CC BY
62
вает высокую устойчивость к искажениям при снижении реальной скорости передачи информации всего на 3%.
Литература
1. Блэк Ю. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы. М., Мир, 199G.
2. Протоколы информационно-вычислительных сетей: Справочник/ С.А.Аничкин, С.А.Белов, А.В.Берштейн и др.; Под. ред. И.А Мизина, А.П.Кулешова. - М.: Радио и связь, 199G. 5G4 с.:ил.
3. Кокин В.В., Каунг Сан, Портнов Е.М., Чжо Зин Лин. К вопросу построения эффективных систем телемеханики //Актуальные проблемы энергосбережения и эффективности в технических системах: Тезисы докладов 3-ей Международной конференции с элементами научной школы. Тамбов, 25-27 апреля 2G16 года. С.312-313.
4. Чжо Зо Е, Портнов Е.М., Гагарина Л.Г. Исследование проблемы повышения оперативности информационных обменов систем телемеханики // «Известия вузов. Электроника». № 4. 2G16. C.353-359.
Development of a modified method for transmitting information on the main communication channels in remote control systems
Vitaliy Vladimirovich Kokin, Post-graduate student of the department of computer science and software of computer systems, National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia
Aung Kyaw Myo, Post-graduate student of the department of computer science and software of computer systems, National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia
Evgeniy Mihaylovich Portnov, Dr. Technical sciences,Professor of the Department of Informatics and Software of Computer Systems, National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia
Kaung San, Post-graduate student of the Department of Informatics and SoftwareMaintenance of computer systems, National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia
Oleg Ivanovich Lisov, Dr. Technical sciences,Professor of the Department of Informatics and Software of Computer Systems, National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia
A method for arranging work cycles during information exchanges in the remote control system is provided, which provides localization of the consequences of data distortion in a single work cycle and the absence of aftereffects of distortions for adjacent work cycles with a reduction in the real information transfer rate by only 3%.
Keywords: Remote control system, duty cycle, speed, main communication channel, reliability, management, control, noiseless coding.
УДК 519.254
КРИТЕРИЙ КРАСКЕЛ-УОЛЛИСА ПРИ РАЗРАБОТКЕ МЕТОДИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОТБОРА
Ирина Владимировна Ретинская, д-р техн. наук, профессор, e-mail: [email protected], Екатерина Юрьевна Феактистова, магистрант, e-mail:[email protected], Мария Викторовна Иванова, канд. техн. наук, доцент,
e-mail: [email protected], Елена Витальевна Глебова, д-р техн. наук, профессор, e-mail: [email protected], РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина http://www.gubkin.ru
В статье рассмотрены возможные методы оценки значимости психодиагностических методик, подобранных для оценки профессионально-важных качеств сотрудников предприятия транспорта газа и выбран непараметрический критерий Краскела-Уоллиса.
Ключевые слова: снижение аварийности, профессиональная пригодность, профессионально-важные качества, психодиагностические методики, критерий Краскела-Уоллиса.
В настоящее время серьезной задачей является повышение безопасности труда на объектах топливно-энергетического комплекса.
Травмы и аварии на объектах топливно-энергетического комплекса могут быть вызваны ошибочными действиями не только рабочих, но и руководителей и специалистов. Уровень развития профессионально важных качеств руководителей и специалистов особенно важно учитывать при проведении работ повышенной опасности, при организации действий персонала в нештатных ситуациях.
Исследования проводились на объекте ООО «Газпром Трансгаз Самара», который осуществляет транспортировку газа, а также качественное обслуживание, ремонт газопроводов и газоперекачивающего оборудования.
С целью изучения психологических и психофизиологических особенностей производственной деятельности руководителей, разработки требований к составу и уровню развития их профессионально важных качеств, обеспечивающих успешное освоение и выполнение профессиональной деятельности, был проведен профессиографический анализ деятельности руководителей ООО «Газпром трансгаз Самара» [1].
С помощью метода экспертных оценок выявлены профессионально важные качества, необходимые для успешной деятельности начальников газокомпрессорной службы, линейно-эксплуатационной службы, службы электроводоснабжения и службы контрольно-измерительных приборов и автоматики [2].
В таблице 1 приведена мотивация выбора каждого профессионально важного качества на примере анализа деятельности начальника газокомпрессорной службы.
Таблица 1
Профессионально важные качества начальника газокомпрессорной службы
Профессионально важные качества Мотивация необходимости
Интеллектуальные
Аналитическое мышление Проведение анализа причин изменения и отклонения от нормальных величин параметров газоперекачивающих агрегатов, принятие мер по их предупреждению, составление отчетной документации по эксплуатации, наладке и испытанию оборудования, учету аварий.
Пространственное мышление Умение предвидеть возможные изменения обстановки и ожидаемые результаты проводимых мероприятий. Необходимость ориентироваться в конструкторской и технологической документации.
Техническое мышление Понимание технологических процессов перекачки газа
Память Контроль за выполнением ряда мероприятий, содержащих большие объемы информации
Внимание Постоянный контроль и периодическая регистрация параметров газоперекачивающих агрегатов, а также контроль за выполнением ряда мероприятий, содержащих большие объемы информации
Психофизиологические
Скорость мыслительных процессов Необходимость быстро ориентироваться в нестандартных, аварийных ситуациях. Необходимость руководить людьми в нестандартных ситуациях.
Эмоциональная стабильность Осуществление контроля за выполнением ряда мероприятий, требующих высокого нервного напряжения, высокого уровня личной ответственности за их возможные последствия.
Личностные
Ответственность Контроль за выполнением мероприятий, обеспечивающих безопасность технологического процесса и безопасность работы сотрудников.
Коммуникабельность Ежедневное взаимодействие с работниками газокомпрессорной службы, а также с другими службами линейно-производственного управления и подрядных организаций.
Организаторские способности Осуществление руководства работой подчиненного персонала, оказание влияние на других работников при организации ряда мероприятий, способность побуждать людей к активным действиям.
Адекватное поведение в конфликтной ситуации Осуществление руководства работой газокомпрессорной службы, ежедневное взаимодействие с другими службами линейно-производственного управления, ответственность за выполнение мероприятий, связанных с эксплуатацией компрессорных станций.
Для количественной оценки профессионально важных качеств руководителей объектов магистрального транспорта газа были подобраны апробированные тестовые методики [3], представленные в таблице 2.
Таблица 2
Методики для оценки ПВК
№ п/п Профессионально важное качество Методики для оценки ПВК
Интеллектуальные
1. Аналитическое мышление «Установление закономерностей» «Краткий ориентировочный тест» - шкала А
2. Пространственное мышление «8-тест» «Краткий ориентировочный тест» - шкала Р
3. Техническое мышление Тест Беннета
4. Память «Отыскивание чисел с переключением» «Шкалы»
5. Внимание «Отыскивание чисел с переключением» «Краткий ориентировочный тест» - шкала W «Расстановка чисел»
Психофизиологические
6. Скорость мыслительных процессов «Установление закономерностей» «Отыскивание чисел с переключением» «Шкалы» «8-тест» Тест Беннета «Краткий ориентировочный тест»
7. Эмоциональная стабильность «Прогноз-2» «Шестнадцатифакторныйличностный опросник Кэттелла» - факторы С, Н, О, 03 «Краткий ориентировочный тест» - шкала Е
Личностные
8. Ответственность «Шестнадцатифакторный личностный опросник Кэттелла» - фактор «в»
9. Коммуникабельность «Коммуникативные и организаторские способности» (КОС) - шкала К
10. Организаторские способности «Коммуникативные и организаторские способности» (КОС) - шкала О
11. Поведение в конфликтной ситуации «Поведение в конфликтной ситуации» (ПКС)
Целью данной работы является оценка значимости предложенных психодиагностических методик.
Предположим, что все используемые методики дают аналогичные результаты, и достаточно пользоваться одной из них. С точки зрения математической статистики это означает, что математические ожидания (или дисперсии) генеральных совокупностей (т.е. всех возможных результатов тестирования) равны между собой.
Для определения значимости принимаем наше предположение за нулевую гипотезу (утверждение об отсутствии различий в значениях). Согласно нулевой гипотезе (Но) различия между значениями недостаточно значительно, а независимая переменная (методика) не оказывает влияния на результаты тестирования.
Тогда альтернативная гипотеза (гипотеза о значимости различий) утверждает о наличие значительных различий в методиках. Альтернативная гипотеза (Ид) является «рабочей» гипотезой исследования. В соответствии с этой гипотезой, различия достаточно значимы и обусловлены влиянием независимой переменной (методикой) на результат.
В случае, когда вид распределения или функция распределения нам известны, задачу оценки различий групп независимых наблюдений можно решить с использованием параметрических критериев: критерия Стьюдента (если сравниваются средние значения выборок); критерия Фишера (если сравниваются дисперсии выборок); однофак-торного дисперсионного анализа [4,5].
Общим ограничением применения данных критериев является принадлежность выборки (ответов тестируемых) нормальному распределению [4].
График нормального распределения представлен на рис. 2. « зко
h
£ I
о
130
1 1 1 N
/ \
/ \
} Л L
t л
0,3 0,4 9,5 0,-ti 0,7 0,8 0,9
,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 Сво&сгпа
Рис. 2. Вид нормального распределения: гистограмма экспериментальных данных; о1ибающая
В качестве примера рассмотрена проверка на нормальность распределения результатов по тесту «Установление закономерностей».
Методика предназначена для изучения некоторых особенностей процесса мышления (активности, сообразительности) и оперативной памяти.
Сущность методики состоит в поиске слов с определенным (заданным) порядком и количеством букв. В начале каждой строки стоят условные знаки - X, О, *, +, -, ?, !. Этими знаками «закодирован» порядок букв в одном из слов данной строки, необходимо отыскать и сделать соответствующую пометку в регистрационном бланке (рис.3).
№ Код задания а б в г д
1 X!X КОТ КОК РОК РОТ -
2 ?O?O МАША КАША РАМА МАМА -
3 СОДА КРОТ БРОД СОРТ -
Рис. 3. Пример регистрационного бланка
Для определения принадлежности выборки нормальному распределению была использована программа MS Excel.
В качестве входного интервала выступает интервал исследуемых данных (набранные баллы тестируемых по тесту), представленных в табл. 3.
Таблица 3
Результаты по тесту «Установление закономерностей»
№ тестиру- Результат № тестиру- Результат
емого по тесту емого по тесту
1. 0,80 12. 0,933
2. 0,833 13. 0,433
3. 0,967 14. 0,80
4. 0,367 15. 0,833
5. 0,567 16. 0,70
6. 0,20 17. 0,867
7. 0,70 18. 0,967
8. 0,567 19. 1
9. 0,80 20. 1
10. 0,933 21. 0,933
11. 1,0 22. 0,967
На рис. 4 представлен график эмпирической плотности распределения. Это фактически распределение количества верных ответов тестируемых по диапазонам (карманам). Под карманом в работе понимается диапазон значений набранных баллов тестируемых, под частотой - количество тестируемых, набравших баллы в пределах диапазона значений карманов. Так как значения карманов не были заданы, то набор интервалов, равномерно распределенных между минимальным и максимальным значениями данных, был создан автоматически.
15
ю
5 о
8 7
П | 6 5 I—I
■ ■ I . ' о I I I I ,
| Частота
0,2
0,4 0,6
Карман
0,8
Рис. 4. График распределения количества верных ответов тестируемых по диапазонам (карманам)
0,6 0,8 0,95 1
Карман
Рис. 5. Гистограмма по объединённым заданныш карманам
Поскольку при построении гистограммы в некоторые карманы попало менее четырех значений, они были объединены и произведено построение гистограммы повторно. Результаты повторного построения отображены на рис. 5.
Визуально сравнивая полученную гистограмму (рис.5) с гистограммой на рис. 2, делаем вывод, что распределение случайных величин (ответов) не подчиняется нормальному закону распределения.
Наиболее убедительные результаты проверки нормальности распределения случайной величины даёт использование критериев согласия. Здесь нулевая гипотеза Но представляет собой утверждение о том, что распределение случайных величин (ответов тестируемых), из которой получена выборка, не отличается от нормального. Среди критериев согласия наибольшее распространение получил критерий х2 (хи-квадрат).
Данный метод основан на сравнении значения эмпирической Т-статистики с критическим значением Т-статистики.
Для расчета наблюдаемых результатов (эмпирической Т-статистики) была использована формула:
= 2?=1
к (т^-прО2
ПР1
(1)
где т.1 - частота попадания в 7-тый интервал (карман); п - число опытов (тестируемых);
Р( - теоретическая вероятность попадания в 7-тый интервал.
Теоретические частоты р1 были вычислены в программе МБ Есхе1, как разность значений функции нормального распределения (функция НОРМ.РАСП). Затем по формуле 1 рассчитана эмпирическая Т-статистика, критическое значение Т-статистики было посчитано с помощью критерия Ткрит вычислялось как квантиль распределения Хи-квадрат на уровне значимости 0,05. Число степеней свободы равно 1, так как гипотеза сложная. Результаты расчетов представлены в табл. 4.
Таблица 4.
№ кармана P(i) T А эмп T Акрит
1 0,231407933 0,16 26,58 3,84
2 0,311129133 1,182368
3 0,226856303 1,68 • 10"5
4 0,058695976 25,23723
Сравнивая величину статистики эмпирическую и критическую, делаем вывод, что ^крит ^<^эмпирич, следовательно, гипотезу о нормальности распределения отвергаем.
На основании полученных результатов, делаем вывод, что применение параметрических критериев в данной работе невозможно.
При анализе статистических данных, которые не подчиняются нормальному закону распределения, пользуются непараметрическими критериями такими как, например [4]:
- T-критерий Вилкоксона;
- T-критерий Уайта;
- критерий Ван-дер-Вардена;
- U-критерий Манна-Уитни;
- T- критерий Манна-Уитни;
- критерий ХИ-квадрат;
- критерий Колмогорова-Смирнова.
-и др.
Однако при использовании вышеприведенных методов также накладываются определенные ограничения к их применению [4], в связи с этим в данной работе является возможным использование критерия Краскела-Уоллиса - непараметрической альтернативе одномерному дисперсионному анализу. Данный метод используется для сравнения трех или более выборок, и проверяет нулевые гипотезы, согласно которым различные выборки были взяты из одного и того же распределения. Единственным ограничение данного критерия является то, что таблицы с критическими значениями представлены только для трех выборок. Однако при достаточно большом объёме выборок (больше пяти) Г-статистику можно аппроксимировать ^-распределением с (с - 1) степенями свободы [5].
Интерпретация критерия Краскела-Уоллиса в основном сходна с параметрическим одномерным дисперсионным анализом, за исключением того, что этот критерий основан на рангах - порядковых номерах единиц совокупности [5].
Для перевода экспериментальных данных в ранги была использована программа MS Excel. Наименьшему значению (результату тестирования) присваивается первый номер. Если значение в вариационном ряду встречается единственный раз, то ранг равен порядковому номеру. Если значение в вариационном ряду встречается два или более раз, то ранг вычисляется как среднее из порядковых номеров, которые присвоены этому значению.
Фрагмент результатов представлен в таблице 5.
Таблица 5
Фрагмент расчёта рангов
№ тести ру- емо го Установление закономерностей S-тест Шкалы Расстановка чисел ЧКТ Тест Беннета
Баллы Ранг Баллы Ранг Баллы Ранг Баллы Ранг Баллы Ранг Баллы Ранг
1. 0,5 378,5 0,573 431 0,1 62,5 0,44 324 0,417 305,5 0,928 695
2. 1 740,5 0,9 678 0 4,5 1 740,5 0,437 322,5 0,857 657
3. 0,8 604 0,82 627 1 740,5 1 740,5 0,479 333 0,886 662
4. 0,833 633 0,92 690,5 0,1 62,5 1 740,5 0,271 193 0,857 657
5. 0,967 707,5 0,893 666,5 0,1 62,5 1 740,5 0,417 305,5 0,842 640
6. 0,367 255 0,807 620 1 740,5 1 740,5 0,458 329,5 0,8 604
7. 0,567 429,5 0,453 328 1 740,5 1 740,5 0,5 378,5 0,857 657
8. 0,2 160,5 0,6 481,5 0,1 62,5 0,64 510 0,042 10 0,4 275
9. 0,7 549 0,893 666,5 1 740,5 0,6 481,5 0,125 111 0,8 604
Нулевая гипотеза заключается в том, что результат всех тестов одинаков и достаточно использование одного из них: Но: М1 = М2 = М3 =М4, где М1...М4 - математические ожидания генеральных совокупностей, из которых получены тестовые выборки. Альтернативная гипотеза утверждает, что по крайней мере один тест отличается от других: На: не всеMj (j = 1, 2, 3, 4) являются одинаковыми.
Таким образом, при заданном уровне значимости а (5%) решающее правило формулируется так: гипотеза Н0 отклоняется, если Тэмп > х2 , в противном случае гипотеза Н0 не отклоняется. Критические значения х -распределения, вычисленное с помощью программы MS Excel, для числа степеней свободы с-1 равно 48,6.
T-статистика эмпирическая рассчитывалась по формуле:
^УЫ^ч-зс«*1) (2)
где N=n t (где n - количество тестируемых; t - количество тестов) — общее количество наблюдений в объединенных выборках, Nj — количество наблюдений в j-й выборке (результатам по определенному тесту) (j = 1, 2, ... , с), Tj — сумма рангов j-й выборки [5].
Фрагмент результатов промежуточных расчетов представлен в табл. 6.
Таблица 6
Фрагмент результатов промежуточных расчетов Н-статистики эмпирической
Установление закономерностей S-тест Шкалы Расстановка чисел ЧКТ Тест Бен-нета
T, 12 751,5 13042 10864,5 15385 5877 13571,5
т* 162 600 752 1,7 • 108 1,18 •lO8 2,37 •Ю8 34539129 1,84 • 108
Tj2 Nj 7 390 943,28 7731535 5365335 10759010 1569960 8372073
С о JTjl L-i N /=1 1 132 138 120
В итоге Т-статистика эмпирическая, посчитанная по формуле 2, равна:
Т = 357 94
^эмп
Сравниваем значения ХИ-квадрата и Т-статистики: Т > % (357,94 > 48,4). Следовательно, гипотеза Но отклоняется, то есть мы не можем использовать только одну из предложенных методик и нужно пользоваться каждой из подобранных.
Авторы считают, что в работе новыми являются следующие положения и результат:
1. Проведено исследование по доказательству значимости подобранных психодиагностических методик для оценки профессионально важных качеств.
2. Для решения поставленной задачи был подобран критерий Краскела-Уоллиса.
3. Доказано, что для оценки профессионально важных качеств необходимо использовать каждую из подобранных методик.
Литература
1. Профессиографический анализ деятельности руководителей и специалистов объектов магистрального транспорта газа // Управление качеством в нефтегазовом комплексе. - 2011. -№1. С. 46-49.
2. Павлова Н.М., Иванова М.В., Волохина А. Т., Глебова Е.В. Экспертная оценка как метод анализа производственной деятельности руководителей и специалистов ООО «Газпром транс-газ Самара» // Безопасность жизнедеятельности. 2011. № 7. С. 24-29.
3. Павлова Н.М., Иванова М.В., Волохина А.Т., Глебова Е.В. Подбор психодиагностических методик для оценки профессионально важных качеств руководителей и специалистов ООО «Газпром Трансгаз Самара» // Безопасность жизнедеятельности. 2012. №1. С. 20-24.
4. Рублёва Г.В. Математическая статистика: статистические критерии проверки гипотез. Учебно-методическое пособие для студентов очной формы обучения технических и инженерных специальностей. - Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2014. 50 с.
5. Левин Д.М., Дэвид М., Стефан, Дэвид, Кребиль Т.С., Тимоти С., Беренсон М.Л., Марк Л. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel, 4-е изд. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. 1312 с.
The kruskal-wallis criteria to development a methodology of the professional selection
Irina Vladimirovna Retinskaya, Doctor of Technical Sciences, Professor, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (NRU)
Ekaterina Yur'evna Feaktistova, Graduate student, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (NRU)
Maria Viktorovna Ivanova, Cand. Technical Sciences, Associate Professor, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (NRU)
Elena Vital'evna Glebova, Doctor of Technical Sciences, Professor, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (NRU)
In this article we discuss possible methods of the significance of the psychodiagnostic methods for the significance of the professional qualities of the employees of the enterprises of gas transportation and selected non-parametric Kruskal-Wallis criteria.
Key words: reduction of accidents, professional suitability, professional-important qualities, psychodiagnostic methods, Kruskal-Wallis test.
УДК 539.124;519.23
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРОЦЕССАХ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПОТОКАМИ ИОНИЗИРУЮЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ
Алексей Федорович Каперко, профессор, профессор, e-mail: [email protected], Владимир Петрович Кулагин, профессор, руководитель лаборатории,
e-mail: [email protected], Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
http://www.hse.ru
Рассматривается использование в качестве интеллектуального метода контроля потоков ионизирующего излучения нейросетевой подход обработки выходной информации со спектрометра, построенного на алмазных детекторах. С помощью спектрометра анализируются 24 выходных сигнала, содержащих интегральные количественные характеристики потоков ионизирующего излучения. Обрабатывается информация о потоках электронов, протонов и тяжелых заряженных частиц в энергетическом диапазоне от 0 до 10000 МэВ. Предложен математический аппарат, позволяющий получать информацию о дифференцированных значениях плотностей потоков ионизирующего излучения в 21 энергетическом диапазоне. Модель преобразования информации в тракте регистрации спектрометра основывается на использовании алгоритма моделирования в программном пакете GEANT4.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, контроль, ионизирующее излучение, программный пакет GEANT4.
