Литвина Д.В.
Система интеллектуальной поддержки принятия решения для сохранения работоспособности человека в экстремальных условиях
System of intellectual support of decision-making for preserving human workability in extreme conditions
| УДК: |
519.688+ 614.8.084 |
| Аннотация: |
В длительном космическом полете к другим планетам человек находится в экстремальных условиях профессиональной деятельности. Для обеспечения качества операторской функции космонавта-испытателя возникает потребность в контроле над изменениями в его состоянии, в частности в психоэмоциональном статусе, возникающими под воздействием негативных факторов космического полета. Был проведен контент-анализ, значимыми параметрами которого являлись частотные характеристики человеческого голоса. В результате работы экспертной комиссии была собрана статистическая выборка частотных параметров.
Для решения сформулированной задачи предлагается использовать техническое средство контроля - систему интеллектуальной поддержки принятия решения, на базе вероятностного классификатора, работающего на основе комбинации методов наивной байесовской классификации и дискриминантного анализа. Система, оперируя экспертными оценками, с высокой степенью достоверности не менее 95% способна идентифицировать стрессовое состояние человека-оператора. |
Ключевые
слова: |
методы машинного обучения, интеллектуальный анализ данных, длительный космический полет, операторская деятельность |
| Abstracts: |
In a prolonged space flight to other planets a person will be under extreme circumstances of professional activity. To support the quality of the operator function of the test astronaut, there is a need to monitor changes in his condition including the psychoemotional status arising from the negative factors of space flight. A content analysis has been conducted, the significant parameters of which are the frequency characteristics of the human voice. As a result a statistical sampling of the frequency parameters has been collected.
A system of intellectual support of decision-making is proposed to be used based on a probabilistic classifier combining the naive Bayesian classification methods and discriminant analysis. The system, using expert estimates, is able to identify the stressful state of the human operator with a high degree of reliability of at least 95%. |
| Keywords: |
methods of machine learning, data mining, long space flight, operator activity |
Авторы статьи:
ЛИТВИНА
Дарья Владимировна
queen71@mail.ru |
cоискатель кафедры 614, факультета «Аэрокосмический», ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» |
Список литературы:
| 1. |
Al-Aidaroos, K.M. Medical Data Classification with Naive Bayes Approach / K.M. Al-Aidaroos, A.A. Bakar and Z. Othman // Information Technology Journal. 2012. №11. P. 1166-1174. |
| 2. |
Gushin, V.I. Promlems of psychological control in prolonged space flights / V.I. Gushin // Earth Space Rev. 1995. №4(1). P. 28-31. |
| 3. |
Janis, I.L. Groupthink / Small Group and Social Interaction / I.L. Janis // Chichester: John Wiley & Sons. 1983. №2. Р. 39-46. |
| 4. |
Kelly, A.D. Communication between space crews and ground personnel: a survey of astronauts and cosmonauts / A.D. Kelly, N. Kanas // Aviation, Space, and Environmental Medicine. 1993. № 64. P. 795-800. |
| 5. |
Litvina, D. Math methodology for the supporting theory of decision taking processes in medicine / D. Litvina, L. Strogonova // International Conference on Innovative Technologies IN-TECH 2014. 2014. P. 191-193. |
| 6. |
Osgood, Ch.E. Motivation and language behavior: a content analysis of suicide notes / Ch.E. Osgood, E.G. Walker // Journal of Abnormal and Social Psychology. 1959. №59. |
| 7. |
Мясников, В.И. Предварительные результаты психического анализа коммуникаций экипажей международной космической станции / В.И. Мясников, В.И. Гущин, А.К. Юсупова // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2005. №1. С. 112-118. |
| 8. |
Бродский, А.В. Общая схема автоматизированного медицинского контроля в СППР жизнеобеспечения длительных космических полетов / А.В.Бродский, Д.Б.Новиков, С.Н.Падалко, Л.Б. Строгонова // Вестник МАИ. 2010. т. 17: №2. С. 44-52. |
| 9. |
В.Н.Вапник, А.Я.Червоненкис. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения / М.: Наука. 1974. 416 с. |
| 10. |
Коэльо, Л.П. Построение системы машинного обучения на языке Python / Л.П. Коэльо, Ричарт В. 2-е изд., пер. с англ. Слинкин А.А. М.: ДМК Пресс. 2016. 302 с. |
| 11. |
Литвина, Д.В. Вопросы качества обработки и анализа психофизиологических исследований для предупреждения чрезвычайных ситуаций в условиях моделирования длительного космического полета / Д.В. Литвина, Л.Б. Строгонова, В.И. Гущин // Качество жизни. 2016. №3(11). С. 37-39. |
| 12. |
Литвина, Д.В. Некоторые аспекты обеспечения безопасности длительных пилотируемых космических полетов / Д.В. Литвина // МНИ «Современные фундаментальные и прикладные исследования». 2016. №4(23). С. 88-94. |
|
|
