-орієнтованих знань операторів автоматизованих систем управління з метою підвищення їхньої надійності, живучості і вірогідності. На основі проведених аналітичних і системологічних досліджень сформульовані задачі дисертаційної роботи. Досліджено математичну модель і зроблена оцінка ефективності системи навчання. Доведена теорема про аперіодичний розподіл балу тесту.

Розроблено методи аналізу первинної інформації і методи оцінки інформативності в математичних моделях системи навчання. Розроблено математичну модель взаємодії оператора і системи навчання і зроблена оцінка цієї взаємодії. Представлені правила віднесення оператора до деякого когнітивного типу. З метою вірогідності оцінки взаємодії оператора і системи навчання проведено ентропійний аналіз семантичної структури інформаційної взаємодії оператора із системою навчання.

Для одержання кількісної оцінки по пропонованих системах навчання розроблені методи параметричної ідентифікації математичних моделей оцінки знань операторів АСУ, що включають параметричну ідентифікацію нелінійних систем оцінки знань і ідентифікацію рівнянь зв'язку для систем оцінки знань.

Стосовно до завдань оцінки знань розроблені методи компараторної ідентифікації математичних моделей оцінки інформативності знань операторів, що включає ідентифікацію оцінки, показники і рівень інформативності знань.

З метою одержання якісних результатів оцінки знань розроблені методи оцінки вірогідності математичних моделей системи навчання операторів та сформульовані твердження про їх оцінку. Розроблено математичну модель вірогідності результатів рівня оцінки знань і методику ідентифікації математичної моделі вірогідності результатів тестування.

На основі ідентифікації математичних моделей оптимізації систем оцінки знань отримані математичні моделі оптимізації за критерієм мінімуму середніх сумарних витрат і за критерієм максимального прибутку. Доведена теорема про існування оптимального рішення. Запропоновано математичні моделі оптимізації режимів термінального управління, що стежать, і оцінювання режиму оптимального термінального управління, що стежить.

автоматизований управління оператор інтелектуальний



1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Сучасні великомасштабні підприємства, які характеризуються великими обсягами виробництва, використанням значних людських і матеріальних ресурсів, функціонуванням в умовах невизначеності зовнішнього середовища та ризику, потребують нових методів і технологій управління на основі впровадження автоматизованих систем управління (АСУ). До таких підприємств, в першу чергу, належать гірничорудні кар'єри, авіаційні підприємства, багатономенклатурні прокатні стани металургійних комбінатів енергетичні системи тощо. Значне місце в підвищенні надійності, живучості, ефективності автоматизованих систем управління та організаційно - технологічних процесів надається операторам АСУ. Оператор АСУ з позиції системного підходу, який базується на інформаційному поєднанні організаційно - технологічного управління, повинен відповідати наступним вимогам: мати глибокі професійні знання щодо предметної галузі виробництва, вміти системно користуватися комп'ютерною технікою та проблемно-орієнтованим програмним забезпеченням; бути здібним формувати і аналізувати організаційно - технологічні моделі реальних виробничих ситуацій; вміти оперативно в реальному вимірі часу супроводжувати технологічний процес відповідними організаційними документами; володіти методологією, методикою та інструментальними засобами прийняття багатокритеріальних та багатоальтернативних управлінських рішень, в тому числі і в умовах невизначеності зовнішнього середовища; мати навички своєчасно в реальному вимірі часу супроводжувати технологічний процес відповідними організаційними документами.

Вітчизняна та зарубіжна практика підготовки та перепідготовки операторів АСУ включає такі етапи: технологічну підготовку, підготовку системного володіння проблемно-орієнтованим програмно-апаратним забезпеченням, тренажерну підготовку із застосуванням комп'ютерної техніки при моделюванні виробничих ситуацій. В такій підготовці оцінка знань оператора визначається повнотою та якістю його дій в умовах тренажерного моделювання, тобто здійснюється лише технічна підготовка операторів, що фактично не дозволяє в процесі навчання ідентифікувати їх знання щодо вміння моделювати виробничі ситуації на організаційно - технологічному рівні та приймати ефективні управлінські рішення. Ідентифікація та оцінювання таких знань потребує використання нових мінімально збиткових методів та комп`ютерних технологій. Отже, виникає проблема щодо подальшого розвитку теорії і практики інтелектуального забезпечення ергатичних систем, дослідження та розробки методології та інструментарію системної ідентифікації професійних проблемно- орієнтованих знань операторів АСУ.

Вирішення цієї проблеми в дисертаційній роботі здійснюється за умови загальної задачі ідентифікації як задачі установлення відповідності математичних моделей знань, як прообразів формалізованої системи знань оператора АСУ, як образа ергатичної системи. Передумовою для успішного вирішення цієї проблеми є наукові розробки вітчизняних та зарубіжних вчених Волкова О.А., Грона Д., Ейкхоффа П., Згуровського М.З., Михайленка В.М., Павлова В.В., Павлова О.А., Петрова Е.Г., Ципкіна Я.З., Шабанова-Кушнаренка Ю.П., Шаронової Н.В., Ходакова В.Е., Ротштейна А.П., Теленик С.Ф., Ющенко К.Л. та ряду інших авторів.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Результати дисертаційних досліджень відповідають цільовим науковим програмам Міністерства освіти і науки України з розробки управляючих інформаційних систем і програмних інформаційних технологій. В рамках цих програм результати досліджень пов'язані з планами науково - дослідницьких робіт Криворізького технічного університету (№№ дер. реєстрації: 76075658, 0188007610, 02870008183, 81093423, 77086558, 76083855), цільової науково - практичної теми Міністерства промислової політики «Розробка теорії, методів і алгоритмів для створення інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем управління» (№ дер. реєстрації 110-0100И001718), інституту автоматики НАН України «Розробка ергономічного забезпечення інформаційної системи АВПБ Серовського металургійного комбінату» (№ дер. реєстрації 01826050329); «Розробка принципів та методів опису багатофакторних процесів в екосистемі», (затверджена наказом Міністерства освіти України №37 від 13.02.97 р.), Європейського університету «Економічні проблеми теорії і практики менеджменту сталого розвитку економічних систем» (№ дер. реєстрації 0101V007350).

Метою досліджень дисертаційної роботи є підвищення ефективності АСУ складними слабко формалізованими технологічними об'єктами за рахунок зростання якості і безпомилковості дій операторів шляхом впровадження в практику навчання й оцінки їхніх знань нових ефективних методик, моделей і методів ідентифікації.

Відповідно до мети досліджень задача дисертаційної роботи полягає в дослідженні і розробці моделей і методів навчання й оцінці професійних проблемно-орієнтованих знань операторів АСУ з використанням концепції ідентифікації знань операторів АСУ підприємств як складних ергатичних систем управління. Ідея роботи полягає в тому, що навчання оператора розглядається з позиції системної оцінки якості навчання, що характеризується здатністю оператора моделювати на організаційно- технологічному рівні виробничі ситуації, аналізувати їх і приймати оперативні управлінські рішення з застосуванням систем підтримки рішень. При цьому досягнення поставленої мети потребує розв'язання наступних завдань:

- розробка структурної ідентифікації математичної моделі навчання операторів АСУ;

- синтезу математичної моделі взаємодії оператора і системи навчання;

- розробки методів параметричної ідентифікації математичних моделей оцінки знань операторів АСУ;

- розвитку методів компараторної ідентифікації математичних моделей оцінки інформативності знань операторів;

- обґрунтування методу оцінки вірогідності математичних моделей навчання операторів;

- розробки методів ідентифікації математичної моделі оптимізації систем оцінки знань операторів.

Об'єкт досліджень - сукупність знань та професійних навичок оператора як елемента, який реалізує інтелектуальну підтримку АСУ.

Методи досліджень ґрунтуються на положеннях і методах теорії системного аналізу, теорії складних систем керування, методах теорії імовірностей, теорії випадкових процесів, теорії ідентифікації складних систем керування, теорії прийняття рішень в умовах багатоальтернативності, невизначеності і ризику.

Наукова новизна отриманих результатів (нові наукові розробки). Наукова новизна отриманих в дисертації результатів полягає в тому, що в роботі вперше з позиції системного підходу до формування методології ідентифікації моделей оптимального управління з урахуванням оцінювання знань операторів АСУ отримані наступні наукові результати:

- дістав подальшого розвитку метод ідентифікації математичної моделі системи навчання, що відрізняється від існуючих підходів використанням трендів, урахуванням перемінної і трендової складових в розділеному вигляді, що дозволяє одержати з тренда додаткову інформацію про властивості системи навчання;

- дістав подальшого розвитку системологічний аналіз методів ідентифікації процедур прийняття рішень, який, на відміну від існуючих, враховує вплив зовнішнього середовища;

- уперше розроблено модель ідентифікації впливу зовнішнього середовища на процес прийняття рішень оператором АСУ. Сформовано п'ять гіпотез про характер дій зовнішнього середовища, що використовуються при розробці методів ідентифікації математичних моделей процесу прийняття рішень;

- уперше отримано рішення задачі структурної ідентифікації системи навчання для практичного застосування, засноване на первинній обробці результатів тестування. Визначено величину ефективності й автономності процесу навчання шляхом аналізу структурної моделі ідентифікації системи навчання;

- уперше запропонований новий метод первинної обробки результатів тестування, заснований на новому двокритеріальному підході, неоднорідність контингенту якого оцінюється на двох рівнях;

- уперше ідентифіковано модель ефективності всієї системи навчання, яка визначається сумою ефективності її елементів;

- визначена архітектура системи навчання, що, на відміну від існуючих, забезпечує вимір характеристик оператора, побудову його когнітивного профілю, визначення когнітивного типу, адаптацію інформації до когнітивного профілю оператора, що є актуальним при розв'язанні проблем тестового контролю;

- уперше запропоновано модель взаємодії системи навчання та оператора, що забезпечує проектування програмної системи з інтелектуальним інтерфейсом, яка реалізує функції адаптації когнітивних можливостей оператора з інтелектуальним інтерфейсом;

- запропонована нова оцінку адекватності моделі компараторної ідентифікації тестів. Показано ефективну працездатність і реалізованість евристичних методів оцінки адекватності моделі тесту як при статистичному вимірі рівня знань, так і діагностиці факту знань ;

- уперше встановлені необхідні і достатні умови адекватності й інваріантості статистичних моделей тестів, що дозволяють ставити і розв'язувати задачі з оптимізації тестів, по критерію одержання максимуму інформації про рівні знань респондентів;

- уперше установлено вплив параметрів тесту на вірогідність тестового контролю і розроблено алгоритм вибору методу оцінки вірогідності систем оцінки знань;

- уперше розроблені методи ідентифікації математичних моделей оптимального керування системою оцінки знань.

Обґрунтованість і вірогідність наукових положень, висновків і рекомендацій. Обґрунтованість і вірогідність підтверджується коректним використанням математичного апарату, експериментальними чисельними дослідженнями і результатами імітаційного моделювання на ПЕОМ дій операторів АСУ в умовах реальних виробничих ситуацій за умови збігу їх з результатами тестування знань.

Практична цінність отриманих результатів полягає в розробці:

- принципів побудови та класифікації систем тестового контролю знань операторів;

- оцінці ефективності системи професійного навчання методами точкової, інтервальної та мінімаксної оцінок;

- методів, алгоритмів та програм оцінки інтернування й прогнозування параметрів систем тестового контролю;

- алгоритмів синтезу однорідних тестів й статистичної оцінки рівня знань респондентів;

- методів статистичної оцінки показників інформативності реальних тестів автоматизованого контролю професійних знань;

- методів оптимізації реальних тестів, а також ранжування питань тесту;

- оцінки інформативності показників ефективності системи професійного навчання;

- методики практичного використання систем тестового контролю при комп`ютерному тестуванні знань операторів гірничорудних кар`єрів в умовах необхідності прийняття багатокритеріальних управлінських рішень в реальному масштабі часу;

- алгоритмічного та програмного забезпечення систем навчання операторів;

- процесу прийняття управлінських рішень із застосуванням Intra та Internet-технологій;

- алгоритмічного та програмного забезпечення задач з обчислення інформативних показників реальних тестів.

У сукупності результати дослідження дозволили розв'язати важливе науково-прикладне завдання підвищення ефективності функціонування АСУ складними об'єктами, які важко формалізуються, зниження кількості нештатних, аварійних та надзвичайних ситуацій, шляхом підвищення надійності визначального елемента АСУ - операторів, які працюють у контурі управління, за рахунок більш високого рівня їхньої професійної підготовки.

Особистий внесок здобувача. Всі результати дисертаційної роботи отримані здобувачем самостійно. В роботах [1, 3, 4, 11] здобувачем розроблені принципи створення алгоритмів, процесів контролю дій операторів.

В роботах [2, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 13, 28] здобувачем розроблена методологія проектування та аналізу дій операторів ергатичних систем. В роботі [9, 14, 33] здобувачем розроблений метод формалізації дій операторів АСУ. В роботах [18, 19, 20, 21,22, 24] здобувачем розроблений метод аналізу даних в експертних системах. В роботах [27, 38] здобувачем розроблена методологія тестового відбору операторів.

В роботі [31] здобувачем розроблено метод оцінювання точності і вірогідності рейтингового контролю знань операторів. В роботі [32] здобувачем розроблена математична модель оптимізації ціни системи навчання за критерієм максимального прибутку. В роботі [39] здобувачем розроблена модель навчання диспетчерів АСУ. В роботі [40,41] здобувачем розроблена методологія інтелектуальних систем підготовки операторів.

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі сформульовано актуальність, мету, наукову новизну і практичне значення отриманих результатів, показано особистий внесок дисертанта, апробацію роботи.

У першому розділі розглянуто аналіз проблем ідентифікації систем навчання та контролю знань операторів АСУ. Наведено огляд існуючих моделей, методів і засобів щодо вирішення проблем ідентифікації систем навчання та контролю знань операторів АСУ.

У другому розділі з метою розробки методів структурної ідентифікації математичної моделі навчання операторів АСУ розглянуто проблеми ефективності системи професійного навчання операторів АСУ. Побудову моделі ідентифікації процесу навчання засновано на уявленні останнього процесу навчання у вигляді цілеспрямованого функціонування деякої «складної системи».

У третьому розділі розглянуто задачі синтезу математичної моделі взаємодії оператора і системи навчання. Використання лінгвістичних правил «IF - THEN» дозволяє значно знизити обсяг експериментальних даних, необхідних для якісної ідентифікації. Для задач, де більш важливим є обґрунтування прийнятого рішення, мають перевагу нечіткі моделі типу Майдані.

У четвертому розділі розглянуто методи параметричної ідентифікації математичних моделей оцінки знань операторів АСУ. В розділі розглядається підхід, що припускає проведення з оператором серії активних експериментів, у продовж яких реєструються кінцеві результати процесу оцінювання.

У п`ятому розділі приведені результати розробки методів компараторної ідентифікації математичних моделей оцінки інформативності знань операторів.

У шостому розділі розглядаються задачі ідентифікації методів оцінки математичної моделі вірогідності системи навчання операторів.

У сьомому розділі розглядається задача ідентифікації моделей оптимізації систем оцінки знань.



ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі приведено наукові результати, які в сукупності з метою дослідження є вирішенням актуальної проблеми розробки методології і методів ідентифікації математичних моделей процесів навчання і оцінки професійних проблемно-орієнтованих знань операторів АСУ.

Використання розроблених у роботі моделей і методів ідентифікації знань дозволяють значно підвищити ефективність процесів навчання операторів і ефективність методів оцінки отриманих ними знань, що досягнуто шляхом моделювання процесів навчання і тестування знань, системної взаємодії оператора і моделі, що імітують передбачені виробничі ситуації, і ситуації, які характеризуються умовами невизначеності і ризику. Таким чином, наукові розробки дисертаційної роботи, в першу чергу, спрямовані на підвищення надійності, живучості і вірогідності АСУ й організаційно - технологічних процесів у них за рахунок підвищення професійних проблемно-орієнтованих знань операторів АСУ.

У результаті розв'язання вище визначеної проблеми в дисертаційній роботі отримані наступні результати:

1. З позиції системного аналізу проблеми організаційно-технологічного управління формалізована інтелектуальна діяльність оператора АСУ в реальних умовах її функціонування і на основі системних методів ідентифікації математичних моделей навчання і тестування визначена концепція процесів навчання і тестування знань операторів АСУ як концепція, що базується на системних методах ідентифікації математичних моделей навчання і тестування.

2. Реалізуючи проблеми навчання, вперше отримано рівняння структурної моделі ідентифікації системи навчання для практичного застосування, що засноване на первинній обробці результатів тестування. Визначено показники ефективності й автономності процесу навчання шляхом аналізу структурної моделі ідентифікації системи навчання.

3. Розроблено метод ідентифікації математичної моделі системи навчання, що відрізняється від існуючих підходів з використанням трендів, урахуванням перемінної і трендової складової в розділеному вигляді, що дозволяє одержати з тренда додаткову інформацію про властивості системи навчання. Мінімізуючи математичне сподівання квадрата модуля похибки, виведено вираз для передаточної функції об'єкта.

4. Запропоновано новий метод ідентифікації первинної обробки результатів тестування, заснований на новому двохкритеріальному підході. При такому підході неоднорідність контингенту оцінюється на двох рівнях: «засвоїв добре» або «встигає взагалі».

5. Уперше визначена модель ідентифікації ефективності всієї системи навчання як суми ефективності її елементів

6. Запропоновано модель взаємодії системи навчання й оператора, на відміну від існуючих, що забезпечує проектування програмної системи, яка реалізує функції адаптації когнітивних можливостей оператора з інтелектуальним інтерфейсом.

7. Представлено архітектуру системи навчання, яка забезпечує, на відміну від існуючих, вимір характеристик оператора, побудову його когнітивного профілю, визначення когнітивного типу, адаптацію інформації до когнітивного профілю оператора.

8. Запропоновано конструктивну архітектуру діалогової машини, що, на відміну від існуючих, діє незалежно від семантики діалогу. Компоненти цієї машини в рамках адаптивного тьютора здійснюють стратегію сценарію діалогу без попереднього її опису. Вперше розроблений критерій вибору чергового кроку діалогу, яким є вибір такого суб'єкта питально-відповідальної ситуації, що одночасно є об'єктом бази знань з максимумом ентропії.

9. Уперше в класі задач тестового контролю професійних знань на теоретичному рівні показано, що властивість високої інформативності є загальною, у порівнянні з властивостями погодженості і конформності, стосовно вимог, пропонованих до тестових систем.

10. Уперше встановлено, що показники інформативності тесту нерозривно зв'язані з його цільовим призначенням. Тести індивідуального контролю професійних знань повинні мати розривну модель і бути неоднорідними. Тести групового контролю, тобто системні тести, повинні бути однорідними.

11. Встановлено, що до дихотомічних некорельованих тестів застосовуються методи теорії інформації - як у частині безпосереднього обчислення кількості інформації, так і в плані уявлення тесту як каналу зв'язку між випробуваним і тим, що перевіряє.

12. Уперше встановлено, що кількісна оцінка інформативності тестів (як ідеалізованих, так і реальних) неможлива без висування гіпотез про моделі тесту, тобто функціональної залежності імовірності вірної відповіді від рівня знань і властивостей питання.

13. На новому модельному й алгоритмічному рівні розроблена оцінка адекватності математичної моделі тестів. Показано ефективну працездатність і реалізованість евристичних методів оцінки адекватності моделі тесту як при статистичному вимірі рівня знань, так і діагностиці факту знань.

14. Уперше встановлений вплив параметрів тесту на вірогідність тестового контролю і розроблений алгоритм вибору методу оцінки вірогідності систем оцінки знань.

15. Уперше визначені оптимальні значення обсягу тестування і мінімальних значень середніх витрат. Знайдено умову максимуму середніх витрат і визначені загальні закономірності в поведінці середніх витрат. Виконана двопараметрична модель постійних і перемінної складових витрат, отримані оптимальні рішення. Зроблено оцінку похибки отриманих оптимальних рішень. Виконано параметричний аналіз впливу похибки вихідних даних на оптимальні рішення.

16. Уперше отримані рівняння оптимізації і визначені необхідні умови існування оптимального рішення, сформульована теорема про необхідні і достатні умови існування оптимального рішення. Розроблені двох - і трьох-параметричні моделі залежності обсягу тестування від вартості тесту, запропонований критерій оптимальності й оптимальні рішення. Розроблено алгоритм і методика параметричної ідентифікації нормованого критерію оптимальності, показана ефективність параметричного аналізу оптимальних рішень за допомогою нормованих значень прибутку, нормованих безрозмірних коефіцієнтів і нормованих значень ціни. Визначено безрозмірні нормовані координати екстремумів і границі інтервалу існування прибутку.

17. Обрано середньоквадратичний критерій оптимізації на відміну від існуючих, у якому, координати відхилень реальних значень від еталонних, підпорядковані умові нормування. Сформульовано теорему про оптимальне термінальне управління. Отримано і вирішене рівняння оптимізації режиму, що стежить.

18. Знайдено аналітичні виразі, що, на відміну від існуючих, дозволяють вирішувати задачу оптимального вибору вагових коефіцієнтів для мінімізації критерію, оптимізації режиму, що стежить. Уперше виведені аналітичні співвідношення, що дозволяють оцінювати дисперсії, випадковий перемінний, визначальний реальний і еталонний режим термінального управління. Отримані результати поетапної оптимізації можуть бути основою для побудови конкретних систем оптимального управління, що використовують два режими: «пошук оптимального (еталонного) значення керованої перемінної» і «спостереження за цим оптимальним значенням».

Проблемні питання, що випливають з результатів виконаних досліджень, на нашу думку, полягають у наступному:

- створення єдиної математичної теорії системи навчання і теорії тестового контролю знань при формуванні баз професійних проблемноорієнтованих знань автоматизованих систем керування. При цьому становить інтерес побудова такого ітераційного процесу, що одночасно враховував би оптимізацію реальних і системних тестів;

- синтез параметрів реальних і системних тестів за емпіричною інформацією про результати спостережень з використанням методів підвищення інформативності тестів;

- подальшій розробці методів побудови систем, заснованих на професійних знаннях з наступним програмованим перекладом у бази професійних знань, що формуються.

Таким чином, отримані в даній роботі нові наукові результати, що включають у себе аналітичні дослідження шляхів формування технології навчання операторів АСУ, а також алгоритми, моделі, методи і методики, окремі формули і співвідношення доповнюють фундаментальний зміст математичної теорії системних і реальних тестів, збагачують наукові основи побудови автоматизованих систем керування, ставлять на більш високий рівень інтелектуальне забезпечення задач формування баз професійних знань автоматизованих систем керування. Коректність отриманих результатів і їхню математичну строгість забезпечують сформульовані і доведені в роботі теореми, твердження. Адекватність отриманих у роботі моделей і ефективність запропонованих, підтверджена результатами експериментальних досліджень, практичним використанням і впровадженням в практику функціонування реальних ергатичних систем.



ПУБЛІКАЦІЇ

1. Домбровский В.А. Пульт «оператор - УВМ» АСУТП раскроем проката // Механизация и автоматизация производства. - 1986. - № 8. - С. 37-38.

2. Доровской В.А., Кацюк В.В. Методика определения критической значимости проблемных ситуаций в управлении экскаваторным комплексом // Разработка рудных месторождений. - 1986.- № 41.- С. 10-13.

3. Домбровский В.А., Доровской В.А. Эргономический анализ рабочего места машиниста шахтного клетевого подъем // Безопасность труда в промышленности.- 1987. - № 12. - С 46-48.

4. Белоус Г. Ф., Домбровский В.А., Доровской В.А. Аттестация рабочего места оператора АСУ раскроем на 1500-т. ножницах // Металлургическая и горнорудная промышленность. - 1987. - № 3. - С. 67-68.

5. Доровской В.А., Кацюк В.В., Савин В.В. Разработка системы оперативного управления выемочно-погрузочным комплексом карьера // Разработка рудных месторождений. - 1987. - № 43.- С. 30-34.

6. Доровской В.А., Домбровский В.А., Кацюк В.В. и др. Автоматизированная система оперативного управления технологическими процессами горных работ // Колыма. - 1987. - № 4. - С. 5-7.

7. Доровской В.А., Домбровский В.А., Савин В.В. и др. Автоматизированное рабочее место диспетчера выемочно-погрузочного комплекса карьера // Механизация и автоматизация производства. - 1987. - № 10. - С. 41-42.

8. Доровской В.А., Савин В.В., Домбровский В.А., Кацюк В.В., Галкин А.В. Управление выемочно-погрузочным комплексом карьера с помощью микропроцессорной техники. // Горный журнал. - 1987 - № 3. - С .50-52.

9. Доровской В.А., Зайцев В.В., Каменских Т.Н., Нечитайло В.М. Разработка систем динамического представления информации в АСУТП сортового стана с использованием технических средств СМ ЭВМ. Разработка и внедрение АСУТП в прокатном производстве. // Тезисы докладов Всесоюзн. научн.-тех.конф. - М.: Центральный научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследований приборостроения, средств автоматизации и систем управления. - 1987.

10. Доровской В.А., Жержерунов Ю.И., Савин В.В.,Домбровский В.А., Кацюк В.В. Разработка системы оперативного управления буровыми работами на карьерах с применением микро-ЭВМ // Разработка рудных месторождений. - 1988. - № 45. - С. 30-34.

11. Доровской В.А., Жосан А.А. Алгоритмизация вычислительных процессов.- К.: УМК ВО, 1989.- 150 с.

12. Домбровский В.А., Доровской В.А., Кацюк В. В., Савин В.В. Применение микропроцессорной техники для оперативного управления буровыми работами на карьерах // Колыма. - 1989. - № 8.- С. 24-26.

13. Домбровский В.А., Доровской В.А., Кацюк В.В., Савин В.В. Разработка автоматизированного рабочего места горного диспетчера // Разработка рудных месторождений. - 1989.- № 47.- С. 85-90.

14. Домбровский В.А., Доровской В.А. Эргономическое обеспечение АСУТП раскроя проката // Безопасность труда в промышленности. - 1990.- № 9. - С. 40-41.

15. Доровской В.А. Автоматизация труда инженерного персонала горных предприятий : Справочное пособие. - М.: Недра, 1991. - 155 с.

16. Доровской В.А. Модели представления знаний в эргатических системах. - Днепропетровск: Наука і освіта, 1998. - 195 с.

17. Доровской В.А. Формализация деятельности человека в эргатических системах. - Днепропетровск: Наука і освіта, 1998. - 206 с.

18. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. К вопросу о сплайн - прогнозах.// Информационные технологии в экономике, менеджменте и бизнесе: Проблемы науки, практики и образования. // Материалы III Междунар. науч. - практ. конф. - К.:ЕУФИМБ, 1998.- С. 2 - 4.

19. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. Моделирование дихотомических тестов // Придніпровський науковий вісник. - 1998.- №131(198). - С. 14-24.

20. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. Прогнозирование валютных курсов при антикризисном управлении конверсионными операциями // Економіка і управління. - 1998. - №1.- С. 92-95

21. Доровской В.А., Шелевицкий И. В. Прогнозирование кризисного состояния эргатических систем // Придніпровський науковий вісник. - 1998.- №123(190).- С. 72-83

22. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. Оперативный сплайн - прогноз валютных курсов//Придніпровський науковий вісник.-1998.- №129(196).- С. 2-9.

23. Доровской В.А. Методы и модели формирования баз знаний полиэргатических систем. - Днепропетровск: Наука і освіта, 2000. - 188 с.

24. Доровской В.А., Миначева А.В., Сенин А.А., Шелевицкий И.В. Анализ данных в экспертных системах антикризисного управления // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій: Зб. наук. пр. Т. 3. - Дніпропетровськ: Навчальна книга, 2000.- С. 45-54.

25. Доровской В.А. Дихотомическое тестирование и оценивание эффективности обучения диспетчеров полиэргатических систем. - К.: ЕУФИМБ, 2001.- 410 с.

26. Доровской В.А. Формализация деятельности диспетчеров прокатных станов // Информационные технологии в экономике, менеджменте и бизнесе: Проблемы науки, практики и образования. // Материалы VI Междунар. науч.- практ. Конф. - К.: Европейский университет, 2001. - С. 286-290.

27. Доровской В.А., Плахотний П.И. Компьютерно-ориентированный сборник задач тестового контроля знаний. - К.: Европейский университет, 2002.- 276 с.

28. Цифрові пристрої та мікропроцесори. Мікропроцесори: Навчально-методичне видання / Бурцева Н.В., Доровський В.О., Шелевицький І.В., Швець В.А., Юрко Ю.В. - К.: Європейський університет, 2002.- 220 с.

29. Доровской В.А. Статистическое оценивание характеристик дихотомических тестов контроля профессиональных знаний // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. Володимира Даля. - 2002.- №11(57). - С. 162-169.

30. Доровской В.А. Управление объемом производства интеллектуальной полиэргатической системы по критерию минимума средних суммарных затрат // Вестник ХГТУ. - 2002.- № 1(14). - С. 127-134.

31. Доровской В.А., Игнатов В.А. Методы оценивания достоверности контроля результатов тестов // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. Володимира Даля. - 2002. - №3(49).- С. 65-72.

32. Доровской В.А., Кудинова С.В. Математическая модель управления ценой продукции по критерию максимальной прибыли // Вестник ХГТУ.-2002.- № 2(15). - С. 525-526.

33. Доровской В.А., Михайленко В.М., Формализация процессов интеллектуального обеспечения эргатических систем. // Информационные технологии в экономике, менеджменте и бизнесе: Сб. науч.тр. VIII Междунар. науч.-практ. конф. ч.1. - К.: Европейский университет, 2002.- С. 89-93.

34. Доровской В.А. Оценивание точности следящего режима оптимального терминального управления // Кибернетика и вычислительная техника. - 2003. - № 138. - С. 42 -47.

35. Доровской В.А. Энтропийная модель диалогового поведения партнеров // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. - 2003.- №124. - С. 23-26.

36. Доровской В.А. Модель адаптации обучающей последовательности принятия управленческих решений // Радиоэлектроника и информатика. - 2003. - № 4 (25). - С. 145-147.

37. Доровской В.А. Энтропийный анализ семантической структуры информации // Вестник ХНУ «ХПИ», тем. вып. «Системный анализ в управлении и информационные технологии». - 2003. - № 6. - С. 12 - 16.

38. Доровской В.А. Формализация процессов интеллектуального обеспечения эргатических систем // Материалы V Междунар. науч-техн. конф. «Авиа-2003» Т. 1. Информационно - диагностические системы. - К.: Нац. авиационный университет, 2003. - С. 13.76 - 15.79.

39. Доровской В.А., Доровская С.С. Методология тестового отбора дипломированных специалистов // Глобальная интеграция программ последипломного образования GIGP 2003: Сб. науч. тр. - Донецк: ДонНУ, 2003.- С. 85-87.

40. Доровской В.А., Кудинов В.В. Проектирование модели обучения диспетчера АСУ горного предприятия // Сборник научных трудов № 17. Т.2. - Днепропетровск: НГУ, 2003. - С. 265-269.

41. Доровской В.А., Михайленко В.М. Модели взаимодействия в интеллектуальных системах // Кибернетика и вычислительная техника. - 2003. - № 139. - С. 86 - 89.

42. Доровской В.А., Журавель Е.В., Кудинов В.В. Модель взаимодействия интеллектуальной системы и лица, принимающего решения // Вестник ХГТУ. - 2003. - №2(18). -С. 204-207.

Размещено на Allbest.ru

...