Подход к повышению эффективности мониторинга текущих психсоматических состояний персонала производств повышенного риска за счет использования экспертной системы, реализованной на основе аппарата теории нечетких множеств

Анализируется возможность применения композиционного правила вывода в машине логического вывода экспертной системы аппаратно-программного диагностического комплекса "РОФЭС" для обеспечения проведения процедуры специализированного профессионального допуск-контроля.

Проведённый анализ [4,5] показал, что вопрос определения текущего психофизического состояния (ПФС) персонала, в силу своей специфичности, на большинстве производств с повышенной опасностью в настоящее время в полной мере не решен. Сложившаяся система определения готовности персонала к выполнению функциональных обязанностей ориентирована на определение соответствия физических параметров организма человека требованиям, предъявляемым к работникам осуществляющим свою деятельность в тех или иных конкретных условиях по медико-физиологическим показателям. Вместе с тем при профессиональной деятельности работники подвергаются не только (а на ряде производств, таких например как диспетчерские службы реального времени в большей степени) физическим воздействиям, но и воздействиям психогенного характера. Традиционные освидетельствования в медицинских учреждениях при проведении медицинских осмотров (диспансеризации) не позволяют определить степень готовности персонала к выполнению функциональных обязанностей с точки зрения психофизических возможностей. Введение помимо клинических так же и психологических освидетельствований в процедуру медосмотра не дает должного эффекта. Это является следствием того, что психологическое тестирование направлено, как правило, на выявление психических заболеваний и расстройств и имеет ярко выраженный психиатрический акцент. Кроме того, оно продолжительно по времени (от нескольких часов до нескольких суток) и требует привлечения высококвалифицированных специалистов медико-психологического профиля, которых как правило нет в организационно-штатном расписании большинства производств.

Таким образом, одним из существенных недостатков существующей системы медицинских освидетельствований персонала потенциально опасных производств и производств повышенной опасности является то, что в ходе их проведения имеют место две независимые процедуры диагностирования (клиническая и психиатрическая), что позволяет говорить о фактическом отсутствии комплексного психофизического диагностирования.

Исходя из условий функционирования производств, методика психофизического диагностирования персонала должна быть неинвазивной и обеспечивать возможность на одном рабочем месте в реальном масштабе времени оценивать уровни [4,5,6]:

• сензитивности, невротичности и устойчивости психики;
• спонтанности принятия решений;
• инициативности.

Очевидно, что практическая реализация данной методики требует аппаратно-программной поддержки экспертной системы (ЭС), выраженной в предоставлении должностному лицу, ответственному за допуск персонала к работе, возможности применения навыков и знаний экспертов - профессионалов медико-психиатрического профиля [7,8].

Исходя из специфики проведения процедуры "профессионального допуск-контроля" на производствах повышенной опасности, основным требованием, предъявляемым к ЭС, является обеспечение возможности оперативного выявления, донозологических форм и состояний человека - должностного лица, когда показатели практически здоровых людей и лиц с начальными отклонениями предельно близки, изменения нестабильны в проявлениях, а картина полиморфна. Для этого механизм логического вывода ЭС должен обеспечивать формирование экспертных оценок по каждой функциональной группе меридиональной системы человека и по классам степени допуска работников по определенным видам деятельности [8,9].

В этом случае стартовая признаковая структура, отражающая состояние меридиональной системы организма, поставляемая на вход ЭС прибором "РОФЭС-универсал" может быть классифицирована как нечеткая. С позиций машины логического вывода (МЛВ) ЭС данная признаковая структура представляет собой информационный слепок или образ реального объекта диагностирования (далее по тексту - образ), т. е. работника, занимающегося определенным видом деятельности на конкретном производстве. Таким образом, имеются предпосылки для использования в качестве математического обеспечения МЛВ методов нечеткой логики и теории нечетких множеств. Рассмотрим их подробнее.

Для начала введём ряд обозначений: – число признаков (и критериев) классификации; – возможное количество классов образов; – область "оценивания" образов; – нечёткое множество допустимых значений оценки, соответствующее конкретному классу.

Согласно [1], множество значений представим в виде нечёткого интервала –типа с соответствующей функцией принадлежности, полунепрерывной сверху и выражаемой с помощью двух функций: – и четырёх параметров: и – в виде

, (1)

где ;

– ядро нечеткого интервала ;

Функции представления двумерной формы нечёткого интервала имеют вид [1]

Используя эмпирические данные, каждому признаку поставим в соответствие (по количеству классов) интервалов его значений, которые представляют собой нечёткие подмножества числовой оси со своими функциями принадлежности .

При обработке нечёткой информации оценка распознаваемого образа по конкретному признаку, как правило, не может быть представлена в виде точного числового значения. Исходя из этого, оценку Q будем представлять в виде нечёткого числа (интервала) – LR типа с соответствующей функцией принадлежности .

Тогда степень совместимости оценки Q с нечётким признаковым интервалом значений каждого из классов оценим с помощью двух скалярных мер [2, 3]:

1 Степень возможности того, что оценка включается в интервал допустимых для конкретного класса значений

(2)

где условие вложенности одного интервала в другой, определяемое функцией принадлежности .

2 Степень уверенности (необходимости) в том, что оценка соответствует требуемому интервалу значений конкретного класса

(3)

где .

Для принятия решения относительно принадлежности неизвестного объекта данному классу, зная, в какой мере он соответствует каждому признаку, используем композиционное правило вывода (КПВ):

- для реального объекта определяется набор степеней близости -го признака к -му классу

где ; (4)

; (5)

, (6)

показывающая степень достоверности распознавания и позволяющая определить, к какому классу в большей степени принадлежит объект. Этапы КПВ выполняются для каждой из двух мер соответствия (степени возможности и степени необходимости) отдельно.

Вместо нечётких оценок степеней уверенности (необходимости) и возможности, с целью сокращения вычислительной сложности и обрабатываемого МЛВ признакового пространства, предлагается оценить степень совместимости с помощью одной скалярной величины. Для этого используем классические математические методы расчёта площади перекрытия двух нечётких интервалов.

Пусть оценка распознаваемого образа по тому или иному признаку описывается нечётким интервалом, а нечёткий признаковый интервал значений каждого из классов – интервалом . Рассмотрим возможные случаи их взаиморасположения:

1) (рисунок 1).

Рисунок 1.

Обозначим возастающую часть функции принадлежности нечёткого интервала, убывающую –, а площадь перекрытия двух нечётких интервалов – . Тогда

, (7)

где – абсциссы точек пересечения указанных частей функции принадлежности, причем ;

, (8)

. (9)

2) (рисунок 2).

Рисунок 2

, (10)

, (11)

, (12)

. (13)

3) (рисунок 3).

Рисунок 3

, (14)

, (15)

. (16)

4) (рисунок 4).

Рисунок 4

, (17)

,(18)

, (19)

. (20)

5) (рисунок 5).

Рисунок 5

, (21)

, (22)

. (23)

Таким образом, задача отыскания координат точек пересечения соответствующих функций принадлежности нечётких интервалов - типа сводится к решению следующих уравнений

(24)

Если, то

, . (25)

Абсциссы точек пересечения функций и найдём по формулам

, . (26)

Степень совместимости рассматриваемой интерпретации с заданием U(Q,P) определяет степень перекрытия интервала Q интервалом P (U – нормированная S) и находится по формуле

, (27)

где – площадь, ограниченная функцией принадлежности рассматриваемой интерпретации (представленной интервалом Q) и осью абсцисс,

. (28)

Таким образом, рассматриваемый метод позволяет реализовать в ЭС детерминированную модель машины логического вывода, что, в свою очередь, предоставляет широкие возможности для эволюционного сопровождения ЭС в целом. Кроме того, одним из достоинств предложенного метода, является его ориентация на обеспечение решения прикладных диагностических задач должностными лицами не зависимо от их квалификационных категорий, что достигается за счет возможности осуществлять экспертам насыщение ЭС декларативными знаниями в автоматизированном режиме, в масштабе времени близком к реальному.

ЛИТЕРАТУРА

1. Дюбуа Д.. Теория возможностей (приложения к представлению знаний в информатике). / Д. Дюбуа, А. Прад. // М.: Радио и связь, 1990. –286 с.
2. Каня А.А. Мера возможности, нечёткое доверие и некоторые свойства нечётких преобразований. / А.А. Каня // Нечёткие множества и теория возможностей. Под ред. Р Ягера. – М.: Радио и связь, 1986. – С.264-279.
3. Цукамото Я. О плотности -нечёткой меры. / Я. Цукамото, М.М. Гупта, П.Н. Никифорчук // Нечёткие множества и теория возможностей. Под ред. Р Ягера. – М.: Радио и связь, 1986. – С.292-300.
4. Добросердов А.Ю., Корнюхин А.И., Яковлев О.В., "Рофэс^тм-диагностика": медицинские и психологические аспекты анализа структур организма человека (Сборник материалов международной конференции "Медико-экологические информационные технологии")// Россия, Курск, 1998.
5. Кипор Г.В. Проблемы психофизиологии лиц, принимающих решения// Медицина катастроф № 3-4 (23-24), 1998.
6. Добросердов А.Ю., Перспективные направления развития комплексной экспресс - диагностики психофизиологического состояния работников рискоопасных профессий на основе использования экспертных систем.// Методы и средства систем обработки информации (Сборник научных статей выпуск №2) Министерство образования Российской Федерации, КГТУ, г. Курск 2000 г.
7. Добросердов А.Ю., Корнюхин А.И., Талалаева Г.В., Рациональные подходы к моделированию медико-психологических последствий чрезвычайных ситуаций// Сборник материалов конференции "Психофизиологические аспекты адаптации и реабилитации", УрГМА, УНПП "АЛЬТАИМ", г.Екатеринбург, 30-31 марта 2000г.
8. Добросердов А. Ю., Корнюхин А.И., Ханафиев С.В., Сбор, хранение и отображение результатов измерений с экспертной оценкой для экспресс - диагностического комплекса "РОФЭС".// Авторское свидетельство №970188, Российская Федерация, РосАПО, 28/04/1997
9. Добросердов А. Ю., Корнюхин А.И., Крюков В.Н., Ханафиев С.В., Погудина С.В., Рычков Г.А., Тарасов А.Н., Cпособ электропунктурного определения функционального состояния человека с экспертной оценкой (РОФЭС-диагностика).// Патент на изобрение №2202278, Российская Федерация, Агенство по патентам и товарным знакам, 20/04/2003г.