Архив статей журнала
Работа посвящена формированию принципов построения компонентов мониторинговой среды для управления многофункциональными интеллектуальными системами. Обоснована актуальность исследуемой тематики, поставлены цель и задачи работы. Выделена задача формирования системы показателей, описывающих работу системы, как ключевая задача при формировании мониторинговой среды. Описаны 3 этапа, определяющие формирование системы показателей от показателей эффективности системы к показателям деятельности отдельных элементов. Предложена система показателей для мониторинговой среды в виде иерархической структуры с 3 уровнями: уровень критериев эффективности, уровень показателей деятельности, уровень комбинации видов ресурсов и видов деятельности. Предложены алгоритмы сбора и формирования наборов данных. Алгоритм формирования набора данных для мониторинговой среды предусматривает получение данных из разных источников. Задача алгоритма сбора данных - подготовка наборов данных для последующей обработки и получения значений, требуемых мониторинговой средой. При сборе данных рассмотрены различные подходы к формированию целевых наборов данных. Для определения соответствий между функциональными направлениями, ресурсами, видами деятельности, подразделениями и исполнителями приложен алгоритм формирования справочников соответствий. Предложена архитектура веб-приложения как одной из форм реализации мониторинговой среды. На примере использования фреймворка Next.js описаны компоненты архитектуры приложения и представлена схема архитектуры.
В результате проведенных исследований разработан метод классификации адаптационного потенциала организма человека. Метод основан на использовании данных, которые получают при проведении функциональной пробы, ассоциируемой с функцией Хэвисайда, путем проведения которой получают модель переходного процесса в живой системе. Представляя живую систему квазилинейной, на основе ее импедансной модели получают спектральные характеристики живой системы, на основе которых формируют дескрипторы для модели машинного обучения. Для получения импедансной модели живой системы предложена методика трехфазного эксперимента. Методика трехфазного эксперимента заключается в моделировании функции Хэвисайда в процессе выполнения велоэргометрической функциональной пробы на трех уровнях функционального состояния организма человека. Это позволяет вычислять дескрипторы для трех «ветвей» классификатора адаптационного потенциала. Классификатор адаптационного потенциала включает драйвер построения линейной импедансной модели живой системы, формирователь дескрипторов и модуль принятия решений. В качестве линейной импедансной модели живой системы используется амплитудно-фазочастотная характеристика четырехполюсника, построенная по переходной характеристике модели живой системы, а дескрипторы вычисляются по импедансной модели Войта, адекватной экспериментально полученной амплитудно-фазочастотной характеристике модели живой системы. Проведены оценки показателей качества дихотомического классификатора адаптационного потенциала на экспериментальной группе студентов и аспирантов, разделенных на два класса посредством показателя активности регуляторных систем. Они показали, что уровень истинно положительных и истинно отрицательных результатов при классификации неизвестных примеров в удовлетворительной степени соответствуют экспертным оценкам. Это позволяет рекомендовать его для использования в практической медицине, например, в биотехнических системах реабилитации, спортивной медицине, а также для контроля динамики функционального состояния пациента в процессе лечения.