|
25 времени; 1у=1А+1 оп; 1А количество информации, перерабатываемое в процессе контроля и управления средствами автоматики, а /оп количество информации, перерабатываемое операторами. Дальнейшее раскрытие и определение параметров модели [1] приводит к * возможности ее нормативного использования на макроуровне, причём нетрудно видеть, что модель является функциональным аналогом. Транспортные системотехнические модели, очевидно, можно строить, предполагая решённым вопрос о распределении функций между человекомашинными элементами систем. Типичным представителем моделей этого подкласса служит модель, предложенная А.Чаланисом для размещения операторов и технических средств на посту централизованного контроля и управлении и организации визуальных, речевых и прочих коммуникативных связей между операторами и оборудованием. Очевидно, эта модель, вскрывая структуру логических и коммуникативных отношений в системе управления, моделирует «механизм явления» на микроуровне и допускает нормативное использование. Теоретико-вероятностные модели непосредственно базируются на аппарате теории вероятностей и некоторых ее современных разделов (теория стохастической аппроксимации; статистическая теория решений). Рассмотрим Дзе из типичных моделей этого подкласса. «Оптимальная модель оператора», отображающая его способность к обучению и усвоению сенсорной информации, предложена Ю. М. Забродиным и, по утверждению автора, обобщает ряд известных психофизических моделей. Модель построена на аппарате алгоритмов стохастической аппроксимации для случая дихотомической классификации стимулов в векторном пространстве и * представляет собой рекуррентное уравнение С(п)=С(п-1 )-у(п)Мх{?С(п-1 )Р(Х, С(п-1))}, (1.2) где С(п) значение вектора границы, разделяющей классы на п-м шаге алгоритма; у(п) скаляр, характеризующий способность к обучению и скорость изменения вектора С; Мх{...} — знак математического ожидания по X; X — вектор внешнего воздействия, определяющий некоторое измеренное значение |
82 крытие и определение параметров модели (3.2) приводит к возможности ее нормативного использования на макроуровне, причем нетрудно видеть, что модель является функциональным аналогом. Транспортные системотехнические модели, очевидно, можно строить, предполагая решенным вопрос о распределении функций между человекомашинными элементами систем. Типичным представителем моделей этого подкласса служит модель, предложенная А.Чапанисом для размещения операторов и технических средств на посту для централизованного контроля и управления и организации визуальных, речевых и прочих коммуникативных связей между операторами и оборудованием. Очевидно, эта модель, вскрывая структуру логических и коммуникативных отношений в системе управления, моделирует «механизм явления» на микроуровне и допускает нормативное использование. Психофизические модели. Этот класс моделей объединяется тем, что моделируются преимущественно перцептивные процессы (либо они входят в качестве важнейшего этапа в процессы ментального характера). Дальнейшее разделение психофизических моделей удобно провести в соответствии с особенностями основного математического аппарата. Тогда выделяются три подкласса моделей: теоретико-вероятностные, теоретико-информационные и логико-информационные. Теоретико-вероятностные модели непосредственно базируются на аппарате теории вероятностей и некоторых ее современных разделов (теория стохастической аппроксимации / 40/; статистическая теория решений/19/. Теоретико-информационные модели выделены в качестве второго подкласса психофизических моделей по той причине, что все они базируются на основном понятии теории информации на пропускной способности, которое применяется к человеку-оператору как преобразователю информации. Возможность такого применения заключена в допущении того, что деятельность человека представляет собой последовательность действий по приему, переработке и отправлению информации (концепция последовательных дей |