<<
>>

3.2. Синтез гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, занятых в растениеводстве.

В соответствии с информационно-логической моделью рис 2.2 для решения задач прогнозирования кроме показателя иСЯ\ (формулы (3.2) или (3.3)) используются показатели YP( уровень психоэмоционального напряжения); YU(уровень утомления); YE(уровень эргономичности используемых технических систем); UEKi(уверенность в риске возникновения заболевания ωzпо группе экологических признаков); UHΦf (уверенность в риске возникновения заболевания ωiпо группе индивидуальных факторов риска).

Для прогнозирования заболеваний нервной системы, сердечно - сосудистой системы и системы дыхания базовая переменная YP определяемся по методике, описанной а работах [63, 67, 77, 87, 88, 120, 165, 169, 198], а базовая переменная YUпо методике, описанной в работах [88, 120, 163, 167, 168]. В наиболее точном варианте показатели YPи YU определяются по трём составляющим:

гле fи fu- функции агрегации для расчётов YPи YUсоответсвенно; ПВ - показатели, характеризующие внимание человека; ПБР - показатели,

80

рассчитываемые по разбалансу энергетических характеристик БАТ «связанных» с психоэмоциональной сферой и хроническим утомлением соответсвенно; РТр и PTu- тестовая оценка ПЭН и утомления по «своим» опросникам.

В работах [88, 90] показано, что YPи YUмогут определяться как по всем показателям, обозначенным в формулах (3.4), (3.5), так и по сокращённому их списку (вплоть до одного показателя). В этом варианте уверенность в принимаемых решениях будет снижаться, что легко можно учесть, вводя поправочные коэффициенты соответствующие мерам недоверия.

Уверенность в появлении заболевания нервной системы от длительного психоэмоционального напряжения определяется выражением:

где μπa (YP) - функция принадлежности к классу oπιlс базовой переменной YP, определяемой по методике, описанной в [88, 90]; γ∏p (t) - временная поправка, определяемая по времени сохранения ПЭН; t- время наблюдения за ПЭН в годах.

В свою очередь μπa (YP) и χffp (t) определяется в соответствии с рекомендациями [88, 90] и аналитически определяются выражениями:

81

Уверенность в появлении заболеваний нервной системы от хронического физического утомления определяется (аналогично 3.6) по формуле:

Для прогнозирования заболеваний сердечно-сосудистой системы, аналогично (3.6) и (3.7), получаем:

82

Для прогнозирования заболеваний систем дыхания, аналогично (3.8) и (3.9), получаем:

Основным техническим средством с наихудшей эргономикой используемой в растениеводстве является трактор. Математическая модель для оценки уровня эргономичности YEтракторов приведена в работах [60, 61, 183, 171, 184]. Относительно базовой переменной YEуверенность в прогнозе возникновения заболевания oi= Н, С, Д) определяется выражением:

Для этой модели на экспертном уровне были получены следующие выражения:

По нервной системе:

По сердечно-сосудистой системе:

По системе дыхания:

84

На исследуемых сельхозпредприятиях наблюдается спокойная экологическая обстановка UEKe(I = Н, С, Д).

Примеры расчета UEKf,для экологически неблагоприятных регионов Курской области приведены в работах [52, 53, 54, 64, 65, 90].

В качестве индивидуальных факторов риска по заболеваниям нервной системы в работе [90] предлагается следующий состав информативных признаков: приём лекарственных средств, оказывающих вредное воздействие на нервную систему (Ls), приём алкоголя (Al); психоэмоциональные нагрузки (YP); болезни нервной системы у близких родственников (Br).

Соответствующие функции принадлежности описываются выражениями:

Уверенность в появлении заболеваний нервной системы по индивидуальным факторам риска определяются выражением:

85

Для прогнозирования заболеваний сердечно-сосудистой системы в качестве индивидуальных факторов риска в работе [133] предложено использовать следующий состав информативных признаков:

x1- возраст в годах;

x2- пол (x2=1 - мужской; x2 = 0 - женский);

x3- семейное положение (x3 = 1 - женат, психологический климат в семье благоприятный; x3 = 2 - не женат; x3 = 3 - женат, психологический климат в семье неблагоприятный);

x4 - семейный анамнез по сердечно-сосудистым заболеваниям (ССС)

(x4 = 1, если в анамнезе ИБС отсутствует, 0 - в противном случае);

x5 - наличие в анамнезе ССС (аналогично x4);

x6- сахарный диабет (x6 = 1, если есть; x6 = 0, если нет);

x7- ожирение (x7 = 1, если есть; x7 = 0, если нет);

x8- гиподинамия (x8 = 1, если есть; x8 = 0, если нет);

x9- активное курение (x9 = 1, если есть; x9 = 0, если нет);

x10- активное употребление алкоголя (x10 = 1, если есть; x10 = 0, если нет);

x11- стрессовые ситуации (x11 = 1, если есть; x11 = 0, если нет);

x12- уровень содержания холестерина в крови (x12 = 1 - в пределах 4,5-5 ммоль/л; x12 ≤ 2 - более 5 ммоль/л);

x13- уровень АД (x13 = 1 - АД соответствует возрастной норме; x13 = 2 - АД выше нормы; x13 = 3 - АД ниже нормы);

x14- число сердечных сокращений (x14 = 0 - брадикардия; x14 =1 - норма; x14 = 2 - тахикардия);

x15- количество аритмических эпизодов за сутки;

x16- перекисное окисление липидов (ПОЛ);

x17- антиокислительная активность (АОА).

Для этих признаков получен следующий набор функций принадлежности:

87

Признаки x16и x17в соответствии с [138] объединяются в частное решающее правило вида:

Соответствующие функции принадлежности определяются выражениями:

Уверенность в прогнозе заболевания сердечно-сосудистой системы по индивидуальным факторам риска определяется выражением:

В отличии от рекомендаций [90] активное употребление алкоголя и активное курение переведено из двоичных переменных на непрерывные шкалы:

- по фактору табакокурение - базовая переменная х9 определяется суточной дозой никотина и его дериватов.

Количественным показателем х9 служит суточная доза никотина и его аналогов из расчета содержания никотина в одной сигарете 0,88 мг;

- по фактору употребление алкоголя - базовая переменная х10 выражается через частоту приема алкоголя не менее 62 мл в пересчете на спирт в календарном месяце, при однократном приеме в сутки.

По заболеваниям системы дыхания (класс ωπχ) для определения риска возникновения заболеваний по индивидуальным факторам в соответствии с рекомендациями работ [64, 90] был выбран перечень индивидуальных факторов риска с соответствующими градациями.

x1- перенес бронхит и другие заболевания легких:

0 - не болел

1 - болел 1-2 раза в год

2 - болел 3-4 раза в год

3 - болел 5 раз и более

x2- ежегодное заболевание ОРЗ и другие заболевания верхних дыхательных путей:

0 - не болел

1 - болел 1-2 раза в год

2 - болел более 2-х раз в год, включая лето

x3- общее самочувствие

0 - хорошее

1 - появилась общая слабость, вялость, утомляемость, недомогание

2 - повышенная утомляемость при выполнении обычной работы

3 - нарастает постоянная общая слабость, недомогание, вялость x4- беспокоит почти ежегодный кашель или покашливание:

0 - нет

1 - только по утрам после сна

2 - несколько раз в течение дня

3 - часто в течение дня

x5- кашель беспокоит:

0 - нет

1 - меньше месяца

2 - от одного месяца до года

3 - свыше одного года

x6- беспокоит одышка (нехватка воздуха):

0 - нет

1 - только при быстрой ходьбе

2 - при медленной ходьбе

3 - даже в покое

x7- количество сигарет, выкуриваемых в день - непрерывная шкала от 0 до 15.

x8- длительность курения - непрерывная шкала до 10 лет.

x9- болезни системы дыхания у близких родственников:

0 - нет

1 - дяди, тети

2 - брат, сестра, дедушка, бабушка

3 - родители

По приведенным факторам риска был получен набор функций принадлежности следующего вида:

Уверенность в прогнозе заболевания системы дыхания по индивидуальным факторам риска определяется выражением:

В соответствии с общими рекомендациями по синтезу коллективов гибридных нечетких решающих правил финальные решающие правила прогноза возникновения заболеваний нервной, сердечно-сосудистой систем и системы дыхания описываются математическими моделями вида:

Проведенное экспертное оценивание и математическое моделирование показали, что при регистрации и оценке наиболее распространенных факторов риска прогностическая уверенность превышает значение 0,86, что позволяет рекомендовать полученные решающие правила к практическому использованию.

<< | >>
Источник: Степашов Роман Владимирович. МЕТОД, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ РАБОТНИКОВ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА, КОНТАКТИРУЮЩИХ С ЯДОХИМИКАТАМИ, НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ ТЕХНОЛОГИЙ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2018. 2018

Еще по теме 3.2. Синтез гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, занятых в растениеводстве.:

  1. 3.3. Синтез гибридных нечетких моделей ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, занятых в растениеводстве.
  2. 2.2. Метод синтеза нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами.
  3. Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей
  4. 2 метод и модель нечеткого прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами
  5. Синтез нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы.
  6. Обоснование подхода к синтезу нечетких гибридных решающих правил
  7. Синтез нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний иммунной системы.
  8. Синтез гибридных нечетких решающих правил принятия решений на основе логики Л. Заде и Е. Шотрлифа
  9. 2.2. Метод синтеза нечетких математических моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников электроэнергетики.
  10. Синтез гибридных нечетких моделей прогнозирования возникновения и рецидивов гангрены нижних конечностей
  11. Метод построения гибридных решающих правил для прогнозирования риска артериальной гипертензии
  12. 4.3. Экспериментальная проверка математических моделей прогнозирования и ранней диагностики заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами.
  13. 3.1. Синтез частных решающих моделей прогнозирования профессиональных заболеваний от контакта с ядохимикатами.
- Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -