WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 15 |
Министерство образования и науки Российской Федерации Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина В.М. Кормышев, В.Б. Щербатский ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОМПЕТЕНТНОСТИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Научная монография Екатеринбург УрФУ 2011 УДК 65.01(075.8) ББК 65. 290 К 64 Рецензент: Титов С.С., профессор, заведующий кафедрой прикладной математики и технической графики Уральской государственной Архитектурно-художественной академии, д-р физ.-мат. наук В.М. Кормышев, В.Б. Щербатский ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОМПЕТЕНТНОСТИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ:/ В.М. Кормышев, В.Б. Щербатский. Екатеринбург: УрФУ, 2011.с.

ISBN 978-5-321-01986-3 Данная монография рекомендуется студентам технических вузов, прикладным программистам, руководителям информационных отделов предприятий и фирм для практического изучения и реализации методов и алгоритмов определения компетентности специалистов и экспертов в информационных системах с применением персональных компьютеров.

Монография содержит описание основных проблем определения компетентности в информационных системах, примеры постановок технологических задач, состав математического обеспечения, разработки алгоритмов решения и анализа результатов оценки компетентности. В монографию также включены фрагменты реальных программ.

Библиогр.:назв. Табл. 16. Рис. 42.

УДК 65.01(075.8) ББК 65.290 ISBN 978-5-321-01986-3 © УрФУ, 2011 © В.М. Кормышев, В.Б. Щербатский, 2011 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение................................................................................................................... 5 1. Экспертная информация в информационных системах................................ 10 1.1. Специалист как звено информационной системы................................... 10 1.2. Нечеткая информация................................................................................ 12 1.3. Обработка нечеткой информации............................................................. 1.4. Пример использования нечеткой информации....................................... 1.5. Нейронные технологии как средство измерения знаний и решений.... 2. Модели измерителей компетентности............................................................ 2.1 Физическая постановка задачи................................................................... 2.2. Процесс диагностики.................................................................................. 2.2.1 Наблюдение............................................................................................ 2.2.2. Классификация..................................................................................... 2.2.3. Распознавание....................................................................................... 2.3. Модель эксперта как измерительной системы........................................ 2.4. Нейронная модель измерителя вектора компетентности....................... 2.5. Комплексы программ – измерителей........................................................ 2.5.1. Использование элементов ядерной организации при построении нейронной сети............................................................................................... 2.5.2. Особенности программной реализации определения вектора компетентности.............................................................................................. 3. Практика определения компетентности нейросетевым методом................ 3.1. Методы моделирования нейропроцессов при распознавании и классификации................................................................................................... 3.2. Применение составного нейрона в компьютерных программах - эмуляторах.......................................................................................................... 3.3. Основные этапы практического определения компетентности специалистов...................................................................................................... 3.3.1. Характеристики ассоциаторов как функции принадлежности....... 3.3.2. Экспертные оценки для нейронной сети........................................... 3.3.3. Эталоны для обучения нейросети..................................................... 3.3.4. Факторный анализ и повышение компетентности......................... 3.4. Представление результатов определения степени компетентности с помощью нейросетей и нейророботов........................................................... 4. Примеры определения компетентности....................................................... 4.1. Определение компетентности специалиста - технолога...................... 4.1.1. Постановка задачи диагностики дефектов производства облицовочной плитки с помощью компьютерной нейросети................. 4.1.2.Математическая формулировка задачи диагностики...................... 4.1.3. Алгоритм решения задачи диагностики..........................................

4.1.4. Синтез нейросети для решения задачи диагностики...................... 4.4.5. Процесс диагностики и расчет компетентности нейросетевым методом.......................................................................................................... 4.2. Определение компетентности технического персонала на основе диагностики распределения материалов и газов в доменной печи............ 4.2.1. Физическая постановка и математическая формулировка задачи диагностики доменного процесса............................................................... 4.2.2. Определение параметров нейронной модели.................................. 4.2.3. Определение степени компетентности технического персонала.. 4.3. Определение компетентности при управлении инвестиционными проектами в вузах............................................................................................ 4.3.1 Программный комплекс “Партнер руководителя”.......................... 4.3.2. Алгоритм определения компетентности.......................................... 4.3.3. Результаты определения компетентности с учетом риска............. Заключение.......................................................................................................... БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК............................................................... Введение Стремительное развитие информационных технологий и систем в виде искусственно созданного киберпространства – Интернета, корпоративных вычислительных сетей выводит на новый, более высокий, уровень требования к квалификации специалистов-экспертов в области производства, бизнеса, науки и образования. Принимаемые ими управленческие решения, основанные на экспертных знаниях и заключениях (ЭЗЗ) являются основой для последующей их реализации в области размещения инвестиций, выбора инновационных направлений в науке, оптимизации технологий на производстве, прогноза экономических ситуаций на рынках и т.п.

С развитием информационных систем доля финансовых и материальных затрат, направленных на оперативное получение информации и выработку эффективных управляющих решений специалистами, также возрастает. Однако одновременно увеличивается цена потерь, если такие решения ошибочны или не эффективны.

Следовательно, технологии управления с применением информационных систем требуют наличия у лица, принимающего решения (ЛПР) необходимого уровня опыта, знаний, умений, навыков, иными словами, степени компетентности в той области, где эти ЭЗЗ реализуются.

Если степень компетентности специалиста недостаточна, то в сложных энергонасыщенных производствах и объектах это может стать причиной возникновения чрезвычайной аварийной ситуации (ЧС), с непредсказуемыми последствиями и дорогостоящими мероприятиями её ликвидации. В настоящее время, в качестве такой причины возникновения ЧС на производстве, на транспорте или в быту часто называют “человеческий фактор”.

Такие же проблемы возникают, если управленцами являются топменеджеры без достаточной степени компетентности в технических и научных вопросах. В этом случае, прогноз последствий управленческих решений выполняется не надежно, а результаты управления соответствуют известному афоризму: “хотели как лучше, а получилось как всегда” (фраза, которую произнёс Виктор Черномырдин, Председатель Правительства Российской Федерации 6 августа 1993 г. на пресс-конференции, рассказывая, как готовилась денежная реформа 1993 года; употребляется для обозначения действий, предполагающих положительные намерения, но либо не дающих никакого эффекта, либо приводящих к деструктивным или разрушительным последствиям).

Актуальную и важную задачу определения степени компетентности специалистов-экспертов часто производят на основе тестовых методик, разработанных психологами и тестологами (специалистами по составлению тестов). Эти методики не соответствуют требованиям таких наук, как теория информации, метрология и диагностика. Они не содержат требуемых в информационных системах математических обобщений и формализаций и выполнены примитивно с помощью “научного фольклора” на наивном уровне. В качестве примера можно привести известную систему определения компетентности выпускников типа ЕГЭ.

Приводимое психологами и тестологами оправдание в том, что способ расчета объективной оценки действий личности нельзя формализовать в полной мере, в настоящее время нельзя признать обоснованным. Бурное развитие систем искусственного интеллекта и нейророботов уже сейчас позволяет решать ранее не доступные задачи, в том числе выполнять определение степени компетентности специалистов-экспертов на высоком научном и техническом уровне.

Перспективность искусственного интеллекта вызывает повышенный интерес к нейронным сетям, которые успешно применяются в различных областях профессиональной деятельности для решения задач прогнозирования, классификации и управления.

Богатые возможности, простота в использовании нейросетей отражаются в многочисленных теоретических исследованиях по этой теме [1,2]. Практические результаты, достигнутые с помощью нейронных сетей, позволяют в полной мере применять эти технологии для определения степени компетентности специалистов-экспертов в информационных системах.

Многие хотят знать, есть ли разница между компетентностью и компетенцией. Сформировалось общее убеждение, согласно которому понятия «компетенция» и «компетентность» передают следующие смыслы:

– Способность, необходимая для решения рабочих задач и для получения необходимых результатов работы, чаще всего определяется как компетентность.

– Способность, отражающая необходимые стандарты поведения, определяется как компетенция.

– На практике часто задачи, результаты работы и поведение включают в определение, как компетентности, так и компетенции, объединяя эти два понятия. Но более правильно описание компетентности связывать со способностями, проявляемые специалистом при решении конкретной задачи или с результатами его работы.

Предмет этой монографии – компетентность, поэтому её материалы посвящены решению именно практических задач оценки эффективности работы специалистов в технологических процессах. В решениях применены нейронные сети, с целью демонстрации их эффективности и преимуществ перед другими известными вычислительными методами. Изложение материалов представляет собой обобщение положительного многолетнего опыта, накопленного специалистами кафедр вычислительной техники и мультимедийных технологий УрФУ в определении компетентности в различных ситуациях.

Вначале рассмотрены основные методы обработки входной экспертной информации в информационных системах. Эти методы разработаны как на основе совершенствования известных способов, так и в результате собственных исследований нейросетевых технологий оценки компетентности, ведущихся в УрФУ. Далее рассмотрены модели экспертных измерителей на основе физической постановки, математической формулировки и решения задачи диагностики и метрологии с использованием нечеткой информации. Предложено представлять компетентность в виде вектора компетентности, параметры которого могут быть точно измерены. В практической части монографии приведены конкретные примеры реализации разработанной методики в промышленности и на рынке. В примерах присутствуют описания необходимых подробностей преобразования информации, играющие решающую роль для успешного обучения и работы нейросети, с целью определения компетентности специалистов и коллективов.

Экспериментальный материал для расчета компетентности специалистов и коллективов был получен при содействии широкого круга предприятий и организаций. В связи с этим авторы выражают свою благодарность и признательность за оказанную помощь следующим сотрудникам: проф., д-ру техн. наук Ю.В. Федулову, канд. техн. наук М.Ф.

Сафронову (ОАО “ММК”); А.Ю. Чернавину, Д.Н. Волкову, В.В. Филлипову, И.В. Суковатину (ОАО “НТМК”, ОАО “Серовский металлургический завод”); д-ру техн. наук Б.А. Боковикову (НПВП “ТОРЭКС”); д-ру техн.

наук А.Н. Дмитриеву (Институт металлургии УО РАН); А.В. Хмелеву (Екатеринбургский завод керамических изделий); А.В. Караулову (ЗАО “Галактика-Урал”); Заслуженному деятелю науки и техники РФ, действительному члену АИН РФ, проф., д-р техн. наук В.Г. Лисиенко, членкорр., АИН РФ, проф., д-р техн. наукЮ.Н. Овчинникову, проф., д-р техн.

наук И.Д. Кащееву, доц., канд. техн. наук Н.А. Михайловой (УрФУ).

Авторы также благодарят всех аспирантов и студентов УрФУ, принявших участие в программной реализации, проведении расчетов и оформлении результатов нейрокомпьютинга компетентности в процессе изучения курсов “Параллельные системы и нейрокомпьютинг”, “Методы технической диагностики”, “Метрология, стандартизация и сертификация”, “Информатика” и других дисциплин.

1. Экспертная информация в информационных системах 1.1. Специалист как звено информационной системы Информационная система – взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели.

Современное понимание информационной системы предполагает использование в качестве основного технического средства переработки информации персонального компьютера. В крупных организациях наряду с персональным компьютером в состав технической базы информационной системы может входить мэйнфрейм или суперЭВМ. Кроме того, техническое воплощение информационной системы само по себе ничего не будет значить, если не учтена роль человека, для которого предназначена производимая информация и без которого невозможно ее получение и представление.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 15 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.