Вакал, Світлана МиколаївнаВакал, Светлана НиколаевнаVakal, Svitlana Mykolaivna2021-01-042021-01-042021Вакал, С. М. Інформаційна технологія моніторингу психофізіологічного стану людей-операторів, що працюють в автоматизованих системах обробки інформації і управління : робота на здобуття кваліфікаційного рівня магістр : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. Є. А. Лавров. Суми : СумДУ, 2020. 130 с.0000-0002-6034-9955https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/81425Кваліфікаційна 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.ukcneштучна нейронна мережанейронна мережамоніторингінформаційна технологіяоператорлюдина-операторпсихо-фізіологічний станMatlabперсептронMasters thesis