Метод синтеза моделей оценки состояния оперативной памяти операторов человеко-машинных систем на основе нечеткой логики принятия решений

Целью исследования является разработка метода синтеза моделей оценки состояния оперативной памяти операторов человеко- машинных систем, использование которого в решающих правилах прогнозирования и диагностики состояний оперативной памяти и её блоков обеспечивает повышение качества принимаемых решений.
Методы. Для контроля состояния различных блоков оперативной памяти выбран следующий набор методик: поиск сигнала в шуме; «опознание»; полное воспроизведение; определение отсутствующей цифры; объем памяти. Для выбора адекватного математического аппарата исследований был проведен разведочный анализ структуры обрабатываемых данных, в ходе которого было установлено, что выбранные классы состояний оперативной памяти имеют нечеткую природу с неопределенными границами их пересечений. С учетом особенности обрабатываемых данных выбранная методология была модифицирована путем разработки нового метода нечеткой оценки состояния оперативной памяти по характеристикам её свойств в сочетании с информативными признаками, характеризующими эргономику рабочего места, экологическую составляющую и индивидуальные факторы риска.
Результаты. В ходе проведенных исследований была синтезирована модель прогнозирования появления и развития нарушений функции оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем, отличающаяся использованием в качестве предикторов показателей, характеризующих состояние блоков оперативной памяти, позволяющая получать уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,85.
Заключение. В ходе проведенных исследований было показано, что для улучшения показателей качества прогнозирования и диагностики состояний оперативной памяти и её блоков при синтезе соответствующих решающих правил следует учитывать показатели, характеризующие состояние блоков оперативной памяти, энергетический разбаланс БАТ, эргономические и индивидуальные факторы риска. При таком подходе в задачах прогнозирования достигается уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,85. В задачах диагностики ранних стадий нарушений оперативной памяти у операторов информационно насыщенных систем уверенность в правильном принятии решения превышает величину 0,95.

1. Рябова М. А. Показатели психофизиологического состояния и когнитивных функций у жителей-северян пожилого возраста // Приложение международного научного журнала «Вестник психофизиологии». 2022. № 4. С. 99–102. https://doi.org/10.34985/o6320-0588-8573-y

2. Применение инструментов дискретной оптимизации для классификации когнитивного дефицита: особенности использования минимаксного и аддитивного критериев / Ю. А. Мезенцев, О. М. Разумникова, П. С. Павлов, И. В. Тарасова, О. А. Трубникова // Программные продукты и системы. 2021. № 4. С. 579–588. https://doi.org/10.15827/0236-235X.136.579-588

3. Контроль когнитивных функций методами спектрофотометрии и вызванных потенциалов / Л. П. Сафонова, А. Н. Дмитриев, В. С. Ширяева, Д. Ю. Кулешов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2022. Т. 25, № 6. С. 5–17. https://doi.org/10.18127/j15604136-202206-01

4. Макаренко Н., Барчукова Г. В. Влияние когнитивных способностей на уровень технико-тактического мастерства спортсменов, занимающихся настольным теннисом // Спортивно-педагогическое образование. 2022. № 3. С. 38–43.

5. Когнитивные расстройства у пациентов умственного труда с хронической ишемией головного мозга, их профессиональная дезадаптация и выгорание / М. А. Трещинская, В. Д. Мишиев, Л. Н. Сулий, М. В. Глоба // Психиатрия, психотерапия и клиническая психология. 2019. Т. 10, № 2. С. 241–250.

6. Ахапкин Р. В., Файзуллоев А. З. Структура когнитивных нарушений у больных с непсихотическими депрессивными расстройствами // Кремлевская медицина. Клинический вестник. 2020. № 3. С. 54–64.

7. Воздействие физических упражнений на когнитивные способности студентов / Н. Е. Курочкина, Д. Е. Борисова, Т. И. Олейникова, А. Е. Гришина, Е. В. Кожина // OlymPlus. Гуманитарная версия. 2021. № 2 (13). С. 43–46.

8. Послеоперационные когнитивные нарушения: этиология, клинические проявления, подходы к диагностике / С. П. Бордовский, П. М. Крупенин, А. И. Розен [и др.] // Медицинский совет. 2021. № 19. С. 49–56.

9. Структура страхов у лиц пожилого возраста с умеренными когнитивными нарушениями / Т. Н. Резникова, Н. А. Селиверстова, Е. В. Савельев, Д. А. Федоряка // Психическое здоровье. 2019. № 1. С. 17–22. https://doi.org/10.25557/2074-014X.2019.01.17-22

10. Суханов А. В., Семаев С. Е., Максимов В. Н. Ассоциации отдельных параметров оперативной памяти с генотипами COMT в Западной Сибири // Медицинская генетика. 2019. Т. 18, № 6 (204). С. 43–49. https://doi.org/10.25557/2073-7998.2019.06.43-49

11. Изменения коннективности головного мозга у больных с нарушениями вербальной оперативной памяти при дисциркуляторной энцефалопатии / В. Ф. Фокин, Н. В. Пономарева, Р. Н. Коновалов [и др.] // Вестник Российского государственного медицинского университета. 2019. № 5. С. 56–62. https://doi.org/10.24075/vrgmu.2019.061

12. Влияние сертралина на когнитивные, психомоторные и личностно-поведенческие показатели при терапии депрессии (клинический случай) / Т. И. Вазагаева, Р. В. Ахапкин, А. О. Корендюхина [и др.] // Медицинский совет. 2019. № 21. С. 103–109. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2019-21-103-109

13. Объем краткосрочной памяти у пациентов в позднем восстановительном периоде ишемического инсульта / А. А. Кузюкова, А. П. Рачин, О. И. Одарущенко [и др.] // Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2021. Т. 98, № 3-2. С. 104–105. https://doi.org/10.17116/kurort20219803221

14. Ломов Б. Ф. Основные проблемы инженерной психологии // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. 2022. Т. 7, № 1. С. 226–262.

15. Брумштейн Ю. М., Молимонов Д. А. Математические модели и методы решения задач информационного обеспечения, управления и оценки качества работы операторов в сложных человеко-машинных системах // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2019. № 3. С. 73–89. https://doi.org/10.24143/2072-9502-2019-3-73-89

16. Фешин Б. Н. Оператор-диспетчер в интегрированных системах управления. Информационно-психологическая подготовка // Автоматика. Информатика. 2020. № 2. С. 31–35.

17. Перспективные немедикаментозные технологии оптимизации психофизиологических качеств и работоспособности операторов / А. Ю. Ерошенко, С. М. Грошилин, С. Э. Бугаян, Л. Г. Анистратенко // Морская медицина. 2019. Т. 5, № 2. С. 55–62. https://doi.org/10.22328/2413-5747-2019-5-2-55-62

18. Шуткин А. Н. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний, провоцируемых длительными умственными нагрузками // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2016. Т. 15, № 2. С. 320–325.

19. Метод синтеза математических моделей прогнозирования и ранней диагностики нарушений когнитивных функций / Н. А. Кореневский, А. В. Поляков, С. Н. Родионова, Т. Н. Говорухина // Системный анализ и управление в биотехнических системах. 2019. Т. 18, № 4. С. 85–92. https://doi.org/10.25987/VSTU.2020.18.4.011

20. An expert system for assessment of the state of cognitive functions using a fuzzy hybrid knowledge base / N. A. Korenevskiy, S. N. Rodionova, V. V. Aksenov, N. L. Korzhuk // Biomedical Engineering. 2021. Vol. 55, N 4. P. 263–268.

21. Prediction of operators cognitive degradation and impairment using hybrid fuzzy modelling / N. A. Korenevskiy, Riad Taha Al-Kasasbeh, Fawaz Al-Shawawreh, Tareq Ahram, S. N. Rodionova, Mahdi Salman, S. A. Filist, M. Namazov, Shaqadan Ashraf, M. Ilyash // Theoretical Issues in Ergonomics Science. 2022. Vol. 24, N 4. P. 1–26. https://doi.org/10.1080/1463922X.2022.2086645

22. Оценка и управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: монография / Н. А. Кореневский, А. Н. Шуткин, С. А. Горбатенко, В. И. Серебровский. Старый Оскол: ТНТ, 2020. 472 с.

23. Кореневский Н. А. Родионова С. Н., Хрипина И. И. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки притяни решений: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2019. 472 с.

24. Метод комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях нечеткой структуры данных / Н. А. Кореневский, В. В. Аксенов, С. Н. Родионова, С. Н. Гонтарев, Л. П. Лазурина, Р. И. Сафронов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2023. № 3. С. 80–96. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2022-12-3-80-96