<<
>>

Структура системы поддержки принятия решений по анализу состояния здоровья работников электроэнергетики

В основу выбора структуры системы поддержки принятия решений (СИИР) положены особенности структуры данных, информационно - аналитическая модель принятия решений и гибридные нечеткие модели разработанные в третьей главе.

Отличительной особенностью разработки СИИР является наличие возможностей контроля электромагнитной обстановки и других факторов риска на рабочих местах электроэнергетиков. В рассматриваемом варианте предусматривается наличие оборудования для контроля энергетических характеристик биологически активных точек с соответствующим программным обеспечением, а также аппаратуры контроля ряда психических функций, особенно внимания, по которым определяется уровень длительного эмоционального напряжения и утомления.

С учетом этих и других особенностей решаемых в работе задач предлагается обобщенная структура СИИР. приведенная на рис.4.1.

В качестве лица принимающего решения (ЛИР) может выступать инженер по охране труда, врач-профпатолог, эколог, и другие специалисты заинтересованные в контроле состояния здоровья и в безопасном функционировании объекта электроэнергетики.

Для полноценного функционирования СИИР с его программным обеспечением (ИОСИИР) к стандартным вычислительным средствам подключается дополнительная аппаратура: аппаратура контроля за электромагнитной обстановкой (АКЭО), включая контроль геомагнитного постоянного поля; аппаратура контроля за другими производственными

факторами риска АКПФР (кроме электромагнитной обстановки); аппаратура контроля электрических характеристик БАТ (АК ЭХБ); аппаратура контроля психологических характеристик обследуемого (АКПХ).

Управление внешним аппаратным обеспечением (ВАО) и передача информации от них в базу данных (БД) используемых вычислительных средств обеспечивающих работу СППР осуществляется через драйвер связи (ДС) и систему управления базой данных (СУБД).

При подготовке СППР к эксплуатации организуется обучение системы заключающееся в синтезе соответствующих решающих правил в соответствии с общей методологией синтеза гибридных нечетких решающих правил.

Обучение производится с помощью пакета обучающих программ (ПОП) состав которого функции и рекомендации по использованию с разной степенью детализации описаны в работах [66, 75].

После обучения необходимые математические модели «погружаются» в базу знаний (БЗ), управляемую соответствующей системой (СУБЗ).

В ходе своей работы С1111Р, используя ВАО и подсистему оценки факторов риска (ПОФР) формирует пространство информативных признаков (ИП) через соответствующий блок вычисления (БВИП) необходимое для работы решающих правил базы знаний.

Одной из новых подсистем СППР является подсистема принятия решений в состав которой входят: модуль прогнозирования; модуль ранней диагностики; модуль оценки функционального состояния и функционального резерва (ФС и ФР); модуль оценки работоспособности работника электроэнергетического предприятия.

Методы синтеза решающих правил (математические модели) и математические модели прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной и иммунной системы для подсистемы принятия решений описаны во второй и третьей главах.

Рисунок 4.1. Структурная схема СППР

Получаемые результаты прогнозирования, ранней диагностики и оценки надежности работы человека используются при решении задач формирования рациональных схем воздействия на состояние здоровья и функциональное состояние человека с целью их нормализации. Этот набор задач решается подсистемой формирования рекомендаций по коррекции состояния здоровья и ФС.

Управление взаимодействием между модулями, подсистемами, внешним аппаратным обеспечением и лицом, принимающим решение, обеспечивается алгоритмом управления СППР (АУСППР).

Взаимодействие ЛПР с СППР осуществляется через интерфейс пользователя. Описание входных и выходных данных и функциональные возможности основных пакетов прикладных программ СППР приведены в таблице 4.1.

Таблица 4.1. Описание пакета прикладных программ.

№ п/ п Имя Функциональное назначение, решаемые задачи Входные данные Выходные данные Примечан

ия

1 2 3 4 5 6
1 Пакет обучающи х программ Изучение структуры многомерных данных пакетом прикладных программ разведочного анализа. Синтез математических моделей прогнозирования, ранней диагностики, оценки функционального состояния и функционального резерва, оценки надежности работы Таблица экспериментальн ых данных (ТЭД), экспертные заключения и выводы Математиче ские модели принятия решений по всему спектру решаемых в работе задач Пакет программ кафедры БМИ ЮЗГУ
2 Пакет оценки факторов риска Формирование исходных данных для вычисления информативных показателей Данные, вводимые с внешнего аппаратного обеспечения, через интерфейс пользователя Исходные данные для блока вычисления информатив ных признаков Авторска я разработк а
3 Блок вычислени я информати вных признаков Вычисление параметров информативных признаков Выходные данные ПОФР Числовые значения информатив ных признаков Авторска я разработк а
4 Модуль прогнозиро вания Расчет уверенности в прогнозе появления заболевания ωe Прогностически е признаки класса ωe Уверенность в прогнозе по классу Авторска я разработк а
5 Модуль ранней диагностик и Расчет уверенности в наличии ранней стадии заболевания coi Диагностически е признаки класса ωi Уверенность в наличии ранней стадии заболевания ωt Авторска я разработк а
6 Модуль оценки ФС и ФР Оценка уровней функционального состояния и функционального резерва Признаки для оценки ФС и ФР Величина уровня ФС и ФР Авторска я разработк а
7 Модуль оценки работоспос обности Оценка уровня работоспособности работника электроэнергетического предприятия Состояние здоровья, уровни

ФС и ФР

Уровень работоспосо бности (риск совершения ошибок) Авторска я разработк а

В качестве иллюстраций на рис.

4.2, 4.4, приведены различные

экранные формы, используемые при взаимодействии JHlP с СППР.

На рис. 4.2 приведена экранная форма процесса обучения при синтезе функций принадлежности к исследуемому классу состояний.

На рис. 4.3 показана экранная форма «подсказки» по поиску БАТ по меридиану желудка.

На рис. 4.4 приведена экранная форма графического интерфейса пульта, используемого для оценки уровня психоэмоционального напряжения и утомления.

На рис. 4.5 приведена экранная форма программы для оценки психофизиологического состояния человека.

Рисунок 4.2 - Экранная форма окна «Синтез функций принадлежности»

Рисунок 4.3 - Экранная форма окна «Поиск информативных БАТ на меридиане желудка»

Рисунок 4.4. Экранная форма окна «Оценка уровня психоэмоционального напряжения и утомления».

Рисунок 4.5. Экранная форма «Оценка психофизиологического

состояния человека».

4.2.

<< | >>
Источник: Мясоедова Марина Анатольевна. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И РАННЯЯ ДИАГНОСТИКА ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ РАБОТНИКОВ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2019. 2019

Еще по теме Структура системы поддержки принятия решений по анализу состояния здоровья работников электроэнергетики:

  1. Основные принципы построения систем поддержки принятия решений, предназначенных для оценки показателей здоровья и профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
  2. 6.1. Система поддержки принятия решений для профессионального отбора работников МЧС
  3. Разработка структуры интеллектуальной системы поддержки принятия решений
  4. Структурная организация системы поддержки принятия решений для прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
  5. 4.2. Структура системы поддержки принятия решений врача профпатолога, обслуживающего агропромышленный комплекс.
  6. Разработка прототипов решающих модулей и моделей принятия решений для системы интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
  7. Программная реализация методов и алгоритмов прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий в интеллектуальных системах поддержки принятия решений
  8. Методы и алгоритмы принятия решений в медицинских системах интеллектуальной поддержки принятия решений
  9. Алгоритм управления системы поддержки принятия решений.
  10. Системы поддержки принятия решений
  11. 4.1. Алгоритм управления системой поддержки принятия решений
  12. Обзор систем поддержки принятия решений медицинского назначения
- 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 -