CC BY
194
Отметим, что оценка стойкости СБИС к воздействию тяжелых заряженных частиц в полном виде включает в себя определение оценки времени потери работоспособности СБИС и пороговой энергии наступления тиристорного эффекта, если он наблюдается. Однако очень часто проектировщику аппаратуры достаточно знать пороговое значение энергии и зависимости сечения и частоты сбоев от энергии частиц при условии, что ти-ристорный эффект отсутствует. Поэтому, как правило, расчет на этом заканчивается. Необходимо только оценить его адекватность и, если точность расчета вписывается в допустимые нормы, сформировать результаты для окончательного вывода.
Разработанная подсистема позволяет проводить расчет параметров внешней среды (радиационного воздействия), изменения параметров моделей стандартных элементов при воздействии статических видов радиации космического характера - электронного и протонного излучений, характерных для космического пространства.
Программное обеспечение радиационного моделирования включает модули:
• монитора - центрального звена средств моделирования, который обеспечивает взаимодействие всех программных модулей, а также выход на операционную систему;
• расчета накопленной дозы, определяющего характеристики внешней среды;
• расчета заряда в подзатворном диэлектрике, который накапливается при воздействии статических факторов космического пространства;
• расчета параметров моделей транзистора для схемотехнического моделирования с использованием ¿р/се-подобных программ.
Полученные значения параметров транзисторов соответствуют их деградации при воздействии данной дозы радиации. Данные об элементах заносятся в БД. Они относятся к так называемым неисправным элементам. Для моделирования предусмотрены три несправных элемента, соответствующих значению дозы уровней начального, среднего и конечного изменений параметров.
Эти уровни соответствуют следующим величинам дозы: начальной, когда изменения параметров только начинаются; конечной, при которой изменения выходят на норму технического задания или технических условий, и средней, расположенной в средней между ними точке.
Численные значения накопленной дозы вы-считываются в зависимости от вида воздействия и его ионизационной составляющей. Другими словами, данный модуль позволяет свести всю сложную совокупность внешнего воздействия к понятиям дозы.
Комплекс программ расчета стойкости к электронному и протонному излучениям обеспечивает полное представление о стойкости изделия к факторам космического пространства.
Графический редактор обеспечивает ввод информации и вывод результатов расчета в наглядной форме. Программный модуль интерфейса пользователя предназначен для взаимодействия человека и ЭВМ.
Предусмотрена обучающая подсистема.
Литература
Ачкасов В.Н. Проектирование микроэлектронных компонентов космического назначения: монография. Воронеж: ВГУ, 2005. 270 с.
УДК 004.81:159.942.52
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ МЕТОДОВ
В.Л. Розалиев, к.т.н.; А.В. Заболеева-Зотова, д.т.н.
(Волгоградский государственный технический университет, rozaliev_v@mail-ru, [email protected])
Объектом рассмотрения в настоящей работе являются эмоции человека. Основные задачи статьи - это определение основных понятий, характеристик, функций из теории эмоций и построение математической модели эмоции. Предложенная модель не только интересна теоретически, но и имеет практическую направленность.
Ключевые слова: эмоции человека, иммунные системы, нечеткий вывод, математические модели, акустические параметры речи.
Вопрос рассмотрения эмоций и практического применения знаний о них все чаще встает в самых разных сферах нашей жизни [1].
В современной теории эмоций положительные и отрицательные эмоции трактуются как противо-
положные, и человек в каждый момент может находиться либо в радостном, либо в подавленном эмоциональном состоянии [2]. Корреляция между положительными и отрицательными либо обратная, либо близка к нулю. Зависимость между ними
однозначно не установлена, но возможными критериями оценки такой зависимости могут быть возраст, личностные особенности, социальный статус и др. Однако многие авторы отмечают и наличие сложных эмоций, что, в свою очередь, противоречит первому утверждению [1, 2]. Конечно же, такое деление во многом условно. Например, страх (традиционно считающийся отрицательной эмоцией) имеет положительную составляющую и может приносить удовольствие. А радость может проявляться в форме злорадства, принося такой же вред, как и гнев. Для того чтобы устранить неоднозначность трактовок положительных и отрицательных эмоций, введем следующее разделение: существуют эмоции, способствующие повышению психологической энтропии (отрицательные), и эмоции, наоборот, улучшающие конструктивное поведение (положительные). При этом под оценкой конструктивного поведения будем понимать выполнение или невыполнение некоторого ранее намеченного действия.
Характеристиками эмоционального реагирования являются:
• интенсивность - глубина переживаний и величина физиологических сдвигов;
• длительность протекания - от мимолетных переживаний до состояний, длящихся несколько часов (дней);
• предметность - степень осознанности и связи с конкретным объектом и ситуацией; все эмоциональные реакции имеют под собой определенный предмет, непредметные реакции - менее определенный предмет;
• влияние на поведение и деятельность (стимулирующее или тормозящее);
• модальность - качественная специфика эмоционального реагирования; означает, что в отношении того или иного предмета возникает определенно направленная эмоциональная реакция (например, при достижении цели - радость, при недостижении - разочарование, в опасной ситуации - страх);
знак - положительные и отрицательные эмоции (сильнее выражены);
• реактивность - быстрота возникновения или изменения;
• качество - связь с потребностью; степень произвольного контроля.
Эмоциональное реагирование делится на:
1) кратковременные эмоции, включающие
a) эмоциональный отклик - динамично изменяющееся состояние, неизменяющееся эмоциональное состояние (пример: эмоциональное реагирование спортсменов во время игры);
b) эмоциональную вспышку - изменяет эмоциональное состояние, обладает большей интенсивностью;
c) эмоциональный взрыв - означает кратковременную бурно развивающуюся реакцию,
изменяющую эмоциональное состояние с подавлением волевого контроля;
2) эмоциональное состояние - длительное, устойчивое состояние (настроение, эмоциональное поведение);
3) эмоциональный тон - характерное реагирование на отдельные свойства объектов или явлений (приятные или неприятные запах, звук, сочетание цветов) [2].
Функциями эмоционального тона являются следующие.
• Ориентировочная: состоит в сообщении организму, опасно или нет то или иное воздействие, желательно оно или от него надо избавиться. По мнению советского физиолога академика Анохина П.К., это «пеленги» полезности или вреда, устойчиво сохраняющиеся на протяжении миллионов лет.
• Обратная связь: сообщает человеку, что имеющаяся биологическая потребность удовлетворена (эмоциональный тон - удовольствие) или не удовлетворена (эмоциональный тон - неудовольствие).
• Регулирующая: состоит в необходимости проявления определенных видов поведения до тех пор, пока не будет достигнут нужный организму результат. Следует учесть торможение некоторого поведения: то, что раньше приносило удовольствие, теперь вызывает отвращение.
Эмоциональный тон со временем может меняться (дети ненавидят лук, став взрослыми, они спокойно едят его). Важна и сила раздражителя (то, что при слабом давлении приятно, при сильном вызывает неприязнь). Многократное повторение положительных реакций ведет к их нейтрализации.
Определим понятие эмоции. Под эмоцией будем понимать переживание человеком в данный момент своего отношения к чему-либо. Эмоция -рефлекторная адаптивная психофизиологическая реакция, связанная с проявлением субъективного пристрастного отношения (в виде переживаний) к значимой ситуации и ее исходу и способствующая организации и обеспечению целесообразного с точки зрения целостности и сохранности организма поведения человека [2]. Эмоции характеризуются отчетливо выраженной интенсивностью (достаточно сильно выраженное переживание человеком горя, радости); ограниченной продолжительностью (эмоция длится относительно недолго, ее продолжительность ограничена временем непосредственного действия причины или временем воспоминания о ней); хорошей осознаваемостью причины ее появления; связью с конкретным объектом, обстоятельством; полярностью (радость и печаль, гнев и страх).
Эмоция - намного более высокий в эволюционном развитии уровень эмоционального реагирования, чем эмоциональный тон. Это адаптивная
реакция на ситуацию, а не на определенный раздражитель. (Ребенок начинает радоваться, когда получает конфету, а не когда станет ее есть.) Эмоциональный тон приводит к эмоции, но эмоция возникает при оценке ситуации (боль грозит неприятностями, которые необходимо преодолевать). Эмоции - дифференцированная оценка разных ситуаций. Эмоциональный тон дает обобщенную оценку, эмоция более тонко показывает значение той или иной ситуации. Это не только способ оценки предстоящей ситуации, но и механизм заблаговременной и адекватной подготовки к ней за счет мобилизации психической и физической энергии. Как и эмоциональный тон, она выступает в виде механизма предвидения значимости для человека той или иной ситуации и механизма закрепления положительного и отрицательного опыта (положительное или отрицательное подкрепление деятельности).
Учитывая, что на практике очень сложно объективно оценить эмоции человека в силу отсутствия априорной информации о ситуации, в которой он находится, а также субъективности такой оценки, примем за эмоцию совокупность эмоциональных тонов, переживаемых в конкретный момент. Построим модель эмоций. Рассмотрев различные подходы к построению моделей (классический логический подход, нечеткая логика, нейронные сети, имитационное моделирование) и проанализировав возможности их применения для построения модели эмоций, был сделан вывод, что наиболее подходящим аппаратом для описания модели эмоций будет аппарат иммунных систем [1, 3, 4]. При этом математическая модель строится на основе соотношения баланса для каждого из компонентов, участвующих в возникновении и протекании эмоции. Именно ввиду такой концепции частные особенности эмоций не существенны для анализа динамики их развития, на первый план выступают основные закономерности протекания эмоции. Ограничимся рассмотрением трех компонент: объекта, вызывающего эмоции (стимула), знаний об объекте, вызывающем эмоции (описание того, как нужно противодействовать стимулу), и способностей к обучению, позволяющих получать знания о стимуле. Рассмотрим процесс возникновения и протекания эмоции. Пусть в момент 10 человеку был предъявлен некоторый стимул. Действие его приведет к возникновению эмоции, то есть к переходу человека из нормального для него состояния в состояние, измененное под действием стимула. Для минимизации этого эффекта и возврата в нормальное состояние человеку требуются знания о действии стимула. Если стимул был предъявлен впервые, происходит обучение, то есть повышение количества знаний о нем; время протекания эмоции (1) достаточно велико. Если стимул уже предъявлялся, то либо его действие полностью игнорируется, либо человек возвраща-
ется в нормальное состояние значительно быстрее. При этом стоит учесть, что при длительном непредъявлении некоторого стимула происходит удаление знаний о нем. Таким образом, эмоция является механизмом поддержания состояния, нормального для данного человека. Следует также отметить, что при протекании эмоции большое значение имеют степень воздействия стимула, сила его действия и состояние, в котором находится человек (то есть насколько сильно на него уже подействовал стимул), так как это в конечном итоге приводит к снижению активности его защиты. Это, естественно, должно быть отражено в математической модели.
Основными действующими факторами эмоции являются следующие величины:
- количество предъявленных объектов, вызывающих эмоцию УО);
- количество знаний об объектах, вызывающих эмоции (наша защита) F(t) (знаний, нейтрализующих действие объектов, вызывающих эмоции);
- общий размер человеческих знаний С(Ч) -все знания об объекте, вызывающем эмоции; размер знаний отражает уникальные способности к обучению;
- наступление эмоции (относительная характеристика человека, испытывающего эмоцию) т(1).
Модель эмоций представим в виде системы дифференциальных уравнений. Составим уравнение, описывающее изменение количества предъявления стимула, вызывающего эмоции:
(1У=|ЗУ(И-уРУ(И, (1)
где РУ(И - это прирост объектов, вызывающих эмоции dV, за интервал времени Естественно, он пропорционален V и некому числу в, которое назовем коэффициентом появления стимулов; YFVdt - число стимулов, нейтрализуемых знаниями F за интервал dt. Число таких стимулов, очевидно, будет пропорционально как количеству знаний об объектах, вызывающих эмоции, так и числу стимулов; у - коэффициент, связанный с вероятностью нейтрализации стимула знаниями о стимуле. Разделив обе части (1) на dt, получим
V.
(П
(2)
Построим уравнение, описывающее рост знаний об объекте. В данной модели под знаниями о стимуле понимаются знания, защищающие от стимула, и тогда увеличение знаний от встречи со стимулом будет пропорционально VF. Таким образом, получим соотношение, описывающее прирост знаний (возмущения) над нормальным уровнем С* - постоянным уровнем знаний (возмущения) в здоровом организме:
с!С = аР ^т V сИ-цс С-С* Л, (3)
где аГ(1-т)У(1-т)(И - генерация возмущения; т -время, в течение которого формируются знания о стимуле; а - коэффициент, учитывающий вероятность соответствия знаний стимулу, возбуждение реакции и число образующихся новых знаний; цс(С-С*)М - уменьшение числа знаний за счет старения; - коэффициент, равный обратной величине их времени жизни. Разделив обе части (3) на получим:
— = осР г-х V г-х -и, с-с* л
(4)
Для получения следующего уравнения подсчитаем баланс числа знаний, реагирующих со стимулом. Будем исходить из соотношения
(П^рСШ луКУсИ^ЬЧИ. (5)
где рСdt описывает генерацию знаний (защиты) об объекте знаниями за интервал времени р -скорость производства знаний о стимуле; nyFVdt - уменьшение числа знаний о стимуле в интервале времени ^ за счет связи с самими стимулами. Как уже отмечено, при выводе уравнения количество выбывающих за интервал времени ^ стимулов за счет нейтрализации их знаниями о стимуле было равно yFVdt. Если на нейтрализацию одного стимула требуется ц знаний, это приводит к уменьшению числа знаний. В (5) описывает уменьшение количества знаний за счет старения, где ^ - коэффициент, обратно пропорциональный времени исчезновения знаний. Разделив соотношение (5) на dt, получим
^ = рС- (I, + щУ Р. (6)
ш
Построенные уравнения не учитывают ослабление тонуса организма в ходе переживания эмоций, связанное с уменьшением активности поставки знаний (распознавателей), необходимых для борьбы с появляющимися стимулами. Примем гипотезу о том, что переживание эмоции связано с размерами поражения стимулами. С этой целью введем в рассмотрение уравнение для относительной характеристики поражения. Пусть М - характеристика нормального состояния; М' - соответствующая характеристика нормального состояния человека, на которого уже начал действовать стимул. Введем в рассмотрение величину т по формуле
, М'
т = 1--.
М
(7)
Это будет относительная характеристика поражения человека эмоцией. Для нормального состояния она, естественно, равна нулю, а для полностью пораженного - единице. Для этой характеристики рассмотрим уравнение
ат (П
(8)
где суУ - степень поражения человека. Предполагается, что за интервал времени dt увеличение относительной величины поражения пропорционально количеству стимулов, которое описывается оУ, где о - некоторая константа, своя для каждой эмоции. Уменьшение этой характеристики происходит за счет восстановительной деятельности организма и зависит от т с коэффициентом пропорциональности характеризующим обратную величину периода восстановления органа в т раз.
Совершенно ясно, что при сильном поражении, то есть при большом отклонении от нормального состояния, производительность обучения падает. Это является роковым для человека и ведет к затяжным психологическим заболеваниям.
В описываемой модели фактор поражения человека можно учесть в уравнении (2), заменив коэффициент а на произведение а^(т). В реальных условиях график ^(т) может иметь сложную форму, но качественно он всегда будет состоять из постоянной ^=1 в начале изменения аргумента т и убывающей по линейной или нелинейной зависимости при дальнейшем увеличении этого аргумента.
Таким образом, получена система дифференциальных уравнений, описывающих протекание эмоции:
т
ас
аТ
ат
= % 111 «V 1-т г -цс с-с*
= рС - + щУ Р .
(9)
— = аУ-цшт.
Обычно для уравнений с запаздыванием начальные условия задаются на интервале [10-т, 1о]. Однако в силу принятых ограничений до момента предъявления стимула 10 эмоций не было: У(1)=0 при М0, поэтому начальные условия можно задать в точке 10. Тогда они будут иметь вид
С(10)=С0, F(tо)=Fо, т(10)=т0, (10) при этом V0>0, С0>0, F0>0, т0>0.
Для определения начальных значений может использоваться подход, предложенный в [1, 5], а также подход, основанный на нечетком выводе. При решении задачи определения эмоции поступающую информацию можно разделить на численную (количественную), поступающую с измерительных датчиков, и лингвистическую (качественную), поступающую от эксперта. Значительная часть нечетких систем использует второй вид знаний, чаще всего представляемый в форме базы нечетких правил. При этом при проектировании нечеткой системы с имеющимися в наличии только численными данными возникают некоторые трудности. Для их преодоления можно использовать
нейронечеткие системы, обладающие многими достоинствами, однако сдерживающим моментом является длительность наполнения их знаниями (построение базы правил) в процессе итеративного обучения. Для определения начальных значений воспользуемся универсальным методом построения базы нечетких правил на основе численных данных. Достоинства метода заключаются в его необычайной простоте и очень высокой эффективности. Кроме того, он позволяет объединить численную информацию, представленную в форме обучающих данных, с лингвистической информацией в виде базы правил за счет дополнения имеющейся базы правилами, созданными на основе численных данных. Численные данные будут определяться по речи человека. Выделим признаки, характеризующие отдельные звуки. Вычисление акустических признаков проводится на наиболее информативных (с точки зрения проявления индивидуальности) гласных звуках [а], [о], [е], [и]. Немаловажную роль в выборе этих звуков играет то обстоятельство, что они наиболее часто встречаются в устной русской речи.
Основными индивидуализирующими параметрами для звуков являются:
- значение частоты основного тона (Г0) на гласных;
- значение четырех формантных частот (Г,, Г2, Р3, Г4) гласных звуков;
- величина длительности гласных (Тг).
Для вычисления точных значений формант-ных частот и частоты основного тона их измеряют в середине гласного звука - в ее квазистационарной части.
Кроме того, учтем некоторые линвистические параметры: изменение мелодики (ВД), темп речи (^Х сила голоса (Г,.), эмоциональность речи (Жт).
Например, сила голоса может принимать следующие значения: Fr={fr1, М, М, й-5}, где fr1=«голос слабый», М<31 дБ; fr2=«ниже среднего», 31<М<41 дБ; fr3=«средний», 41<М<55 дБ; М=«выше среднего», 55<М<65 дБ; Л5=«голос сильный», ^5>65 дБ.
Приведем алгоритм построения нечетких правил и вывода по ним начальных значений (см. рис.). При этом стоит отметить, что определенные начальные значения будут характерны для каждой эмоции. То есть фактически на этапе определения начальных значений определим эмоцию, а далее смоделируем ее действие на человека.
1-й шаг. Разделение пространств входных и выходных сигналов на области. При этом за х примем множество параметров, характеризующих отдельные фонемы и лингвистические переменные.
2-й шаг. Построение нечетких правил на основе обучающих данных.
3-й шаг. Определение степени истинности каждого правила.
4-й шаг. Создание базы нечетких правил. Причем при создании следует учитывать степень истинности нечетких правил, приписанную каждому правилу на шаге три.
5-й шаг. Дефуззификация. Сначала необходимо рассчитать степень активности каждого правила, а затем, воспользовавшись способом дефуззи-фикации, например по среднему центру, рассчитать выходные значения.
Предложенная модель имеет не только теоретический интерес, но и практическую направленность. Рассмотрение процесса протекания эмоции и прогнозирование того, насколько долго человек будет находиться в том или ином эмоциональном состоянии, может найти применение во многих областях жизнедеятельности человека, в частности, в маркетинговых исследованиях, в рамках построения человеко-компьютерных интерфейсов, в робототехнике.
Литература
1. Розалиев В.Л. Предпосылки, возможности, перспективы создания автоматизированной системы распознавания эмоциональности речи: межвуз. сб. науч. ст. Волгоград. Изв.
ВолгГГУ. 2008. № 2 (40). С. 58-61.
2. Ильин Е.П. Эмоции и чувства. 2-е изд. СПб: ПИГЕР, 2008. 783 с.
3. Искусственные иммунные системы и их применение; под ред. Д. Дасгупты; пер. с англ.; под ред. А.А. Романюхи. М.: Физматлит, 2006. 344 с.
4. Марчук Г.И. Математические модели в иммунологии // Вычислительные методы и эксперименты: 3-е изд., перераб. и доп. М.: Наука, 1991. 300 с.
5. Розалиев В.Л. Построение модели эмоций по речи человека: межвуз. сб. науч. ст. Волгоград. Изв. ВолгГГУ. 2007. № 9 (35). С. 62-65.
УДК 504.06
ФРАКТАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ
А.Н. Кудинов, д.ф.-м.н.; В.П. Цветков, д.ф.-м.н.; И.В. Цветков, к.ф.-ж.н. (Тверской государственный университет, тапси@таИги)
В работе построена модель лесного пожара, учитывающая фрактальный характер фронта горения. Найдены аналитические зависимости скорости распространения лесного пожара и размеров сгоревшего участка от фрактальной размерности, времени и параметров лесного массива. Составлена и реализована программа по вычислению фрактальной размерности лесных массивов по данным аэрофотосъемки.
Ключевые слова: математическая модель, лесной пожар, фронт горения, фрактальный анализ.
Леса занимают более 74 % территории РФ, и каждый лесной пожар наносит существенный вред экономике. Гак, по данным МЧС РФ, в 2008 г. произошло более 30 тысяч лесных пожаров, а общая площадь лесных массивов, охваченных огнем, составила более 1 млн га [1].
Наиболее часто возникают низовые лесные пожары, при которых выгорают лесная подстилка, подрост и подлесок, травянистый и кустарниковый покров, валежник, корневища деревьев и т.п.
В засушливый период при ветре могут возникать верховые пожары, при которых огонь распространяется по кронам деревьев преимущественно хвойных пород. Горение торфа может вызвать подземные пожары.
В последние годы наука существенно продвинулась в разработке математических моделей лесных пожаров [2].
Целью настоящей работы является построение модели лесных пожаров, учитывающей фрактальные свойства этих явлений. Фрактальные свойства лесных пожаров очевидны из тесной аналогии фронта горения и береговой линии. Фрактальный характер свойства береговой линии рассмотрен подробно в [3].
Одна из главных характеристик лесного пожара - скорость его распространения V. Для низового пожара характерная скорость ^ составляет 0,1-3 м/мин., для верховых лесных пожаров температура в очаге достигает 1100 оС, а скорость их распространения Vв при ветре - 100 м/мин. При безветрии скорость распространения лесного пожара ниже, Ув~2-3 км/час.
Нормальная скорость пламени лесного пожара, если фронт горения представляет гладкую
кривую, может быть оценена как Ув »— . Здесь т -
характерное время горения; 8 - ширина зоны горения [4].
Фрактальный характер кривой фронта горения эффективно будет увеличивать значение 8 по сравнению с гладким фронтом.
Длина фрактальной кривой Ь существенно за-
висит от масштаба [3]: Ь=Ь(
Здесь Б -
значение фрактальной размерности; Ь0 - значение Ь для гладкой кривой Б=1. В нашем случае
£————, где 11 - размер зоны горения; 11,Ып - ми-Кш
нимальное расстояние между фрагментами в зоне горения. Величина И имеет порядок размера участка выгоревшего леса, - порядок характерного расстояния между деревьями и кустарниками горящего леса.
Фрактальный характер зоны горения эффективно увеличивает ширину зоны горения, а именно 5=50Г|
где 80 - ширина зоны горения для
гладкого фронта.
В результате скорость распространения лесного пожара V с учетом фрактальности фронта горения имеет вид
\В1
. (1)
И
Ч^ппп У
Значение Б можно оценить по измерению фрактальной размерности участка леса до возгорания по данным аэрофотосъемки. Как фрактальная размерность фронта горения, так и фрактальная размерность изображения участка леса на снимке определяются геометрией расположения
1
