Моделирование компетентности пользователя компьютерной системы

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 681.326

ХНУРЭ (Украина)

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНТНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ

Кривуля Г.Ф.

Кучеренко Д.Е.

Рассмотрено моделирование степени доступа пользователя к решению задач на компьютерной системе в зависимости от её диагностического состояния c использованием нечеткой логики. Сформулированы принципы создания продукционных правил для принятия решения об ограничении возможного допуска пользователя к решению ответственных задач на компьютерной системе.

Введение. Развитие и использование новых информационных технологий во всех сферах человеческой деятельности предусматривает использование современных компьютерных систем (КС), сложность и быстродействие которых постоянно возрастает. Но чем сложнее становятся КС, тем большее число отказов возникает в этих системах. Анализ различных факторов нарушения функционирования КС показывает, что одними из основных причин отказов КС оказались: ошибки операторов - 51%, отказы программного обеспечения - 34% и отказы оборудования - 15% [1]. Традиционные меры по обеспечению и увеличению надежности КС рассчитаны на то, что операторы действуют безошибочно. Но во многих случаях именно из-за их неправильных действий КС выходит из строя на более длительное время, чем из-за любых других неполадок с оборудованием или ошибок программного обеспечения.

Одним из возможных методов снижения времени неработоспособного состояния КС является уменьшение времени восстановления системы после возможного отказа [2]. Эффективным средством для решения данной проблемы является применение интеллектуальных методов, использующих знания экспертов - диагностов и моделирующих их действия при отказе сложной технической системы, которой является КС. Наибольший интерес представляют диалоговые (динамические) экспертные диагностические системы (ЭДС) реального времени. При использовании ЭДС для диагностики сложных технических объектов ключевое значение имеют не только точные, математически обоснованные данные, но и модели, содержащие качественную информацию, которая включает многолетний опыт эксплуатации и важные сведения о данной области знаний. Для моделирования рассуждений эксперта наиболее адекватным математическим аппаратом является язык нечётких множеств, который позволяет максимально сократить переход от вербального словесного качественного описания объекта, которое характеризует человеческое мышление, к численным количественным оценкам его состояния и сформулировать на этой основе простые и эффективные алгоритмы. Целью настоящей работы является использование нечеткой логики для разработки и оптимизации диагностических моделей состояний КС и оценки уровня компетентности пользователей КС для принятия решения об ограничении допуска пользователя к решению задач.

Моделирование диагностических состояний КС. При исследовании диагностических состояний КС одна из наиболее сложных задач заключается в количественном и качественном описании различных состояний КС, с учетом возникших в процессе эксплуатации дефектов. При решении этой задачи многим входным данным невозможно сопоставить количественное значение, часто они определяются качественными признаками такими, как «много», «сильное» и так далее. Поэтому модели, построенные на числовых оценках входных данных, являются неточными. Входные данные также зависят от субъективной оценки экспертов и содержат в себе неопределенность и неоднозначность, которые важно учитывать в процессе принятия решения экспертов.

Для оценки состояния КС вводим лингвистическую переменную “Дефект” и термы данной переменной: {“нет”, “легкий”, “умеренный”, “сильный”, “разрушительный”}. Каждый терм (значение) лингвистической переменной характеризуется нечетким множеством [3].

Моделирование уровня компетентности пользователя КC. При исследовании ошибок пользователей КС выделяют ряд причин, среди которых основное значение имеют личные факторы. С точки зрения способности пользователя решать задачу в определенной области рассмотрим такой фактор, как компетентность пользователя. Основные методы, используемые для анализа компетентности, могут включать в себя следующие: интервьюирование, анкетирование пользователя; наблюдения; обсуждения в группах; экспертные методы. Последние представляют наибольший интерес, так как основаны на суждениях высококвалифицированных специалистов, представленных, в виде качественной оценки объекта.

Описать уровень компетентности пользователя КС количественно можно с использованием аппарата нечеткой логики. При этом можно ввести нечеткие понятия, которые качественно соответствуют различным уровням компетентности. Пусть - универсальное множество всех критериев , по которым оценивается компетентность пользователя

.

Пусть - нечеткое множество, определяющее степень компетентности пользователя

.

В качестве формы функции принадлежности выберем гауссову кривую, которая описывается формулой

,

где - центр нечеткого множества, - крутизна функции.

Функция принадлежности показывает, в какой мере пользователь обладает компетентностью . Относительно нечеткого множества вводим лингвистическую переменную “Компетентность”={"нулевая", "низкая", "средняя", "выше среднего", "высокая"}.

Основываясь на понятиях компетентности и состояний КС, можно промоделировать допуск пользователя к решению некоторой задачи. Состояние КС различаются наличием дефекта различной силы. Представление диагностических признаков КС в виде лингвистической переменной приведено в [3]. В качестве выходной вводим лингвистическую переменную “Уровень доступа”={"нулевой", "низкий", "ограниченный", "выше среднего", "неограниченный"}.

Ниже приведен пример полученных продукционных правил:

1. If (Competency is zero) and (defect is no) then (access is zero)

2. If (Competency is zero) and (defect is destructive) then (access is zero)

3. If (Competency is low) and (defect is destructive) hen (access is zero)

4. If (Competency is middle) and (defect is destructive) then (access is zero)

5. If (Competency is above_average) and (defect is destructive) then (access is limited)

6. If (Competency is high) and (defect is destructive) then (access is unlimited) компьютерный диагностический нечеткий логика

Выводы. Анализ факторов, влияющих на работоспособность КС, показал, что одной из основных причин отказов являются ошибки пользователя КС. Возможность пользователя правильно решить ответственную задачу зависит от его компетентности и от состояния компьютерной системы (наличия дефекта различной силы). Моделирование методами нечеткой логики компетентности пользователя и состояний компьютерной систем позволило сформулировать принципы создания продукционных правил для ограничения возможного допуска пользователя к решению ответственных задач.

Список литературы

1. Krivoulya G. Computer system efficient diagnostics with the usage of real-time expert systems / G. Krivoulya, A. Lipchansky, O. Korobko // EWDTW'09 : Proc. of the International conf., September 18 - 21, 2009.- Sochi, Russia: KhNURE, 2006.- P. 344 - 347.

2. Кривуля, Г. Ф. Интеллектуальные средства диагностирования состояний компьютерных систем управления [Текст] / Г. Ф. Кривуля, Д. Е. Кучеренко // Інфомаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. - Харьков, 2009. - №4. - С. 23 - 28.

3. Кривуля, Г. Ф. Диагностика компьютерных неисправностей с использованием нечетких экспертных систем [Текст] / Г. Ф. Кривуля, З. В. Дудар, Д. Е. Кучеренко, М. А. Лаптев // Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта: материалы конф. - Евпатория, 2009.- С. 101 - 102.

Размещено на Allbest.ru