Modeling of Behavioral Activity of Air Navigation System's Human-Operator in Flight Emergencies

Kharchenko, Volodymyr; Shmelova, Tetyana; Sikirda, Yuliya

doi:10.18372/2306-1472.51.2150

Cited by 8 publications

(1 citation statement)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Using of neural networks and neuro-fuzzy system is appropriate for solutions many exercises of aviation, where it is necessary to process large amount of unclear information; solving tasks (which difficult formalized) and multi-nonlinear problems, namely in the case of: a decision making on flight [13]; using more optimum alternate aerodrome landing [14]; evaluating the effectiveness of alternative completion of the flight in the event of an extraordinary situation [15]; diagnostic erroneous actions of the operator of ergatic aviation system in special cases of flight [16], ect.…”

Section: Analysis Of Research and Publicationsmentioning

confidence: 99%

Штучна Нейронна Мережа Для Передтренажерної Підготовки Авіадиспетчера

Shmelova

Sikirda

Zemlyanskiy

et al. 2016

Proceedings of the NAU

View full text Add to dashboard Cite

Мета: Розробити нейромережеву модель оцінювання своєчасності та безпомилковості прийняття рішень спеціалістом з обслуговування повітряного руху в процесі передтренажерної підготовки. Методи: Дослідження базуються на основних положеннях концепції контролю факторів загроз та помилок при управлінні повітряним рухом, для характеристики складності ситуації (загроза-помилка-небажаний стан) використано методи експертних оцінок та теорії нечітких множин. Результати: Класифіковано етапи розвитку конфліктної ситуації та визначено кількісні показники рівня складності на кожному з етапів. Побудовано чотирьохшарову нейромережеву модель оцінювання своєчасності та безпомилковості прийняття рішень авіадиспетчером в процесі передтренажерної підготовки та отримано її параметри. Перший шар (вхідний) нейронної мережі представляє собою вправи, які виконують курсанти/слухачі, другий шар (схований) визначає психофізіологічні характеристики того, хто навчається, третій шар (схований) враховує складність вправи залежно від кількості потенційно конфліктних ситуацій, четвертий шар (вихідний) – оцінка курсанта/слухача при виконанні вправи. Нейромережева модель також має додаткові входи (зсув), що включають обмеження на обчислювальні параметри. За допомогою моделюючого комплексу Fusion отримано візуалізацію результатів виконання навчальної вправи авіадиспетчером за вказаними критеріями. Обговорення: Врахування критеріїв безпомилковості та своєчасності виконання поставлених інструктором завдань в процесі передтренажерного навчання за допомогою використання штучних нейронних мереж дозволить визначати можливість допуску спеціаліста з обслуговування повітряного руху до тренажерної підготовки. Мультимодульна система Fusion дасть можливість удосконалити процес професійної підготовки курсантів / слухачів – авіадиспетчерів завдяки автоматизації оцінювання їхніх дій.

show abstract

Section: Analysis Of Research and Publicationsmentioning

confidence: 99%