.

Моделі, методи та засоби підвищення ефективності інтерфейсу ‘користувач – ЕОМ’ у системах організаційного управління: Автореф. дис… канд. техн. наук

Язык: украинский
Формат: реферат
Тип документа: Word Doc
0 2737
Скачать документ

ХЕРСОНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

УДК 65.011.56

РАДВАНСЬКА ЛЮДМИЛА МИКОЛАЇВНА

МОДЕЛІ, МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ
ІНТЕРФЕЙСУ “КОРИСТУВАЧ-ЕОМ” У СИСТЕМАХ
ОРГАНІЗАЦІЙНОГО УПРАВЛІННЯ

05.13.06 – Автоматизовані системи управління та
прогресивні інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

Дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук

Херсон – 1999
Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Херсонському державному технічному університеті

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Ходаков Віктор Єгорович,
Херсонський державний технічний університет, завідувач
кафедри програмного забезпечення ЕОМ.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Шаронова Наталя Валеріївна,
Харківський гуманітарний інститут “Народна Українська академія”,
проректор по науковій роботі.

доктор технічних наук, професор Кокошко Володимир Семенович,
Одеський інститут сухопутних військ, професор кафедри
військової інформатики та кібернетики, кафедра інформатики

Провідна організація: Харківський державний технічний університет радіоелектроніки
Міністерства освіти України.

Захист відбудеться “25”серпня1999 р. о 10 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К67.052.01 при Херсонському державному технічному університеті за адресою: 325008, м. Херсон, Бериславське шосе, 24 (3 корп., ауд. 320)
Автореферат розісланий “20”липня1999 р.

Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради В.О. Костін

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність роботи. Комп’ютеризація практично всіх сфер людської діяльності призвела до появи масового користувача програмних виробів (кінцевого користувача), що викликало новий інтерес до проблем оптимізації процесів взаємодії людини з ЕОМ. Однією з таких проблем є узгодження пропускних можливостей ЕОМ і людини і створення адаптивних систем, адаптивних інтерфейсів.
Дана робота досліджує різноманітні аспекти моделей і методів рішення задач моделювання взаємодії користувача з ЕОМ, використання моделей діяльності користувача при побудові адаптивних систем для підвищення ефективності функціонування. В основу побудови адаптивних комп’ютеризованих систем покладена концепція, відповідно до якої за людиною-користувачем зберігається активна роль і вся повнота відповідальності за хід процесу керування і результати функціонування системи. При цьому програмні й апаратні засоби безпосередньо вплітаються в структуру інтелектуальної діяльності і у рамках кожної конкретної задачі виступають як доповнюючі людський інтелект або як інструмент його посилення.
Метою дослідження є доопрацювання елементів конструктивної теорії і проблемно-орієнтованого інструментарію моделювання взаємодії кінцевого користувача (КК) і ЕОМ. Елементи теорії та інструментарій орієнтовані на рішення задач взаємодії користувача й ЕОМ, коли в їхню основу лягає модель користувача, що і дозволяє досягти підвищення ефективності функціонування систем, створення ефективних адаптивних систем.
Поставлена мета визначила такі завдання: аналіз моделей діяльності КК; розробка моделі діяльності користувача у вигляді набору характеристик; дослідження швидкості сприйняття інформації користувачем; розробка методів оперативного навчання користувача з метою підвищення швидкості засвоєння інформації; одержання характеристик, інформаційних потреб КК; формалізація процесів задоволення інформаційних потреб користувачів; розробка концепції адаптивного інтерфейсу “користувач-ЕОМ” на основі моделі користувача; лінгвістична підтримка адаптивного інтерфейсу; розробка узагальненого критерію ефективності адаптивного інтерфейсу; практична реалізація математичних моделей, алгоритмів і програмна реалізація окремих функцій інтерфейсу.
Зв’язок роботи з науковими програмами. Мета роботи, її основні завдання відповідають державним науково-технічним програмам: 6. – Інформатика, автоматизація і приладобудування. 6.2.1. Інтелектуалізація процесів прийняття рішень. 6.2.2. – Перспективні інформаційні технології і системи; планам найважливіших науково-дослідних робіт по Міністерству освіти України, плану створення обласної інформаційно-аналітичної системи; плану робіт по Херсонському державному технічному університету (БД 97/07).
Наукова гіпотеза полягає в тому, що ефективний інтерфейс “Користувач-ЕОМ” може бути побудований тільки на основі моделі користувача.
Засоби досліджень. Елементи конструктивної теорії і проблемно-орієнтованого інструментарію моделювання взаємодії “користувач-ЕОМ” базуються на комплексному використанні методів теорії ймовірностей, масового обслуговування, інженерної психології, теорії множин, теорії графів, прямих спостережень, компараторної ідентифікації. Достовірність наукових результатів підтверджується практичними додатками програмних продуктів.
Наукова цінність роботи полягає в наступному:
1. Проаналізовано моделі діяльності кінцевого користувача
2. Доповнено елементи конструктивної теорії і проблемно-орієнтованого інструментарію моделювання взаємодії користувача і комп’ютеризованої системи.
3. Розроблено модель діяльності КК на основі набору особистих характеристик.
4. Запропоновано та обгрунтовано метод оперативного навчання користувача з метою підвищення швидкості засвоєння інформації;
5. Отримано характеристики інформаційних потреб КК;
6. Виконано формалізацію процесів задоволення інформаційних потреб користувача;
7. Розроблено концепцію адаптивного інтерфейсу “Користувач-ЕОМ” на основі моделі користувача;
8. Розроблено лінгвістичні і математичні засоби підтримки адаптивного інтерфейсу;
9. Апробація розроблених моделей, алгоритмів і програм у реальних задачах промислового виробництва підтверджує їхню високу ефективність.
Тлумачення даних положень є оригінальним і виноситься для захисту в поданій роботі.
Практична цінність роботи полягає в наступному. Проведені дослідження послужили основою для розробки адаптивного інтерфейсу взаємодії “користувач-ЕОМ” на основі моделі користувача у вигляді набору характеристик.
Реалізація результатів роботи. Результати роботи у вигляді автоматизованої підсистеми контролю РЕС впроваджені в м.м. Каховка, Нова-Каховка, Цюрупинськ. Наукові положення і рекомендації використовувалися при підготуванні навчальних курсів “Автоматизація виробництва та АСУ”, “Автоматизовані інформаційні системи”, що викладаються у ВНЗ.
Апробація роботи. Результати роботи доповідались на семінарах наукової ради НАН України по проблемі “Кібернетика” “Прикладні проблеми інформатики” (м. Херсон, 1995-1999), міжнародної конференції “Ергономіка на автомобільному транспорті” (м. Харків, 1997), науково-технічної конференції “Регіональні інформаційні ресурси” (м. Херсон, 1997), міжнародної конференції по математичному моделюванню (м. Феодосія, 1997), науково-практичної конференції “Інформаційні технології в освіті та управлінні” ( м. Херсон – Нова Каховка, 1999).
Особистий внесок дисертанта. Всі положення, що виносяться на захист, належать автору. З місту робіт, опублікованих у співавторстві, на захист виносяться тільки те, що належать автору.
Публікації. Результати роботи опубліковані в 8 друкованих роботах.
Структура та зміст роботи. Дисертаційна робота включає вступ, 5 розділів, висновок, список літератури, містить 150 сторінок основного тексту, 22 малюнки, 14 таблиць і додатків.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обгрунтовується актуальність та необхідність розробки математичних моделей, алгоритмів і програм моделювання задач взаємодії КК із комп’ютерною системою, як доопрацювання елементів конструктивної теорії і проблемно-орієнтованого інструментарію моделювання взаємодії користувача й ЕОМ. Викладено цілі, задача, межі досліджень, наукова новизна, практична цінність роботи.
Перший розділ присвячений аналізу стану питання і постановці задач досліджень.
Дано характеристику досліджень в галузі моделювання взаємодії користувача з комп’ютерною системою, наведено аналіз стану робіт в галузі інтелектуалізації користувального інтерфейсу, викладені вимоги, пред’явлені до засобів користувального інтерфейсу, приведено аналіз робіт із побудови лінгвістичного інтерфейсу, по моделюванню семантики в системі “користувач-інтерфейс”.
Обгрунтовано актуальність досліджень, показана необхідність розробки елементів теорії і конструктивних засобів побудови моделей взаємодії користувача й ЕОМ, концепції адаптивного користувального інтерфейсу на основі моделей користувача, що дозволяє підвищити ефективність взаємодії. Сформульовано предмет, межі і цілі дослідження.
Другий розділ присвячений кінцевим користувачам комп’ютеризованих систем. Виконано аналіз моделей діяльності, що реалізують жорсткі алгоритми, і моделей, заснованих на інтелектуальній переробці інформації. Жодний із видів моделей, що реалізують жорсткі алгоритми, не дозволяє враховувати індивідуальні, особисті властивості користувача.
Запропоновано замість аналітичних моделей користувача використовувати набори множини інформаційних, професійних, психофізіологічних характеристик. Модель користувача в загальному вигляді може бути представлена як абстрактна модель даних (або знань) – список елементів, де якісний елемент представляє пару “властивість-значення”:
Wm(t)={(W0 s-type,
(profact(i),znach profact(i)),
…………………………..
…………………………..
(psyfact(j),znach psyfact(j)},
де W0 s-type – найменування одного з узагальнених типів користувача;
profact – найменування професійної i-ї характеристики користувача;
psyfact – найменування j-ї психологічної характеристики користувача;
znach – значення відповідних показників, що характеризують професійні або психологічні параметри;
Для опису моделі користувача використаний фреймовий підхід, у якому фрейм розуміється як абстрактна модель даних для представлення стереотипного об’єкта, процесу або ситуації.
Множина показників може бути подана з двох множин:
U={P1,P2,…,Pn;L1,L2,…,Ln},
де (P1,P2,… ,Pn) – підмножина-набір інформаційних характеристик; (L1,L2,…Ln) підмножина-набір інформаційних потоків. Кожна Pn інформаційна характеристика може бути подана функцією виду: Pi=Ф(N,S,V,Q,A,I), N-навички користувача (фізичні, моторні, лінгвістичні і методи рішення задач); S-властивості особистості (творчі, спроможність до навчання, уваги, стійкість до стресів і т.д.); V-рівень підготовки для роботи із системою; Q-чинники відношення до системи (цілі, мотивації, чекання); A-знання про прикладні галузі задач; I-інформаційний потік по i-ій задачі; L може задаватися функцією виду: L=f(L1′,L2′, L3′,L4′,),
де L1′-інформаційний потік служб, що споживають інформацію; L2′-інформаційний потік від служб, що поставляють інформацію; L3′-інформаційний потік від об’єктів контролю і керування; L4′-інформаційний потік як результат рішення задач контролю та управління;
Для забезпечення максимальної ефективності роботи ланки “Користувач-ЕОМ” необхідно установити взаємну відповідність між наборами значень елементів підмножини {P} і підмножини {L} і вибрати режим роботи системи відповідним здібностям конкретного користувача. Уявлення користувача у вигляді двох множин дозволяє врахувати індивідуальні особливості поведінки КК, питання адаптації КК.
Набір інформаційних характеристик по кожній групі користувачів повинен бути достатнім для опису їхніх інформаційних потреб. Тематика інформаційних потреб КК визначається видом діяльності КК, можливостями засобів взаємодії по інтепретації висловлювань користувача.
Перелік інформаційних потреб КК диктується сукупністю розв’язуваних КК управлінських задач, а ступінь їх задоволення визначається тим, наскільки ефективно КК використовує можливості АРМу і наскільки у відповідних програмних продуктах враховані особливості конкретного КК.
У якості узагальненого показника урахування ефективності КК можна використовувати функцію виду E=F(t1,F1,F2,F3,F4), де E-множина показників ефективності; t1-тимчасовий інтервал, як повний життєвий цикл КК; F1(V1,V2,V3,V4) – множина вхідних параметрів, що відбивають вимоги: V1 – до умов функціонування системно-технічним, програмним і інформаційним засобам системи, V2 – до діяльності кінцевих користувачів, V3 – до обслуговування користувача.
F1=(W1,W2,…,Wn) – множина вхідних параметрів-показників діяльності користувачів;F3-характеристики особистості КК і аналізуючого класу користувачів;F4-характеристики області діяльності користувача в умовах професійного середовища.
Розглянуто питання підвищення швидкості засвоєння інформації користувачем. Інформація сприймається людиною-користувачем послідовно. При цьому відбувається розбивка вхідного потоку даних на окремі порції кванти. Кожному окремому наборові символів відповідає поняття, уява:
(a1,a2,a3,… ,an)->(1, 2, 3, … ,n),
де ai – набори символів; i – уява.
Інформація з ЕОМ відображається користувачеві у вигляді тексту, аналітичних викладок, графіків, малюнків. Виділення текстових одиниць, змістовних зв’язків складає предмет логіко-значеннєвого значного аналізу тексту. При розгляді питання засвоєння інформації слід враховувати зв’язки окремих понять із контекстом:
As->Sb->Bs,
де As-ситуація до аналізу і функціонування висловлення Sb, Bs ситуація після аналізу висловлення Sb.
При вивченні процесу засвоєння інформації людиною необхідно враховувати, що швидкість засвоєння є постійною тільки визначений відрізок часу, після чого позначається втома і падає швидкість засвоєння.
Із збільшенням обсягу інформації час її перетворення і засвоєння tn зростає. При цьому – є пропускною спроможністю “сенсорного входу” людини по прийому та переробці інформації.
У силу обмежених можливостей людини по сприйняттю і переробці інформації швидкість її надходження V не повинна перевищувати пропускної спроможності людини. Необхідною умовою надійної роботи інтерфейсу “людина-ЕОМ” є дотримання умови:

При дотриманні цієї умови пропускна спроможність Vлюд. забезпечує переробку поточної кількості інформації Q за час, що не перевищує гранично допустиме Tn.доп.
(1)
Не виконання цієї умови ускладнює роботу користувача (ЛПР) і призводить до помилок, затримки прийняття рішень. В міру збільшення обсягу інформації, що надходить, зниження перевантаження і часу Tn може бути досягнуте за рахунок фільтрації потоку інформації, введення додаткових користувачів.
У системах підтримки рішень ЛПР довоодиться переробляти великі обсяги інформації, що подаються системою. У цих випадках для дотримання умови (1) доводиться або скорочувати кількість інформації, що надходить до користувача, або шукати шляхи збільшення швидкості переробки інформації. Останнє в багатьох випадках може бути досягнуте за рахунок навченості і тренованості. Час Tn убуває зі збільшенням ступеня навченості :
,
де T0 – час переробки в початковий момент навчання. Тост – час переробки при ;  – час навчання; k-постійна навчання.
Величина Tост при  обумовлена фізіологічними можливостями конкретного користувача.
Пропонується засіб оперативного навчання користувача (ЛПР), що працює з великими обсягами аналітичної інформації, що подається йому системою, що дозволяє підвищити швидкість засвоєння її користувачем. Навчання реалізується за допомогою самої системи управління. Швидкість засвоєння інформації користувачем підвищується у випадку підготування користувача до характеру інформаційних повідомлень шляхом попереднього уявлення йому інформації у вигляді ключових слів (основних значеннєвих понять) тексту. Проведені експерименти довели, що час опрацювання інформації при такому способі навчання користувача скорочується не менше, ніж на 20%.
Третій розділ присвячений питанням моделювання інформаційних потреб КК, формалізації процесів задоволення інформаційних потреб.
Під інформаційною потребою розуміють потребу в інформації, тобто об’єктивну потребу в адекватному відбитку середовища; під інформаційним обслуговуванням – сукупність методів і засобів задоволення інформаційної потреби ухвалення рішення своєчасною видачею необхідної інформації.
Інформаційні потреби КК складаються навколо конкретних завдань управління виробничою та економічною діяльністю підприємства. Інформаційний потік, що надходить до користувача,

де – інформаційний потік від служб, відділів, що поставляють інформацію; –
інформаційний потік від служб, відділів, що споживають інформацію; – інформаційний потік як результат рішення задач контролю і керування; Ф – інтенсивність надходження інформації.
Повний інформаційний потік, що надходить до користувача, у загальному вигляді,
I=I1(t)+I2(t)
де I1(t) – обсяг регламентованої інформації, у тому числі і документованої; I2(t) – обсяг інформації, що надходить у випадкові моменти часу.
При впровадженні АСУ говорять про інформаційні потреби КК у рамках функціонально-посадових обов’язків (ФПО). АСУ повинна мати можливість при виникненні інформаційної потреби (ІП) КК, або задовольнити її, або сформувати запит до інформаційних служб для її задоволення.
Інформаційні потоки для задоволення ІП КК можна уявити у вигляді дерева з вершиною в КК, де листками будуть інформаційні документи (ІД), сформовані деякими джерелами (підрозділами, базами даних), але з орієнтацією ребер від листків до кореня.
Об’єднання прадерева ІП КК і мереж потоків для задоволення ІП1, ИІ2, … Іпм утворить складну мережу, інформаційну модель КК (ІМ КК).
У формуванні предметних галузей для АСУ важливе значення має інформаційне обстеження, що містить у собі обстеження інформаційних потреб КК і обстеження інформаційних потоків організації.
Нехай Р={Pk, k=1,2 . . . m} множина інформаційних потреб КК. N – множина вершин в орграфі G, Sn={St, t=N1… Nn} – множина вершин в орграфі G, що відповідають інформаційній потребі Рn. Кожна ІП Рк характеризується матрицею семантичної суміжності Вк=Bij, де елемент Вij=1, якщо між вершинами Di і Dj існує відношення R таке, що Di випливає за Dj, і Bij=0 у противному випадку. У подграфі Gk орграфу G це відповідає наявності дуги (Dj,Di).
На практиці КК не завжди може сформулювати ІП у кінцевій формі, а тим більше виділити елементи предметної галузі. Задача системи скоординувати інформаційний запит КК, що означає таке:
1. КК формулює системі свою ІП. 2. У інтерактивному режимі система будує граф Gn і множину Sn. 3. Для множини Sn будує матриці семантичної суміжності Bk і досяжності Dk. 4. На основі аналізу матриць Bk,Dk і предметної галузі система робить висновок про можливість задоволення ІП КК, або дає рекомендацію що до поповнення предметної галузі.
Матриці суміжності B і досяжності D, що відповідають усій множині P інформаційних потреб КК, містять дублюючу інформацію і надлишкові зв’язки. У результаті виключення інформації, що дублює, і надлишкових зв’язків система формує структуровану матрицю суміжності B і відповідний їй орграф G. Робота в інтерактивному режимі дозволяє описувати інформаційні потреби КК з урахуванням його індивідуальних особливостей, тобто настроювати предметну галузь на конкретного КК.
Для дослідження інформаційних потоків можуть бути використані нечіткі орієнтовані гиперграфи другого роду. Нехай множина Х={Xi}, iI={1,2,3,…n} – це множина посад у штаті підприємства – користувачів, що є джерелами і споживачами інформації, а – сімейство його нечітких підмножин, серед елементів яких можна виділити вихідні (початкові) і кінцеві. назвемо інформаційними потоками. Пара є нечітким неорієтованим гіперграфом другого роду, тому що кожне ребро є нечіткою підмножиною в множині Х, у котрому деякі вершини (принаймні, одна) є “коренями” ребра і можуть бути позначені індексом “*” і, принаймні, одна не позначена цим індексом, тобто
j={,,… ,},
де xi1,xi2,… ,xij є X, а uj – функція приналежності, що визначає ступінь інцидентності ребра j і вершини xi для усіх вершин x є X.
Нечіткі орієнтовані гіперграфи -рівня, тобто гіперграфи виду =(Х, ), що отримуються з гіперграфу =(Х, ) видаленням у кожному ребрі тих пар , для яких розмір uj(x), є [0,1] є математичною моделлю інформаційного потоку.
Ступіню кожної вершини в носії складеного нечіткого гіперграфу другого роду (носієм нечіткого гіперграфу =(Х, ) називається чіткий орієнтований гіперграф другого роду Н=(Х,U), що отримується із гіперграфу видаленням у всіх ребрах ступенів інцидентності uj(x) при всіх x є X, що ввійшли у ребра) характеризує інформаційний коефіцієнт вершини. Під інформаційним коефіцієнтом будемо розуміти кількість інформаційних потоків, у яких бере участь вершина як джерело і споживач інформації.
Кожне нечітке ребро можна уявити у вигляді нечіткого орієнтованого двочасткового графа ( i)=(xj u x*j, Гj) де xj- множина непомічених вершин ребра j x*j, – множина позначених вершин ребра j, а Гj-нечітке відображення , задане для всіх позначених вершин і що має вигляд
j(x)= j ; x є X*j ;

xj(x)=uj(x)  uj(x)
Кожна позначена вершина ребра відображається у всі позначені вершини зі ступенем відображення, рівної меншої зі ступенів інцидентності позначеної і даної непоміченої вершини і ребра .
Важливим етапом є формалізація процесу задоволення інформаційних потреб користувача.
Задоволення інформаційної потреби дозволяє досягнути відповідності
,
де I(Uз), I(Uасу)- тезауруси інформаційних потреб користувача й АСУ, як семантичних об’єктів.
Якщо I(Uз) I(Uасу)=1 і I(Uз)=I(Uасу), то має місце повне задоволення інформаційних потреб, якщо I(Uз) I(Uасу)0 і I(Uз)>I(Uасу), то має місце часткове інформаційне обслуговування.
Цільова функція інформаційного обслуговування має вигляд:

де Р – повнота; Е – точність; n – параметр, що варіюється.
Уявимо інформаційну базу АСУ як набір множин інформаційних компонентів (ІК):
M={mi}, i=
Кожна з множин може бути охарактеризована такими видами відношень.
1. Множиною ознак R={riq,}, що приймають на компонентах М значення з кінцевих наборів [rt]q, таких, що для кожного mi існує свій формальний образ
Rm=[rtqm,], (2)
де під  розуміється відсутність ознаки.
2. Множиною понять П={j} і відношень Е={k} таких, що для кожного mi має місце семантична уява
, (3)
де  – правило відображення.
Під інформаційним елементом розуміється фрагмент документа, сукупність даних, фрагмент відеограми і т.п. Вимога уніфікації інформаційної бази реалізується представленням ІК у стандартному вигляді, що припускає нарощування сукупності записів, що характеризує даний ІК відповідно до (2) і (3). Виконання цієї вимоги дозволяє робити пошук по заданому виді відношення або обох видах.
, (4)
де, Re(G) – умови реалізації цільової функції пошуку G.
Процес інформаційного пошуку представимо як виділення підмножини МdM, для кожного елемента якого виконується умова
(5)
де U3 – семантична уява запиту користувача.
При цьому запитами з уявою Rз зневажаємо, тому що можливість їхньої появи незначна. З урахуванням умови (4) в АСУ автоматично виконується ранжування підмножини Мd.
(6)
де F1 дискретна функція, визначена в області[1;d] і задовольняючій умові убування

F1 є функцією семантичного добору ІК із підмножини Мd, а в загальному випадку – із множини М. Процес семантичного пошуку в АСУ автоматизований; це дозволяє робити відсікання частини Мd по будь-якому заданому критерію (значення F1).
Об’єкт інформаційного обслуговування на визначеному рівні деталізації може бути поданий
двома взаємозалежними видами описів.
1. Матричні описи функціональних, посадових і особистих ознак і властивостей, типів навколишньої виробничої сфери

де N – розріджена матриця; n приймає визначені значення з наборів .
2. Ймовірносний опис

де pvn можливість того, що в даний момент часу користувач знаходиться в проблемній ситуації Vn, що потребує прийняття деякого рішення на основі додаткової інформації з АСУ.
Визначимо проблемну ситуацію V як задовольняючу таким умовам:
1. Постійність цільової установки Uф= const.
2. Будь-який ІК miMd має властивість викликати деякий зсув Uфi цілеспрямованого стану в напрямку певності або непевності. У загальному випадку

де Uф – повна руйнація цільової настанови
Таким чином, (7)
Вводячи в якості загальної функції добору

відзначимо, що одночасне убування F1 і F2 малоймовірно. Отже, упорядкування Md необхідно робити за планом
Md[F1(i)+F2(i)]=MdF,
(де  – операція упорядкування) і з дотриманням умови зменшення

де Dl – потреба в інформації; Ue – уява в природній мові; Uз – уява в ІПЯ.
При використанні в процесі пошуку і добору інформації загальної функції добору вираження (4) набуває такий вигляд:
(8)
і цільова функція обслуговування

де – пошуковий профіль ІК і 2 – правило відображення.
Гіпермедіа модель розуміє наявність сукупності даних різноманітних типів: текст, зображення, аудіо, відеодані, архіви і т.д., унаслідок чого виникає необхідність у їх структуризації. Всі дані розбиваються на підкласи Ki (до одного підкласу ставляться, наприклад, графічні файли різноманітних форматів), що розділяються на більш дрібні підкласи аж до атомарних одиниць даних. Під атомарними (елементарними) одиницями даних розуміються такі елементи, що не мають у собі доступних за допомогою навігаційної системи внутрішніх структур. Всі підкласи об’єднуються в один загальний клас даних К.

У результаті розбивки одержуємо об’єктно-орієнтовану ієрархію класів. Кожний об’єкт у ній є кортеж атрибутів елементів. Об’єктний клас Оi задається як набір із n визначень атрибутів, для кожного з який визначене його ім’я і відповідний домен (клас) Ki.

Загальний об’єктний клас О об’єднує всі об’єктні класи:
де nо – число об’єктних класів.
Для адекватного уявлення ієрархічної структури гіпермедіа документу, а також зручного уявлення його контексту, використовується множина М. Елементами цієї множини є об’єкти і/або інші множини:

Стан користувача u описується за допомогою двох компонентів списку станів – h і поточної
ситуації s:

Список станів є послідовність усіх тих множин mi, що використовувалися протягом роботи. Перед початком роботи список h пустий. Поточна ситуація моделюється за допомогою компоненту s, обумовленого як:
s=, де mM, r(MO), tR+
Тут s – поточна множина, r – активний елемент (не обов’язково атомарний), t – поточний час. Аналізуючи стан компонентів моделі користувача u, можна виділити ті фрагменти контексту, що являють для нього основний інтерес, і забезпечити швидкий і зручний доступ до них шляхом динамічного перетворення (адаптації) структури гіпермедіа документу. Для виконання таких перетворень необхідно задати формальний опис топології спеціальних операторів, що виконують перетворення структури документа.
Четвертий розділ присвячений дослідженню і розробці математичних і лінгвістичних засобів підтримки адаптивного інтерфейсу. Як концептуальна основа побудови інтерфейсу використовується модель користувача. Об’єднання в її складі різноманітних характеристик, що всебічно характеризують людей, – це новий крок до створення більш дружніх систем, що дозволяють працювати з користувачем на якісно новому рівні.
Модель адаптивного інтерфейсу визначається моделлю користувача і може бути подана в такому виглядіспосіб:

де Interface_type – тип інтерфейсу; des_par(i) – параметри управління дизайном інтерфейсу (колір, форма, розміри вікон, тип пікторграм, і т.п.); help_par(j) – параметри управління формою та змістом допомоги (термінологія, подробиці і т.п.); – параметри управління навігацією (обмеження, урахування навичок роботи з іншими програмами, “гарячі клавіші” і т.п.); – функціональні параметри (ступінь активності користувача, можливість управління сценарієм і ін.), znach – значення відповідних параметрів.
Під адаптивним інтерфейсом – адаптивною діалоговою системою будемо розуміти програмний комплекс, що підтримує інтерфейс, що видозмінюється в результаті інтерактивних впливів користувача. Реалізація складових компонентів залежить від багатьох чинників, у тому числі і від особливостей когнітивного стилю (КС) користувача. Розглянуто деякі КС: КС “Полезалежність – поленезалежність”; КС “Концептуальна диференційованість”; КС “Імульсивність-рефлексивність”.
До складу інтерфейсу введені тести для визначення особливостей користувача – вербальний тест Айзенка для оцінки інтелектуальних спроможностей і схильності до нестандартного мислення, шкала самооцінки Ч.Д.Спілберга і Ю.Л.Ханіна, призначена для визначення рівня реактивної й особистої тривожності, запитання EPQ за методикою Айзенка для вивчення індивідуально-психологічних властивостей особистості.
Користувач на підставі взаємодії з інтерфейсом формує індивідуальну інформаційну уяву деякої ситуації і реалізує поводження, що узагальнено може бути подано залежністю:
Wn(t)=Пп[Im,п(t),t],
де Пп – індивідуальний оператор поводження: Im,п – інформаційна уява ситуації.
Im,п= [Im,Q(t- ),t],
де Q – множина зовнішніх взаємодій на сенсорну систему користувача; t – поточний час; – час запізнювання, обумовлений інерційністю сенсорної системи.
Питання розробки лінгвістичного забезпечення є актуальним. Зарубіжні програмні комплекси, що організують роботу дружнього інтерфейсу, не забезпечують ефективної адаптації до російської або української мов. Необхідно, щоб машина через інтерфейс могла сприймати й опрацьовувати інформацію, подану на природній мові. У зв’язку з цим існує начальна потреба в створенні чинних моделей мови. Найбільше доступні із самої необхідної моделі морфологічного і логіко-семантичного аналізу тексту.
Загальна схема морфологічного аналізу включає: пошук словоформи в словнику готових словоформ; виділення основи; пошук основи в словнику основ; опрацювання словосполучень; предсинтаксис. У задачу останнього етапу входить підготування даних, спрощуючи роботу синтаксичного аналізатора: формуються номера рівнів словоформи вхідної пропозиції; позначаються слова можливо обумовлені попередніми словами; використовуються попередні синтаксичні фільтри, що усувають надлишкову морфологічну інформацію.
Логіко-семантичний аналіз інформації призначений для виділення з введеної словоформи її морфологічної інформації. У процесі роботи логіко-семантичного аналізатора використовуються бібліотека афіксів і бібліотека основ. Завдяки гнучкій системі програми до бібліотек можуть бути прикріплені інші файли, що містять, наприклад, семантико-синтаксичну інформацію даної основи.
Для опису інтелектуальних функцій людини-користувача використовується компараторна ідентифікація. Суть методу складається в тому, що випробуючий у деяких експериментах своїми реакціями формує значення деяких предикатів Р1,Р2, … ,Рr. У експерименті виявляються властивості предикатів, що формально записуються у виді логічних рівнянь, що зв’язують предикатні змінні X1,X2,…,Xr. Частина з цих рівнянь використовуються в ролі аксіом або вихідних постулатів теорії інтелекту. З аксіом, як із рівнянь, знаходяться значення предикатних змінних X1,X2,…,Xr. Внутрішня структура знайдених предикатів характеризує ті або інші деталі механізму інтелекту людини.
Предикат P(X1,X2,…,Xr)=L(f1(X1),f2(X2),…,fn(Xn)) характеризує фізично, що спостерігається (тобто об’єктивне) поводження випробовуючого, що виконує завдання дослідника і реагує на стимули X1,X2,…,Xn відповіддю =Р(X1,X2,…,Xn). Задача теорії інтелекту у загальному випадку полягає в тому, щоб із властивостей предиката Р, що виявляються при експерименті, витягти внутрішню структуру сигналів на вході; X1,X2,…,Xn; на виході Y1,Y2,… Yn; вигляд функцій f1,f2,…,fn і вид предиката L.
Закономірності поводження випробовуючого, виявлені в експерименті (в окремому випадку, це може бути лінгвістичний експеримент), записуються у вигляді системи логічних рівнянь
P1(X1,X2,… ,Xn)=1,
P2(X1,X2,… ,Xn)=1,
. . . . . . . . . .
Pl(X1,X2,… ,Xn)=1, що
зв’язують між собою предикатні змінні X1,X2,… ,Xn.
Під ситуаційно-текстовим предикатом припускається бінарний предикат P(X,Y), заданий на декартовому визначенні AxВ множин A і B. Тут X множини ситуацій, Y – множина текстів. Ситуація – це фізична реальність, дана випробовючому в його відчуттях. Під текстом припускається деякий припустимий об’єкт, а не суб’єктивний результат його сприйняття або розуміння випробовуючим. Множина A – множина ситуацій, множина У – деяка, достатньо чітко обкреслена сукупність текстів, сформована дослідником відповідно до задач вивчення лінгвістичної функції випробовуючого в даному експерименті.
Вважаємо, що відповідь випробовуючого t=p(X,Y) цілком визначається сприйняттям x=f(X) ситуації X і змістом y=g(Y) тексту Y. Сприймаючи текст Y і розуміючи його, випробовуючий із нього витягає цілком визначену думку y, що є суб’єктивною уявою тексту. При цьому думка однозначно визначається текстом, що визачає її Y. Функція y=g(Y) залежності думки y від тексту Y є функцією розуміння тексту.
Процес багатофакторного вибору можна описати в такий спосіб. ЛПР, подаються N>1 альтернатив, кожна з який характеризується n кількісно заданими натуральними показниками одного складу. На заданій множині альтернатив ЛПР реалізує відношення переваг і вказує найбільше кращу з них. Проблема складається в ідентифікації моделі вибору.
Задача параметричної ідентифікації полягає у визначенні матриці переваг ЛПР

Особливість рішень цієї задачі полягає в тому, що кількісний вимір значень функції корисності різноманітних альтернатив U неможливий, тому скористаємося методом компараторної ідентифікації.
Нехай кількісна характеристика ситуацій, запропонованих ЛПР для аналізу, характеризується матрицею натуральних показників
.
Тоді корисність кожної з альтернатив для ЛПР визначається матрицею

ЛПР вибирає альтернативу С
(9)
З (9) отримуємо
, (10)
де

Характеристики кожної альтернативи подаються ЛПР у натуральному вигляді. Кожна з них має різноманітний фізичний зміст і інтервал зміни, тому для цілей рішення задачі призведемо їх до єдиного інтервалу зміни і безрозмірного вигляду
(11)
Нехай нас цікавлять відносні “ваги” ознак, тобто
(12)
(13)
Задача полягає в тому, щоб визначити матрицю переваг М с урахуванням обмежень (11) і (12). Рівняння (12) є площина в n – мірному просторі, на якому обмеження (12) і (13) формують опуклий багатогранник, точки якого є припустимою множиною рішень . Множина порожня, якщо обмеження (12) – (13) несумісні. Для вибору єдиного рішення (значення матриці) із  необхідний деякий критерій. Як рішення пропонується вибирати Чебишевську точку яка розташована на максимінній по модулі відстані від всіх обмежень
(14)
Задача (14) є задачею лінійного програмування.
Оцінка ефективності адаптивного інтерфейсу містить у собі урахування трьох груп чинників: апаратного, програмного і користувального. Коефіцієнт ефективності є функцією виду

де А, В, С – відповідно коефіцієнти оцінки ефективності апаратної, програмної частин і людського чинника; – коефіцієнти значимості.
У роботі отримані аналітичні вирази для відповідних коефіцієнтів А, В и С.

де перший множник – коефіцієнт безвідмовності системи; другий – коефіцієнт швидкодії системи з урахуванням утрати швидкодії в результаті виправлення помилок; Е – коефіцієнт ергономічності апаратного забезпечення; Ga – вартісний коефіцієнт.
,
де перший множник характеризує швидкість виконання програми; другий – коефіцієнт “навченості” користувача; Gпр – коефіцієнт економічної ефективності програмного забезпечення інтерфейсу.

де i – психофізіологічний коефіцієнт i – го користувача; n – кількість досліджуваних операцій; i – коефіцієнт досвідченості i – го користувача; ТMi – кількість машино-годин, необхідних i-му користувачу для навчання; СMi – вартість машинного часу роботи ЕОМ; tфиз. i – час фізіологічної реакції i-го користувача.
П’ятий розділ: присвячений викладенню результатів використання розроблених моделей, алгоритмів і програм. Розроблено адаптивний інтерфейс автоматизованого робочого місця диспетчера системи електромереж. Наведено також результати використання моделей і алгоритмів у навчальному процесі вищих навчальних закладів.

ВИСНОВОК

Дисертаційне дослідження присвячене дослідженню і розробці математичних моделей, алгоритмів, інформаційних технологій рішення задач моделювання взаємодії кінцевого користувача з комп’ютерною системою управління, використанню моделей діяльності користувача при побудові адаптивних систем. Отримано такі результати:
1. У результаті аналізу принципів побудови адаптивних інтерфейсів, адаптивних систем показано, що для підвищення ефективності функціонування в основу їх побудови повинна бути покладена модель користувача.
2. У результаті аналізу моделей діяльності користувача показано, що моделі, що реалізують жорсткі алгоритми, не дозволяють враховувати особисті властивості користувача, а для досягнення цього необхідно переходити до використання моделей на основі набору характеристик користувачів.
3. Розроблено і доповнені елементи конструктивної теорії і проблемно-орієнтованого інструментарію моделювання взаємодії користувача і комп’ютеризованої системи.
4. Розроблено модель діяльності кінцевого користувача на основі набору характеристик.
5. Розроблено метод оперативного навчання користувача для підвищення швидкості засвоєння інформації.
6. Виконано формалізацію процесів задоволення інформаційних потреб користувачів.
7. Отримано характеристики інформаційних потреб кінцевих користувачів.
8. Розроблено лінгвістичні і математичні засоби підтримки адаптивного інтерфейсу.
9. Виконано апробацію розроблених моделей, алгоритмів і програм у реальних завданнях промислового виробництва.
Результати досліджень, математичні моделі використовуються також у навчальному процесі вузів при читанні лекцій, проведенні практичних занять, курсовому і дипломному проектуванні.

РОБОТИ З ТЕМИ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Кибалко И.И., Радванская Л.Н. Построение и самоорганизация моделей в комбинированных интеллектуальных системах // Вестник ХГТУ – Херсон: 1997 1 с.122-126.
2. Ходаков В.Е., Радванская Л.Н. Управление ресурсами в задачах технико-экономического планирования // Вестник ХГТУ – Херсон: 1997 2 с.135-138.
3. Радванская Л.Н. Модель пользователя на основе набора характеристик // Вестник ХГТУ – Херсон: 1999 1(5) с.8-12.
4. Ходаков Д.В., Радванская Л.Н. Модели деятельности и адаптивный интерфейс // Вестник ХГТУ – Херсон: 1999 1(5) с.12-17.
5. Ходаков В.Е., Бень А.П., Радванская Л.Н. Модели деятельности конечного пользователя // Эргономика на автомобильном транспорте. Вестник ХГАДТУ (ХАДИ) – Харьков: 1997 с.26-28.
6. Радванская Л.Н. Исследование информационных потребностей конечных пользователей // ргономика на автомобильном транспорте. Вестник ХГАДТУ(ХАДИ) Харьков: 1997 с.28-30.
7. Михайлов К.М., Радванская Л.Н. Системный анализ процесса программной реализации сложных вычислительных систем // Вестник ХГТУ – Херсон: 1999, c.111-115.
8. Радванская Л.Н. Многофакторные оценки альтернатив в условиях различной информированности //Информационные ресурсы: технологии, коммуникации. – Херсон: 1997 с.70-72

Анотація

Радванська Л.М. “Моделі, методи та засоби підвищення ефективності інтерфейсу “користувач-ЕОМ” в системах організаційного управління”.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – “Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології”. Херсонський державний технічний університет, Херсон, 1999р.
Дисертація присвячена розробці моделей і методів взаємодії кінцевого користувача з комп’ютерною системою, що забезпечують підвищення ефективності функціонування інтерфейсів. Досліджені моделі взаємодії користувача та ЕОМ, розвивається модель взаємодії кінцевого користувача на основі набору характеристик.
Розроблена концепція адаптивного інтерфейсу, в основу побудови якого покладена модель
користувача. Досліджені та розроблені математичні та лінгвістичні засоби підтримки адаптивного інтерфейсу. Розроблений адаптивний інтерфейс автоматизованого робочого місця диспетчера системи електромереж.
Ключові слова: інтерфейс, адаптивний інтерфейс, кінцевий користувач, модель кінцевого користувача, система управління.

Аннотация

Радванская Л.Н. ”Модели, методы и способы повышения эффективности интерфейса ”пользователь – ЭВМ” в системах организационного управления”. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. Херсонский государственный технический университет, Херсон, 1999г.
Диссертация посвящена исследованию и разработке моделей и методов взаимодействия конечного пользователя с компьютерной системой управления, обеспечивающих повышение эффективности функционирования интерфейса. Изучены конечные пользователи компьютерных систем. Выполнен анализ моделей деятельности пользователя, реализующих жесткие алгоритмы и модели, основанные на интеллектуальной переработке информации. Модели, реализующие жесткие алгоритмы, не позволяют учитывать поведенческие индивидуальные свойства пользователя. Развиваются модели на основе набора психофизиологических, профессиональных, информационных характеристик пользователя, как модели класса интеллектуальной переработки информации..
Рассмотрены вопросы повышения скорости усвоения информации пользователем. Предложен способ оперативного обучения пользователя (ЛПР), работающего с большими объемами аналитической информации. Обучение реализуется самой системой управления путем предварительного представления информации пользователю в виде ключевых слов (основных смысловых понятий). Скорость усвоения при этом повышается не менее, чем на 20%.
Исследованы вопросы моделирования информационных потребностей конечных пользователей. Для исследования информационных потоков были использованы нечеткие ориентированные гиперграфы второго рода. Выполнена формализация процессов удовлетворения информационных потребностей пользователей, выделены факторы, определяющие функцию прагматического отбора. Определены основные характеристики конечных пользователей: первых руководителей, руководителей среднего звена, работников оперативно-диспетчерской службы. Рассмотрены вопросы адаптации гипермедиа модели данных к конечному пользователю.
Сформулирована концепция построения адаптивного интерфейса и зависимость структуры интерфейса от модели пользователя. Модель адаптивного интерфейса определяется моделью пользователя. Показано, что программно-аппаратная реализация интерфейса зависит от многих факторов и от особенностей когнитивного стиля пользователя. Рассмотрены некоторые когнитивные стили пользователя.
Приведено изложение лингвистической поддержки адаптивного интерфейса. Рассмотрены вопросы морфологического и логико-семантического анализа текстов, а также математические средства поддержки адаптивного интерфейса. Используется метод компараторной идентификации (метод сравнения) для описания интеллектуальных функций человека.
Приведены также практические приложения результатов исследования. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ.
Ключевые слова: интерфейс, модель конечного пользователя, адаптивный интерфейс. конечный пользователь, характеристики пользователя.

The summary

Radvanska L.N. “ Models, methods and modes of a raise of effectiveness of the interface “ the user – computer ” in systems of organizational control ”.
Thesis on competition of a scientific degree of the candidate of engineering science on a speciality 05.13.06 – “ Automated control systems and progressive information process engineerings ”. The Kherson state engineering university, Херсон, 1999.
The thesis is devoted to development of models and methods of interaction of the end user with the computer system, which ensure a raise of effectiveness of operation of interfaces. Investigated models of interaction of the user and the COMPUTER, develops a model of interaction of the end user because of of gang of performances.
The developed concept of the adaptive interface, is puted in a basis of which construction a model of the user. The investigated and developed mathematical and linguistic modes of support of the adaptive interface. The developed adaptive interface of an automated workplace of the dispatcher of a system of electric systems.
Key word: the interface, adaptive interface, end user, model of the end user, control system.

Відповідальний за випуск В.Е. Ходаков

Підписано до друку 5.07.99

Об`єм 1 др. о.

Тираж 100 прим.

Друкарня Херсонського державного технічного університету.

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2019