Разработка Concept Tree модели представления и контроля знаний, обеспечивающей заданный уровень функционирования человеко-машинных систем управления

• Автор: Пущин, Михаил Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 187 с. : ил

Содержание

Список сокращений

Введение.

Глава 1. Анализ человекомашинных систем управления

1.1. Человекомашинные системы управления.

1.1.1. Функционирование технической системы управления

1.1.2. Передаточная функция человекаоператора

1.1.3. Оценка качества человекомашинной системы управления

1.2. Интеллектуальные системы.

1.2.1. Данные и знания

1.2.2. Анализ моделей представления знаний

1.2.3. Экспертные системы структура и классификация
1.2.4. Анализ нечетких экспертных систем
1.2.5. Инженерия знаний.
1.2.6. Инструментальные средства построения интеллектуальных систем
1.3. Анализ систем контроля и оценки знаний.
1.3.1. Анализ ирофамм обучения и тестирования.
1.3.2. Анализ рейтинговых систем
1.3.3. Системы тестирования.
1.3.4. Объективность оценки знаний
ф 1.4. Выводы.
Глава 2. Представление знаний на основе модели
2.1. Обработка информации, процесс познания.
2.2. Расчет эффективности обучающих систем, содержащих информационные ресурсы
2.3. Представление знаний с помощью деревьев понятий
2.4. модель представления знаний.
2.5. Построение деревьев понятий
2.5.1. Алгоритм построения дерева понятий.
2.6. Макро и микро деревья понятий.
2.7. Методика подготовки на основе дерева понятий.
2.7.1. Построение процесса подготовки
2.7.2. Совершенствование структуры и содержания дерева понятий .
2.7.3. Совместное корпоративное взаимодействие.
2.7.4. Сетевое планирование процесса подготовки
2.8. Выводы
Г лава 3. Методика контроля знаний на основе модели
3.1. модель контроля знаний.
3.1.1. Вес, функциональная оценка и порог понятий
3.1.2. Максимальный порог и уровень усвоения.
3.1.3. Коэффициенты смягчения
3.2. Принципы получения объективной оценки знаний
3.3. Принципы построения модульнорейтинговой системы
3.4. Функционирование системы тестирования
3.4.1. Общие положения
3.4.2. Функционирование.
3.4.3. Отчеты.
3.4.4. Тесты
3.4.5. Весовые коэффициенты.
3.4.6. Максимальный балл и проходной балл.
3.4.7. Перемешивание
3.5. Алгоритм вероятностной оценки знаний на основе дерева поня тий
3.6. Методика оценки знаний на основе нечетких отношений
3.7. Выводы
Глава 4. Программноаппаратная реализация модели
4.1. Модули информационнообразовательной системы
4.2. Обоснование выбора применяемых средств.
4.2.1. Выбор аппаратных средств
4.2.2. Выбор программных средств и языка программирования
д 4.3. Реализация модуля визуализации информации.
4.4. Реализация модуля тестирования и аттестации
4.5. Модель хранения данных
4.6. Моделирование потоков данных на основе комплементарных графовых моделей
4.6.1. Оценка конфигурации среды
4.6.2. Время доставки данных и пропускная способность среды
4.6.3. Улучшение параметров среды
4.6.4. Алгоритм оптимизации физического уровня системы управления .
4.7. Выводы.
Глава 5. Опытноэкспериментальное испытание с использованием модели.
5.1. Разработка моделей информационного обучения.
5.2. Цель, содержание и организация опытноэкспериментального исследования
5.2.1. Испытание 1 .
5.2.2. Испытание 2.
5.3. Анализ результатов эксперимента.
5.4. Выводы I
Заключение
Литература


Чтобы обеспечить качественное управление, прибегают к длительным тренировкам операторов, к специальному их отбору для обслуживания той или иной системы управления. Второй путь проектирования учитывает присутствие оператора в контуре управления. При этом машинная часть системы рассчитывается и конструируется с учетом психофизиологических способностей человека, г. При разумном учете психофизиологических способностей человека-опсратора можно спроектировать такую систему, которая обеспечивает устойчивое и качественное управление. Для обслуживания ее может быть пригоден практически любой человек, а время тренировки и обучения будет минимальным. Этот путь проектирования систем, обслуживаемых человеком-оператором, следует считать наиболее рациональным fill]. Однако на этом пути встречается ряд трудностей, связанных в основном с тем, что характеристики человека-опсратора являются статистическими характеристиками, числовые значения которых зависят не только от субъективного состояния данного индивидуума, но и от внешних условий его работы. Поэтому на современном этапе развития инженерной психологии — пауки, изучающей поведение и характеристики человека в контуре управления, мы имеем скорее качественные значения его параметров и характеристик, нежели их количественные значения. Статистический характер параметров человека-оператора не исключает возможность рационального проектирования систем управления. Разумное сочетание аналитических методов расчета с экспериментом и методами моделирования позволяет построить качественную систему управления. Однако окончательное решение может быть принято лишь после испытаний системы в реальных условиях. При втором способе конструирования систем управления в первую очередь необходимо охарактеризовать участие человека некоторой передаточной функцией, т. Поведение человека-оператора является по существу функцией условий, в которых он работает. Сравнение качества нескольких вариантов систем управления можно осуществить только путем нахождения пределов возможных изменений коэффициентов передаточной функции человека, при которых управление будет устойчивым и заданного качества, т. Очевидно, что чем меньше зона допустимых изменений коэффициентов передаточной функции человека, т. Количественные характеристики этих зон можно определить при моделировании систем управления. Для решения этой задачи необходимо знать обший вид передаточной функции человека, обоснованный с точки зрения его психофизиологических способностей [1]. Пусть A(t) - угловое рассогласование, которое наблюдает человек в момент времени t в отрабатываемой координате. Эта ошибка может включать в себя и высокочастотные флюктуации, вызываемые шумами, действующими на вход системы или генерируемыми в одном из звеньев системы. При наличии высокочастотных шумов человек будет реагировать не на мгновенное значение ошибки A(t), а на некоторое усредненное ее значение. Память человека позволяет осуществить такое усреднение. PJt) —функция веса процесса сглаживания. Перейдя к передаточной функции сглаживания Wc(s). Наблюдая ошибку во времени, человек-оператор в какой-то мере может оценить скорость ее изменения. Эго позволяет человеку создать представления о приближенном значении ошибки в ближайшем будущем. АгМ-(1 + 7,у5)»гс(5)Д(лг). Исследования раздражения сетчатки глаза и передачи сигнала в кору головного мозга показали, что эти процессы протекают не мгновенно, т. Л>. Туз)1Ус{8)е-,'>5А(з). В соответствии с величиной упрежденной ошибки оператор воздействует на органы управления. При этом он может перемешать их или с ускорением, пропорциональным указанной ошибке, или со скоростью, пропорциональной ошибке, или на угол, пропорциональный ошибке. Оценка величины перемещения производится оператором по усилию, прикладываемому к органам управления (пропорциональному ускорению их перемещения), скорости сокращения мышц или смещению руки относительно среднего положения. В сознании человека представление о перемещении органов управления формируется со временем запаздывания ti" на время прохождения сигнала от коры головного мозга до исполнительного органа (руки). Д„Дб) = пк'е'^ф), (1.