Размещено на http://www.allbest.ru/

Національна академія наук України

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем

05.13.09 - медична і біологічна інформатика та кібернетика

УДК: 004:331.461:612.82/.83

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

АВТОМАТИЗОВАНИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПРОФЕСІЙНОГО ВІДБОРУ ФАХІВЦІВ ДЛЯ ДІЯЛЬНОСТІ В УМОВАХ ПІДВИЩЕНОЇ НЕБЕЗПЕКИ

Фірсов Олексій

Геннадійович

Київ - 2011

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Харківському національному університеті радіоелектроніки МОНМС України.

Науковий керівник:

доктор біологічних наук, професор Кочина Марина Леонідівна, Харківська медична академія післядипломної освіти МОЗ України, професор кафедри клінічної інформатики та інформаційних технологій в управлінні охороною здоров'я.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Степашко Володимир Семенович, Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАНУ і МОНМС України, завідувач відділу інформаційних технологій індуктивного моделювання;

кандидат технічних наук, доцент Зубчук Віктор Іванович, Національний технічний університет України «КПІ» МОНМС України, доцент кафедри біомедичної інженерії Міжуніверситетського медико- інженерного факультету.

Захист відбудеться 27.10. 2011 року об _11 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.171.03 у Міжнародному науково-навчальному центрі інформаційних технологій та систем НАН України і МОНМС України за адресою:03680, Київ-680,МСП, проспект Академіка Глушкова, 40.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Міжнародного науково-навчального центру інформаційних технологій та систем НАН України і МОНМС України.

Автореферат розісланий 21.09.2011 року.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Т.М. Гонтар

1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність досліджень. Складність сучасної техніки, яка використовується в різних сферах діяльності людини (будівництво, промислове виробництво, транспорт), і висока ціна помилки, обумовленої «людським фактором», вимагає ретельного підбору кадрів, особливо для тих професій, в яких існує реальна загроза для життя і здоров'я. Успішне вирішення цього завдання вимагає розробки і впровадження нових методів дослідження психофізіологічних властивостей людини, створення сучасних приладів та методів аналізу інформації (Донченко В. Г., 2001; Єна А. І., Кальниш В. В, 2002; Коваль А.М. 2003 ; Кундієв Ю. І.; 2006, Швець А. В., 2007 Thomas S. L., 2007, Dereli T. A, 2010).

Перелік професійно значущих якостей, які підлягають контролю при прийомі на роботу, пов'язану з ризиком для здоров'я і життя, регламентуються наказами Міністерства охорони здоров'я України та Державного Комітету з нагляду за охороною праці. Однак жоден з існуючих в даний час в Україні автоматизованих комплексів не вирішує завдання професійного відбору на сучасному рівні, оскільки їх розробка велась на нині застарілій технічній базі. Крім того, перенесення на сучасні персональні комп'ютери старих програм недоцільне, а в деяких випадках і неможливе. У наявних сучасних комплексах повною мірою не реалізуються основні принципи організації професійного психофізіологічного тестування (Кальниш В.В., Єна А.І., 2001), тому вони мало придатні для використання в системі державного професійного відбору на спеціальності, пов'язані з підвищеною небезпекою.

Актуальною є задача забезпечення точності та повторюваності результатів тестування при оцінці різних психофізіологічних функцій людини. Використання в існуючих автоматизованих комплексах для психофізіологічних досліджень багатозадачних операційних систем не жорсткого реального часу призводить до неповторюваності результатів і не дозволяє однозначно оцінювати реакцію випробовуваних. Використання монітора персонального комп'ютера для пред'явлення тестових завдань, пов'язаних зі сприйняттям візуальної інформації, не дозволяє стандартизувати умови проведення досліджень і ускладнює використання отриманих результатів у практичних цілях.

Вирішення задачі багатовимірної класифікації станів людини при проведенні професійного відбору та професійної орієнтації, оцінці поточного функціонального стану (для визначення функціональних резервів організму), прогнозування ступеня втоми (для розроблення індивідуальних заходів відновлення функцій працівників), здійснення передзмінного контролю та перевірки стану людини перед виконанням нею складних і відповідальних завдань вимагає розробки та використання сучасних математичних підходів (Capaldo G., 2001; Drigas A, 2004; Tai W., 2006). Таким чином, необхідність створення автоматизованого комплексу для професійного відбору, в якому будуть реалізовані сучасні вимоги його організації та використані методи інтелектуальної обробки даних на базі апарату нечіткої логіки, визначає актуальність теми дисертаційних досліджень.

Зв'язок роботи з науковими програмами і темами. Дисертаційна робота виконана в рамках двох НДР: "Пошук і дослідження шляхів створення та застосування енергоефективних екологічних джерел енергії", розділ "Розробка сучасних біомедичних технологій на основі використання випромінювання оптичного діапазону" (номер державної реєстрації 0109U002572, 2008-2011 рр..), та "Виготовлення макету дослідного зразка програмно-апаратного тестового комплексу для психофізіологічної експертизи авіаційного персоналу цивільної авіації України " (номер державної реєстрації 0109U008415, 2009 р.).

Мета дослідження: наукове обгрунтування, розроблення і реалізація методів, засобів та автоматизованого комплексу для професійного відбору на спеціальності, пов'язані з підвищеною небезпекою.

Завдання дослідження:

1. Провести порівняльний аналіз методів і засобів автоматизації професійного відбору.

2. Сформувати комплекс методів для оцінки функціонального стану людини в динаміці виробничої діяльності.

3. Розробити структуру автоматизованого комплексу та бази даних для професійного відбору.

4. Розробити програмну і апаратну частини приладу для проведення психофізіологічних досліджень.

5. Розробити методики синхронізації роботи автоматизованого комплексу для професійного відбору з приладом для проведення психофізіологічних досліджень та усунення помилок визначення часових характеристик реакцій людини.

6. Розробити моделі прогнозування показників психофізіологічного стану людини з використанням апарату нечіткої логіки.

7. Провести дослідження моделі прогнозування психофізіологічних показників людини на прикладі групи військових телеграфістів із застосуванням автоматизованого комплексу.

Об'єкт дослідження: процес оцінювання психофізіологічного стану людини при професійному відборі.

Предмет дослідження: засоби отримання інформації для здійснення професійного відбору і прогнозування психофізіологічного стану людини після трудової діяльності.

Методи дослідження. При обгрунтуванні і розробці автоматизованого комплексу використовувався системний підхід, який дозволив на етапі декомпозиції системи виділити дві підсистеми: обладнання для проведення психофізіологічних досліджень та програмне забезпечення автоматизованого комплексу. При технічній реалізації приладу було використано функціонально-вузловий метод, при якому складні схеми складалися з простих функціональних вузлів, що дозволило підвищити його функціональні якості та надійність. При розробці програмного забезпечення приладу використовувалися засоби об'єктно-орієнтованого програмування. Для обробки отриманої інформації застосовувалися статистичні методи і методи нечіткої логіки. Перевірка правильності підходів, реалізованих в автоматизованому комплексі, проводилася з використанням стандартних психофізіологічних методів оцінювання характеристик центральної нервової системи людини.

Наукова новизна отриманих результатів. Вперше визначено і застосовано принцип поділу програмної реалізації методик психофізіологічного тестування стану людини та формування стимулів для цих методик в автоматизованому комплексі для професійного відбору, що дозволило забезпечити його універсальність і гнучкість, які полягають в можливості змінювати процедуру тестування і набір досліджуваних показників відповідно до потреб різних професій.

Запропоновано новий метод синхронізації завдань, які пред'являються на моніторі, з роботою спеціалізованого пристрою з апаратним відліком часу, що дозволяє стандартизувати дослідження за рахунок точного вимірювання часу реакції досліджуваних і домогтися високої повторюваності результатів при використанні ПК під управлінням операційних систем нежорсткого реального часу.

Вперше запропоновано класифікацію методик отримання інформації про функціональний стан досліджуваних за принципом технічної реалізації в автоматизованому комплексі, на основі чого виділено загальні алгоритми їх роботи у вигляді автономних програмних модулів, що дозволило підвищити гнучкість системи профвідбору.

Вперше розроблено метод усунення помилок вимірювання частотних і часових характеристик центральної нервової системи (ЦНС), пов'язаних з непостійністю часу обробки даних у ПК, за рахунок корекції інтервалів між стимулами, що полягає в автоматичному обліку часу між закінченням попереднього і початком наступного стимулу.

Запропоновано нову методику та розроблено нові моделі прогнозування зміни психофізіологічних показників людини після різних видів роботи з використанням апарату нечіткої логіки, що дозволяє визначити придатність випробовуваного до конкретного виду діяльності.

Практичне значення одержаних результатів. Розроблений автоматизований комплекс для проведення професійного відбору дозволяє отримувати інформацію про функціональний стан досліджуваних, створювати бази даних, проводити обробку інформації методами нечіткої логіки, що дає можливість використовувати його для відбору осіб при прийомі на роботу, пов'язану з підвищеною небезпекою, а також для поточного контролю психофізіологічного стану персоналу.

Розроблений спосіб синхронізації завдань, які пред'являються на моніторі, з роботою спеціалізованого пристрою з апаратним відліком часу дозволяє стандартизувати дослідження і домогтися високої повторюваності результатів.

Розроблена методика корекції інтервалів між стимулами дозволяє усунути похибки вимірювань, пов'язані з непостійністю часу обробки даних у ПК, що підвищує точність визначення психофізіологічних показників при розробці критеріїв професійного відбору на різні спеціальності.

Розроблено інформаційну технологію проведення професійного відбору з використанням автоматизованого комплексу, яка дозволяє класифікувати випробовуваних за ступенем придатності до виконання робіт підвищеної небезпеки та прогнозувати значення функціональних показників після роботи за їх значеннями до її початку.

Розроблено метод побудови моделей прогнозування показників психофізіологічного стану випробовуваного після роботи за початковими значеннями показників, що дозволяє визначити його придатність до конкретного виду діяльності.

Особистий внесок здобувача. Автор дисертаційної роботи розробив: інформаційну технологію проведення професійного відбору; автоматизований комплекс для її реалізації; принцип роздільного формування опису стимулів та їх фізичної реалізації; принцип і методику синхронізації зображення на екрані монітору з пристроєм для апаратного відліку часу; методику корекції інтервалів між стимулами; алгоритми і програми роботи приладу для оцінки психофізіологічного стану людини; програму управління автоматизованим комплексом; підходи до побудови моделей прогнозування психофізіологічних показників після робіт різного виду.

У роботах зі співавторами дисертанту належать: [1, 10, 11, 14] - ідея та технічна реалізація пристрою для проведення психофізіологічних досліджень і алгоритм його роботи; [2] - розробка інформаційної технології оцінки часових та частотних показників людини, алгоритми їх визначення; [3] - ідея та технічна реалізація комплексу, пристрою сполучення монітора комп'ютера з пристроєм для психофізіологічних досліджень, алгоритми їх роботи.

Апробація результатів роботи. Матеріали дисертаційної роботи доповідались та обговорювались на Міжнародних молодіжних науково-технічних конференціях "Молодь і сучасні проблеми радіотехніки та телекомунікацій" (Севастополь, 2008-2011), на Міжнародних молодіжних форумах "Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті" (Харків, 2008-2010), 3-му Міжнародному радіоелектронному форумі "Прикладна радіоелектроніка. Стан та перспективи розвитку" МРФ-2008 (Харків, 2008), на Міжнародних Кримських конференціях "НВЧ-техніка і телекомунікаційні технології" (Севастополь, 2009, 2010), на Міжнародній науково-технічній конференції "Екологія та здоров'я людини. Охорона водного і повітряного басейнів. Утилізація відходів (Щолкіно, АР Крим, 2009-2010), конференції з міжнародною участю «Медична та біологічна інформатика і кібернетика: віхи розвитку »(Київ, 2011).

Публікації. Матеріали дисертації опубліковано в 4 статтях у фахових виданнях, рекомендованих ВАК України, та в 10 матеріалах і тезах доповідей на наукових конференціях.

Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел із 200 найменувань, 3 додатків. Загальний обсяг дисертації - 142 сторінки, з них 120 сторінок друкованого тексту, ілюстрованого 19 рисунками і 7 таблицями.

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано її мету і завдання, об'єкт, предмет і методи дослідження, визначено наукову новизну та практичне значення одержаних результатів.

У першому розділі подано результати аналізу сучасного стану проблеми створення автоматизованих комплексів та пристроїв для психофізіологічного професійного відбору фахівців для діяльності в умовах підвищеної небезпеки. Встановлено, що існуючі в теперішній час пристрої та комплекси для профвідбору мають ряд недоліків: пред'явлення завдань випробовуваному і реєстрація його відповідей реалізовані програмно на комп'ютері, а для пред'явлення стимулів-завдань використовуються монітори ПК, що не забезпечує повторюваність та достовірність отриманої інформації, ускладнює інтерпретацію даних, отриманих різними дослідниками, робить неможливим проведення коректного метааналізу. Більшість комплексів створюються для вирішення прикладних завдань у певній галузі (транспорт, силові структури, освітні установи), що обмежує можливість їх використання для інших потреб.

Показано, що сучасний підхід до обробки інформації - інтелектуальний аналіз даних - має певні переваги перед традиційними та дозволяє вирішувати завдання класифікації і прогнозування функціонального стану випробовуваних з достатньою точністю і може бути використаний при проведенні професійного відбору.

Таким чином, розробка і реалізація автоматизованого комплексу для професійного відбору на види діяльності, пов'язані з підвищеною небезпекою, та обробка інформації з використанням методів інтелектуального аналізу даних є актуальними.

У другому розділі представлено методи дослідження психофізіологічних показників людини та обробки отриманої інформації. Для вивчення функціонального стану людини та оцінки його професійно важливих якостей було використано методи, що базуються на визначенні часу простої і складної сенсомоторної реакції (Дорошенко В.А. та ін.., 1986). Для оцінки стану ЦНС було використано показники, що характеризують функціональну рухливість (ФРН), силу (СНП), інерційність (ІНП) і динамічність (ДНП) нервових процесів (Макаренко М.В., 1996). Для визначення особливостей сприйняття просторових співвідношень і репродуктивного мислення використано методику «компаси» (Макаренко М.В., 1996). Точність реакції на рухомий об'єкт оцінювалася за допомогою методики «маятник» (Дорошенко В.А. та ін, 1986). Для дослідження уваги, оцінки темпу психомоторної діяльності, працездатності та стійкості до монотонної діяльності використана коректурна проба з кільцями Ландольта (Макаренко М.В., 1996). Кількісна оцінка ступеня схильності людини до ризику проводилася за методикою Кондрацького А. А. (Кондрацький А.А., 1982). Для визначення ступеня втоми людини було використано показник колірної асиметрії (КА), який обчислюється як відношення різниці критичної частоти злиття світлових мигтінь (КЧЗМ) червоного і зеленого кольорів, що сприймаються бінокулярно, до частоти миготіння червоного кольору.

Розроблений нами метод аналізу і обробки даних досліджень базується на використанні апарату нечіткої логіки (Заде Л.А., 1976; Bezdek J.C., 2005). Цей метод дозволяє прогнозувати зміну функціонального стану людини при різних видах діяльності та її професійну придатність. Для отримання початкової нечіткої бази знань було використано кластеризацію за алгоритмом нечітких c_середніх (Bezdek J.C., 1981). Щоб надалі мати можливість розділити випробовуваних відповідно до результатів кластеризації, було побудовано модель прогнозування, засновану на системі нечіткого виводу Мамдані (Леоненко О. В., 2005; Штовба С. Д., 2006).

Для синтезу нечітких правил (Штовба С. Д., 2007) на підставі результатів кластеризації, центру кожного кластера ставилося у відповідність одне нечітке правило у вигляді:

Якщо , то ,

де x та y - координати центрів отриманих кластерів, нечіткі терми , . Для апроксимації функції належності кожного нечіткого кластера функціями приналежності термів вхідних і вихідних змінних використана двостороння гаусова функція належності:

де - функція належності змінної до терму ; - параметр цієї функції, відповідний координаті максимуму (в даному випадку це координата центру кластера); - параметри стиснення-розтягування функції належності. Пошук оптимальних параметрів функцій належності виконувався за методом найменших квадратів окремо для лівої і правої гілок її графіка.

Таким чином, методика побудови моделі складалася з таких кроків:

1. За координатами центрів кластерів складалися рівняння для функцій належності термів.

2. Обчислювалися ступені належності до нечітких термів показників з тестової вибірки.

3. Знайдені значення підставлялися в систему рівнянь, отриманих на кроці 1, і визначалися ступені належності рішень до термів «К1» або «К2».

4. Визначалась результуюча за всіма нечіткими правилами нечітка множина, яка відповідає кластеру «К1» або «К2»:

.

5. Дефазифікацією результуючої множини методом центру ваги отримувався номер кластеру, що відповідає набору показників тестової вибірки:

.

6. Далі розраховувалося середньоквадратичне відхилення між експериментальними даними і результатами моделювання. Якщо число ітерацій було менше максимального, то змінювалися параметри функції належності й повторювалися всі операції, починаючи з кроку 2.

7. За отриманими результатами визначалась належність набору показників до кластерів:

.

Отримана нечітка модель прогнозування використовувалася для визначення групи, до якої слід віднести нового випробуваного. Це відбувалося за описаною вище методикою, в якій кроки 1 та 6 пропускалися. Для прогнозування абсолютних значень показників психофізіологічного стану випробовуваних після виконаної ними роботи застосовувалася та ж методика, тільки замість номера відповідного кластера використовувалось абсолютне значення прогнозованого показника, а також пропускався крок 7.

Для обробки результатів психофізіологічних досліджень був використаний пакет програм Scilab, який надає широкі можливості для створення і редагування різних видів графіків і поверхонь, має розширення для вирішення прикладних завдань та досить потужну власну мову програмування високого рівня.

Програмне забезпечення роботи приладу для психофізіологічних досліджень написано на мові асемблер з використанням безкоштовного середовища розробки AVR Studio 4.18 фірми Atmel. При налагодженні робочого макету використовувався апаратний налагоджувальник AVR Dragon виробництва тієї ж фірми, що дозволяє в реальному часі проводити налагодження програмного забезпечення приладу. Розробку програмного забезпечення для ПК автоматизованого комплексу проведено в інтегрованому середовищі розробки ПЗ Visual Studio Express з використанням мови програмування C# на платформі .NET корпорації Microsoft.

У третьому розділі надано результати розробки автоматизованого комплексу для професійного відбору фахівців для діяльності в умовах підвищеної небезпеки. Найбільш важливі принципи професійного психофізіологічного відбору (Кальниш В.В., Єна А.І., 2001) було використано нами як принципи для побудови автоматизованого комплексу (рис.1).

Для дотримання принципів універсальності, гнучкості й відкритості було застосовано два механізми. Перший полягає в розподілі програмної реалізації методик тестування та формування стимулів для цих методик, що було здійснено за допомогою спеціалізованого приладу. Другий - у виділенні у вигляді автономних модулів загальних алгоритмів методик отримання інформації. Це дозволяє сформувати «алфавіт» стимулів, які



Рис.1. Механізми реалізації принципів побудови автоматизованого комплексу для профвідбору.

в різних послідовностях та з використанням різних інструкцій можна пред'являти випробовуваному і реєструвати його реакцію. Автономні програмні модулі доповнюють традиційний компонентний підхід. Вони забезпечують абстракцію не з позиції зручності програмної реалізації комплексу, а з позиції реалізації методик тестування.

При створенні автоматизованого комплексу для профвідбору увагу було сконцентровано на забезпеченні стандартизації тестових методик, оскільки різні умови проведення випробувань не дозволяють однозначно інтерпретувати результати досліджень. З цією метою в комплексі реалізовано синхронізацію завдань, що подаються на моніторі, з роботою пристрою з апаратним відліком часу. У тих методиках, де важливо усунути зовнішнє засвічення очей досліджуваного, стимули пред'являються за допомогою світлонепроникних окулярів із вбудованими світлодіодами. Це дозволило значно зменшити похибки, пов'язані з відмінностями в умовах проведення тестування. Для забезпечення точності вимірювання часових і частотних характеристик ЦНС людини при використанні ПК під управлінням операційних систем нежорсткого реального часу розроблено систему обліку часу обробки даних в ПК і усунення помилок, пов'язаних з його непостійністю. Для цього вимірюється час, затрачений на передачу даних між приладом та ПК. Надалі формування приладом часових характеристик стимулів відбувається з урахуванням цього часу.

Для забезпечення професійності автоматизованого комплексу в ньому використовується метод інтелектуальної обробки даних - нечітка логіка. Професійність у даному разі полягає в імітації дій кваліфікованого спеціаліста на етапах тестування, обробки отриманої первинної інформації та формування попереднього висновку. Принцип відкритості комплексу дозволяє додатково обробляти результати вимірювань у спеціалізованих пакетах, таких як Statistica та Matlab, завдяки розвиненій системі імпорту-експорту. Обробка даних в автоматизованому комплексі здійснюється з використанням пакету програм Scilab і розробленого засобу інтеграції, що створює значні можливості подальшого удосконалення способів аналізу результатів дослідження. Застосування сучасного розширюваного графічного інтерфейсу користувача дозволило реалізувати принцип доступності інформації, отриманої за допомогою автоматизованого комплексу для професійного відбору. Кожен користувач отримує тільки ту інформацію і в такому вигляді, яка йому необхідна.

Автоматизований комплекс дозволяє реалізувати розроблену нами інформаційну технологію професійного відбору, представлену на рис. 2. Вона складається з трьох етапів: 1) формування бази даних психофізіологічних показників випробуваних до і після виконання роботи; 2) розрахунок показників і моделей; 3) аналіз та оцінювання стану випробовуваних в залежності від виконуваної роботи. Автоматизований комплекс складається з приладу для проведення психофізіологічних досліджень і персонального комп'ютера випробовуваного. Ядром комплексу є розроблений нами прилад,

Рис. 2. Інформаційна технологія професійного відбору.

що призначений для формування світлових і звукових стимулів, які пред`являються випробовуваному за допомогою окулярів та навушників, і реєстрації відповідей випробовуваного. До складу приладу входить пристрій сполучення монітора випробовуваного і ПК, який запускає пристрій відліку часу приладу при появі зображення на екрані.

Структурна схема автоматизованого комплексу для професійного відбору показана на рис. 3а, структурна схема його програмного забезпечення - на рис. 3б.

а)

б)

Рис. 3. Структурна схема автоматизованого комплексу для професійного відбору (а) та його програмного забезпечення (б).

У блоці тестування відбувається формування функцій , що описують стимул, який буде пред`являтися випробуваному. В модулі розрахунку показників обробляються результати вимірювання реакції . Параметри методик Р, які необхідні для формування функцій , і психофізіологічні показники РН зберігаються у відповідних базах даних (БД) і у вигляді таблиць, доступних користувачеві комплексу.

Прилад для дослідження стану людини на основі формує світлові () і звукові () стимули, і, залежно від отриманої випробовуваним інструкції I, реєструє його реакцію R (натискання на відповідну кнопку клавіатури випробовуваного). Спеціаліст-дослідник вводить персональну інформацію досліджуваного, обирає набір методик дослідження і отримує всі необхідні для проведення тестування дані FC за допомогою графічного інтерфейсу користувача, та, у разі потреби, може налаштувати параметри розрахунку показників Т, параметри методик Р за допомогою команд К, які посилаються до блоку тестування.

В автоматизованому комплексі обробка результатів досліджень проводиться з використанням методів нечіткої логіки. Розроблена нами структурна схема системи отримання моделей для прогнозування психофізіологічного стану людини показана на рис. 4. Для поліпшення точності оцінки психофізіологічного стану випробовуваних формуються моделі прогнозу, які мають два рівня. На першому рівні з БД результатів досліджень витягуються матриці показників, що цікавлять дослідника, і на їх основі відбувається автоматичне формування вирішувальних правил із застосуванням методу нечіткої кластеризації, за якими в подальшому випробовувані будуть розділені на однорідні групи. Отримані правила аналізуються експертами і коригуються з урахуванням їх достовірності. Щоб скористатися цими вирішувальними правилами, застосовано апарат нечіткого логічного виводу. З його допомогою нові набори даних досліджуваних, які не були використані в навчальній вибірці, можуть бути розподілені у відповідні групи. На другому рівні для кожної з однорідних груп аналогічно за початковими значеннями будуються моделі прогнозування показників випробовуваних після роботи. Ці комплекси моделей використовуються в третьому етапі технології для аналізу і прогнозування стану досліджуваних.

У четвертому розділі подано результати використання розробленого автоматизованого комплексу для професійного відбору фахівців для діяльності в умовах підвищеної небезпеки. Для оцінки адекватності розробленого комплексу моделей прогнозування зміни функціонального стану людини в динаміці професійної діяльності було використано психофізіологічні показники групи військових радіотелеграфістів - 40 чоловіків (вік 19-25 років), які здійснювали добове чергування. Відповідно до схеми на рис. 4 та опису, наведеного в третьому розділі, для отримання правил розбиття на підгрупи було використано нечітку кластеризацію методом с-середніх. Для порівняння різнорідних показників їх значення було приведено до єдиного масштабу за допомогою нормування. Результат нечіткої кластеризації показників випробовуваних на два класи до зміни показав, що надійне групування використаним методом може бути здійснено для 90% операторів. Невелика група випробуваних може бути віднесена до двох кластерів одночасно, оскільки ступінь належності до кожного з класів для них практично однаковий.

Рис. 4. Структурна схема системи отримання моделей для прогнозування психофізіологічного стану людини.

Щоб надалі була можливість розділити нових випробовуваних відповідно до результатів проведеної кластеризації за методикою, описаною в розділі 2, використовується система нечіткого виводу Мамдані, для якої вхідними змінними були показники досліджуваних до чергування, а вихідними - номери груп, визначені при кластеризації. Результати проведеної нечіткої кластеризації використовуються в якості бази знань для системи нечіткого виводу.

Для синтезу моделі першого рівня прогнозу була сформована навчальна вибірка, що є матрицею, в кожному рядку якої знаходилися показники одного випробовуваного, а в стовпцях - конкретні показники всіх досліджуваних. В останньому стовпці матриці вказані номери підгруп, до яких, згідно з кластеризацією, було віднесено випробовуваних. Далі проводилась екстракція нечіткої бази з навчальної вибірки. Процес визначення підгрупи з використанням моделі першого рівня на прикладі випробовуваного з номером 6 зображено на рис. 5. На основі показників, отриманих до зміни, відбувається фазифікація даних випробовуваного - розрахунок значення функції належності для кожного з правил. Отримані значення підставляються у відповідні логічні рівняння. Операція в рівняннях відповідає трикутній t-нормі й обчислюється як . За отриманим значенням і значенням функції належності вихідної змінної визначається нечітке значення вихідної змінної, яке дефазифікуєтся методом центру тяжіння. Далі це значення аналізується, і якщо воно більше порогу в 1,5, то випробовуваний відноситься до другої підгрупи, а якщо менше - до першої.

Для того, щоб мати можливість за початковими значеннями прогнозувати абсолютні значення показників психофізіологічного стану випробовуваних після робочої зміни, на другому рівні будуються моделі їх прогнозу для кожної групи окремо. При цьому використовується попередній алгоритм, тільки в останньому стовпці матриці навчальної вибірки замість номера, що відповідає кластеру, використовується абсолютне значення прогнозованого показника.

Для оцінки ефективності використання методів нечіткої логіки в задачах професійного відбору виконано порівняння отриманих нечітких моделей з регресійними моделями. Встановлено, що відносні помилки прогнозування показників методами нечіткої логіки та регресійного аналізу складають відповідно: (11,3 ± 0,2)% і 9,9% для ФРН, (16,5 ± 1,1)% і 15,5% для СНП, (9,5 ± 0,4)% і 11,5% для ІНП і (22,5 ± 2,4)% і 45,4% для ДНП. Отримані результати вказують на подібність відносних помилок при застосуванні порівнюваних методів, однак при використанні множинної регресії передбачається лінійний зв'язок між змінними, що не є справедливо, наприклад, для екстремальних навантажень. Крім того, методи регресійного аналізу дозволяють виявити лише числові залежності, а не причинні зв'язки, що лежать у їх основі. Це обмежує наочність моделі та може призводити до помилок при аналізі принципів функціонування досліджуваної системи.

Таким чином, запропонована методика дозволяє досить якісно вирішувати завдання прогнозування психофізіологічного стану за допомогою дворівневого алгоритму і нечіткої логіки. Проведений чисельний експеримент з використанням показників групи військових радіотелеграфістів показав, що

Рис. 5. Схема процесу визначення підгрупи для досліджуваного з номером 6. автоматизований програмний прилад психофізіологічний

їх поділ за функціональним станом на два класи на першому рівні аналізу даних дозволив підтвердити ефективність роботи запропонованого алгоритму. В загальному випадку на цьому рівні може бути здійснена класифікація піддослідних на N груп. Запропонований алгоритм дозволяє враховувати вимоги до надійності прогнозування розвитку різних станів у людей в процесі трудової діяльності й може бути використаний при проведенні передзмінного контролю та професійного відбору для широкого кола професій.

ВИСНОВКИ

В дисертаційній роботі дано новий розв'язок актуальної задачі наукового обгрунтування, розроблення і реалізації автоматизованого комплексу для професійного відбору, що дозволяє отримувати інформацію про функціональний стан випробовуваних, будувати моделі прогнозування за початковими значеннями показників психофізіологічного стану випробуваного їх значення після роботи і визначати його придатність до конкретного виду діяльності.

1. Проведений аналіз сучасних методів і засобів автоматизації професійного відбору показав, що для виконання основних принципів і його якісного технічного забезпечення необхідно для формування і пред'явлення завдань необхідно використовувати окремий прилад з апаратним відліком часу, який керується ПК з інтелектуальним програмним забезпеченням.

2. Розроблений принцип поділу програмної реалізації методик дослідження психофізіологічного стану людини і формування стимулів в автоматизованому комплексі для професійного відбору дозволяє забезпечити універсальність роботи комплексу за рахунок можливості вдосконалення та розробки нових тестових методик для різних видів робіт.

3. Розроблено структуру автоматизованого комплексу, що складається з приладу для психофізіологічних досліджень, персонального комп'ютера з монітором та програмним забезпеченням для керування приладом, ведення бази даних результатів досліджень та оброблення їх за допомогою зовнішнього пакету програм Scilab. Така структура комплексу дозволяє отримувати якісну інформацію про функціональний стан досліджуваних та обробляти її сучасними методами інтелектуального аналізу даних.

4. Розроблений метод синхронізації завдань, що пред'являються на моніторі, з роботою спеціалізованого пристрою з апаратним відліком часу дозволяє стандартизувати дослідження за рахунок точного вимірювання часу і домогтися високої повторюваності результатів при використанні ПК під управлінням операційних систем нежорсткого реального часу.

5. Організація програми роботи автоматизованого комплексу у вигляді автономних програмних модулів, що реалізують окремо кожен клас методик отримання інформації про функціональний стан досліджуваних, забезпечує необхідну гнучкість системи професійного відбору за рахунок появи можливості швидко і ефективно змінювати процедуру тестування.

6. Розроблений механізм корекції міжстимульних інтервалів у методиках оцінки стану ЦНС, що складається в обліку часу між закінченням попереднього і початком наступного стимулів, дозволяє усунути похибки вимірювань, пов'язані з непостійністю часу обробки даних в ПК.

7. Застосування запропонованих моделей прогнозування психофізіологічних показників людини з використанням нечіткої логіки дозволяє за початковими значеннями показників визначати їх значення після роботи з такими величинами відносних помилок: функціональну рухливість нервових процесів (11,3 ± 0,2)%, силу нервових процесів (16,5 ± 1,1)%, інерційність нервових процесів (9,5 ± 0,4)%; динамічність нервових процесів (22,5 ± 2,4)%.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Кочина М.Л. Многофункциональный прибор для проведения психофизиологических исследований / М. Л. Кочина, А.Г. Фирсов // Прикладная радиоэлектроника. - 2010. - Т. 9. - №2. - С. 260 - 265.

2. Кочина М.Л. Информационная технология оценки временных и частотных показателей организма человека. / М.Л. Кочина, А.Г. Фирсов // Системи обробки інформації. - 2010. - № 2 (83). - С. 243 - 247.

3. Кочина М.Л. Аппаратно-программный комплекс для проведения психофизиологических исследований / М.Л. Кочина, А. Г. Фирсов // Клиническая информатика и телемедицина. - 2010. - Т.6. - Вып. 32. - С. 113 -118.

4. Фирсов А.Г. Программно-аппаратный комплекс для оценки типологических особенностей центральной нервной системы человека / А.Г. Фирсов // Кибернетика и вычислительная техника. - 2010. - Вып. 162. - С. 28 - 35.

5. Фирсов А.Г. Электронный прибор для исследования психофизиологических показателей человека / А.Г. Фирсов // Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития: 3-й Международный радиоэлектронный форум (МРФ - 2008): сборник докл. - Х., 2008. - Т. 4. - С. 137 - 139.

6. Фирсов А.Г. Прибор для исследования психофизиологических показателей человека / А.Г. Фирсов // Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке: 12-й Международный молодежный форум, 1-3 апреля 2008 г.: сборник докл. - Х., 2008. - С. 102.

7. Фирсов А.Г. Универсальный прибор для исследования психофизиологических показателей человека / А.Г. Фирсов // Молодежь и современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций РТ-2008: 4-я Международная молодежная научно-техническая конференция, 21-25 апреля 2008 г.: тезисы докл. - Севастополь, 2008. - С. 347.

8. Фирсов А.Г. Многоканальная система для физиологических исследований / А.Г. Фирсов // Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке: 13-й Международный молодежный форум, 20-25 апреля 2009 г.: сборник докл. - Х., 2009. - С. 269.

9. Фирсов А.Г. Программно-аппаратный комплекс для оценки психофизиологического состояния человека / А.Г. Фирсов // Молодежь и современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций РТ-2009: 5-я Международная молодежная научно-техническая конференция, апрель 2009 г.: тезисы докл. - Севастополь, 2009. - С. 302.

10. Кочина М.Л. Подходы к оценке функционального состояния операторов зрительного профиля с использованием программно-аппаратного комплекса / М.Л. Кочина, В.Г. Калиманов, Л.Ф. Сайковская, А.Г. Фирсов, О.Н. Шелест // СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии: 19-й Международная Крымская конференция, 12-15 сентября 2009 г.: тезисы докл. - Севастополь, 2009. - С. 883.

11. Фирсов А.Г. Объективизация оценки функционального состояния человека по показателям лабильности нервной системы и вариабельности сердечного ритма / А.Г. Фирсов, А. А. Каминский // Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке: 14-й Международный молодежный форум, 18-20 марта 2010 г.: сборник докладов. - Х., 2010. - С. 376.

12. Фирсов А.Г. Комплекс для исследования центральной нервной системы человека / А.Г. Фирсов // Молодежь и современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций РТ-2010: 6-я Международная молодежная научно-техническая конференция, 19-24 апреля 2010 г.: тезисы докл. - Севастополь, 2010. - С. 463.

13. Фирсов А.Г. Аппаратно-программный комплекс для профессионального отбора / А.Г. Фирсов // Молодежь и современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций РТ-2011: 7-я Международная молодежная научно-техническая конференция, 11-15 апреля 2011 г.: тезисы докл. - Севастополь, 2011. - С. 185.

14. Кочина М.Л. Подходы к оценке функционального состояния человека по показателям ЦНС с использованием нечетких логик / М. Л. Кочина, А. Г. Фирсов // Медична та біологічна інформатика і кібернетика: віхи розвитку. Конференція з міжнародною участю, 20-23 квітня 2011 р.: тези доп. - К., 2011. - С. 163.

АНОТАЦІЇ

Фірсов О.Г. Автоматизований комплекс для професійного відбору фахівців для діяльності в умовах підвищеної небезпеки - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.09 - медична та біологічна інформатика і кібернетика. - Міжнародний науково - навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України і МОНМС України, Київ, 2011.

У дисертаційній роботі дано новий розв'язок актуальної задачі наукового обгрунтування, розробки і реалізації автоматизованого комплексу для професійного відбору, який дозволяє отримувати інформацію про функціональний стан людини. З використанням методів нечіткої логіки будувати моделі прогнозування за початковими значеннями показників психофізіологічного стану випробуваного їх значення після роботи і визначати його придатність до конкретного виду діяльності.

Автоматизований комплекс дозволяє оцінювати професійно значущі якості людини, перелік яких регламентується наказами Міністерства охорони здоров'я України й Державного Комітету з нагляду за охороною праці. Універсальність і пластичність діагностичних процедур забезпечується розділенням програмної реалізації методик і формування стимулів для їхнього пред'явлення. Для забезпечення стандартизації досліджень розроблено і реалізовано механізми корекції міжстимульних інтервалів у методиках оцінки стану ЦНС і синхронізації завдань, що пред'являються на моніторі ПК, з роботою спеціалізованого пристрою з апаратним відліком часу. Ці механізми дозволяють точно вимірювати час реакції досліджуваних і домогтися високої повторюваності результатів.

Ключові слова: профвідбір, спеціальності з підвищеною небезпекою, стандартизація, універсальність, пластичність, нечітка логіка, автоматизований комплекс.

Фирсов А.Г. Автоматизированный комплекс для профессионального отбора специалистов для деятельности в условиях повышенной опасности - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.09 - медицинская и биологическая информатика и кибернетика. - Международный научно - учебный центр информационных технологий и систем НАН Украины и МОНМС Украины, Киев, 2011.

В диссертационной работе дано новое решение актуальной задачи научного обоснования, разработки и реализации автоматизированного комплекса для профессионального отбора, позволяющего получать информацию о функциональном состоянии испытуемых, методами нечеткой логики строить модели прогноза показателей психофизиологического состояния испытуемого после работы по исходным показателям и определять его пригодность к конкретному виду деятельности.

Разработан и реализован автоматизированный комплекс для оценки профессионально значимых качеств человека, которые подлежат контролю при приеме на работу, связанную с риском для здоровья и жизни. Перечень этих качеств регламентируется приказами Министерства здравоохранения Украины и Государственного Комитета по надзору за охраной труда. При разработке комплекса основное внимание уделялось соблюдению основных принципов организации профессионального психофизиологического тестирования, таких как универсальность, пластичность, стандартизация, профессиональность и открытость.

Для обеспечения универсальности и пластичности диагностических процедур, реализованных в автоматизированном комплексе, предусмотрена возможность их изменения в зависимости от требований определенных профессий. С этой целью разработан принцип разделения программной реализации методик и формирования стимулов для их осуществления.

Для обеспечения стандартизации исследований разработаны специальные меры. Механизм коррекции межстимульных интервалов в методиках оценки состояния ЦНС, состоящий в учете времени между окончанием предыдущего и началом последующего стимулов, и метод синхронизации заданий, предъявляемых на мониторе, с работой специализированного устройства с аппаратным отсчетом времени позволяет стандартизировать исследования за счет точного измерения времени и добиться высокой повторяемости результатов.

Профессиональность автоматизированного комплекса, состоящая в имитации действий квалифицированного специалиста на этапе тестирования, обработки информации и формирования предварительного заключения, обеспечивается использованием методов интеллектуальной обработки данных - нечеткой логикой.

Принцип открытости автоматизированного комплекса состоит в возможности дополнительной обработки результатов измерений в специализированных пакетах, таких как Statistica и Matlab.

Ключевые слова: профотбор, специальности с повышенной опасностью, стандартизация, универсальность, пластичность, нечеткая логика, автоматизированный комплекс.

Firsov A. G. Automated complex for professional selection of specialists for activities in the condition of high danger --Manuscript.

The thesis for degree of candidate of technical science in medical and biological informatics and cybernetics (05.13.09). -- International Research and Training centre of Information Technologies and Systems, Kiev, 2011.

In the dissertation the new solution of topical task of scientific ground is provided. It is devoted to the development and realization of automated complex for professional selection, which provides and ability to get information on human functional condition, with the use of methods of fuzzy logic build models of forecast of their values after the work, in accordance with initial values of psycho-physiological state of tested person and define if he is avail for concrete type of activity.

Automated complex provides an ability to evaluate professionally important qualities of the person, the list of which is regulated by the orders of Ministry of health of Ukraine and National committee of supervision over protection of labour. Universality and plasticity of diagnostic procedures are ensured by the division of program realization of methods and formation of stimuli for their provisioning.

In order to ensure the standardization of research the mechanisms of correction of inter-stimuli intervals in the methods of CNS condition evaluation and synchronization of tasks, provided at the PC display, with the work of specialized device with hardware time reckoning, are developed and realized. These mechanisms provides an ability to measure time of reaction of tested and get a high respectability of results

Key words: professional selection, specialities with high level of risks, universality, plasticity, fuzzy logic, automated complex.

Размещено на Allbest.ru

...