1.4 Цели и задачи исследования

Аналитический обзор показал, что в настоящее время интенсивно

большинстве своем, ориентированы на исследование исключительно одного среза кандидата: здоровье, психологический портрет, адаптационный потенциал, профессиональные навыки. Теория взаимодействия этих срезов, в

результате которого получается портрет кандидата, адаптированный для данной профессии, отсутствует. Поэтому для повышения эффективности профессионального тестирования, в том числе работников экстремальных профессий, необходимо развивать информационные технологии, основанные на гибридных или мультиметодах, позволяющие построить итерационные процессы построения классификаторов, основанные как на машинном обучении, так и на экспертном знании. В связи ограничениями на возможность получения статистических данных и формированием обучающих и контрольных выборок, необходимо использовать интернет- технологии и основанные на них методы мета-анализа.

Цель диссертационной работы состоит в разработке концептуальных моделей и методологии построения систем поддержки принятия решений в условиях неопределенности и неполноты исходных данных, позволяющих повысить показатели качества оценки профессиональной пригодности кандидатов для работы в экстремальных условиях.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- системный анализ методов и компьютерных технологий прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий;

- создание моделей управления и прогнозирования функционального состояния живых систем, позволяющих оценить их способность к гомеостазису при функционировании в экстремальных условиях;

- разработка методологии синтеза гибридных решающих правил, основанной на использовании совокупности методов нечеткой оценки и управления состоянием здоровья человека;

- разработка методов моделирования нейронных сетей виртуальными потоками, предназначенных для классификации сложных систем в условиях неполной информации;

- разработка структурно-функциональной организация СППР для прогнозирования профессиональной пригодности для работы в экстремальных условиях, позволяющей агрегировать наблюдаемые и не наблюдаемых факторы, влияющие на профессиональную пригодность, как посредством машинного обучения, так и посредством экспертного оценивания;

- разработка метода прогнозирования профессиональных заболеваний, основного на формировании из группы включенных методик тестирования профессиональной пригодности множества «слабых» классификаторов и гибридных технологиях формирования «сильных» классификаторов;

- разработка методологии синтеза интеллектуальных агентов, основанной на создании конструкта из методов и методик с последующим созданием из их композиции классификатора профессиональной пригодности, адаптированного к заданной экстремальной профессии;

- разработка системы поддержки принятия решений для определения профессиональной пригодности курсантов МЧС и ее программного обеспечения, а также экспериментальное обоснование эффективности использованных в ней информационных технологий при использовании их в интеллектуальных системах поддержки принятия решений по прогнозировании профессиональной пригодности кандидатов для работы в экстремальных условиях.

2