Investigation of combined ensemble methods for diagnostics of the quality of interaction of human-machine systems = Дослідження комбінованих ансамблевих методів діагностики якості взаємодії людино-машинних систем

Abstract

Дослідження процесу об’єднання декількох методів визначення індексів якості людино­машинної взаємодії, що містять різні конфігурації визначення вагових коефіцієнтів у ансамблі. Досліджено процес діагностики якості взаємодії людино­машинної системи з чотирма елементами підсистем на прикладі системи «Оператор – Оброблювальний центр – Керуюча програма – Безпечне середовище». Основною гіпотезою дослідження є об’єднання декількох методів визначення індексів якості людино­машинної взаємодії, що містять різні конфігурації визначення вагових коефіцієнтів у ансамблі. Запропоновано комбінований метод діагностики якості взаємодії людино­машинних систем на основі ансамблевих моделей, що включають у своїй основі неансамблеві. Ансамблевий індекс визначається шляхом усереднення неансамблевих індексів. Визначені ансамблеві індекси та оцінки елементів чотирьох підсистем використовуються як вхідні оцінки моделі множинної регресії для створення прогнозів. Розроблені та програмно реалізовані чотири комбінації ансамблевих індексів, для яких характерне мінімальне, порівняно з існуючими, значення середньоквадратичного відхилення. За результатами експериментальної верифікації запропоновані моделі демонструють значення середньоквадратичного відхилення 0,1404; 0,1401; 0,1411; 0,1397, а існуючі 0,1532; 0,1535; 0,1532; 0,1532. Комбінований ансамблевий метод діагностики якості взаємодії елементів підсистем ураховує лінійні моделі з нелінійними змінними й різними способами визначення вагових коефіцієнтів. Практична значимість. Сценарієм практичного використання отриманих результатів є можливий варіант оптимізації виробництва, де залежно від кінцевого результату фахівці можуть регулювати значення конкретної підсистеми для досягнення необхідного результату.

Purpose. Study on the process of combining several methods for determining the quality indices of human-machine interaction, containing various configurations for determining the weight coefficients in an ensemble. Methodology. The process of diagnosing the quality of the interaction of a human-machine system with four elements of subsystems is studied using the example of the system “Operator–Machining Center – Control Program – Safe Environment”. The main hypothesis of the study is the combination of several methods for determining the quality indices of human-machine interaction, containing different configurations for determining the weight coefficients in the ensemble. A combined method for diagnosing the quality of interaction between human-machine systems based on ensemble models, which include non-ensemble ones, has been proposed. The ensemble index has been determined by averaging the non-ensemble indices. The defined ensemble indices and element scores of the four subsystems are used as input scores to a multiple regression model to generate prediction.