Факультет електроніки та інформаційних технологій (ЕлІТ)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/20
Browse
2 results
Search Results
Item Інформаційна технологія моніторингу психофізіологічного стану людей-операторів, що працюють в автоматизованих системах обробки інформації і управління(Сумський державний університет, 2021) Вакал, Світлана Миколаївна; Вакал, Светлана Николаевна; Vakal, Svitlana MykolaivnaКваліфікаційна робота магістра виконана в чотири етапи. По-перше, було проаналізовано предметну область дослідження, порівняно можливі біометричні методи пізнання людини та їх значущість у світі. По-друге, встановлено задачі та цілі програмного продукту. На цьому ж етапі досліджено всі можливі методи на алгоритми моніторингу психофізіологічного стану операторів. Дослідження привели до висновку, що найкращим методом обробки та аналізу вхідної інформації є нейронна мережа, тому вирішено використати в роботі тришаровий персептрон Розенблата з механізмом «Переможець забирає все» та для навчання алгоритм Коханена. Зчитані вхідні даними з клавіатури потраплять до системи для їх редагування та створення еталонного вектору, який при перевірці поточного психофізіологічного стану стане у порівняння нововведених даних. Результатом роботи нейронної мережі є оповіщення співробітників про поточний стан. У програмі передбачено два розмежування користувачів, пояснюється тим, що була необхідність швидкого з’єднання з базою даних. Тому створено спеціальну форму, яка має безліч функцій пов’язаних з діями в базі користувачів. У результаті експериментальних досліджень середнє значення точності роботи системи ≈ 86 %, що повністю підтверджує працездатність всіх алгоритмів і моделей системи.Item Інформаційна технологія оцінки функціонального стану операторів інформаційних систем(Сумський державний університет, 2019) Вакал, Світлана Миколаївна; Вакал, Светлана Николаевна; Vakal, Svitlana MykolaivnaКваліфікаційна робота бакалавра присвячена розробці програмного продукту, який підлаштовується під функціональні особливості кожного оператора. Система збирає введені користувачем дані до текстових файлів і передає до новоствореної нейронної мережі, де відбувається її навчання. Наступний крок – введення одного з ключових слів у хаотичному порядку та передача їх даних до вже існуючої нейронної мережі, де порівнюються нові значення з еталонними, що видала попередньо мережа. Фінальним є виведення повідомлення про поточну оцінку функціонального стану операторів інформаційних систем та запис результату до файлу з статистичними даними.