Трехфазный эксперимент по определению адаптационных возможностей организма

При оценке профессиональной пригодности работающего в экстремальных ситуациях важна потенциальная возможность кандидата в перестройки ФС в случае смены стимула. Оценку перестройки функциональной системы осуществляем согласно следующей гипотезе.

Исходя из представленной модели адаптации, можем сделать заключение, что адаптационный потенциал зависит как от функционального состояния Менеджера, так и от ресурсов Системы формирования и перестройки NET. В связи с этим возникает проблема поиска и определения суррогатных маркеров, которые позволили бы оценить эти параметры организма.

В теории систем автоматического управления хорошо известно, что наибольшую информацию о надежности функционирования той или иной

системы можно извлечь при исследовании переходных процессов. Сделать это с помощью многих, используемых в медицинской практике, методов весьма затруднительно, а зачастую и просто невозможно. Поэтому суррогатные маркеры ищем среди параметров переходных процессов (при перестройке ФС). Для оценки их параметров был предложен метод многофазного эксперимента. Проиллюстрируем метод на примере трехфазного эксперимента. В качестве теста выбирается функциональная проба («физическая» или «интеллектуальная»), имеющая несколько уровней сложности, которые мы назовем фазами. Эксперимент состоит из трех фаз. В первой фазе испытуемому предлагают задания с низким уровнем нагрузки. Результаты выполнения заданий (рейтинг) записываются в таблицу экспериментальных данных (ТЭД).

Во второй фазе экспериментатор незаметно для испытуемого переключает уровень сложности заданий , число которых столько же, что и в первой фазе.

В третьей фазе эксперимента экспериментатор возвращает уровень сложности заданий в исходное состояние и опять предлагает испытуемому выполнить столько же заданий, что и в предыдущих фазах.

Для описания полученного трехфазного ряда используем аддитивную модель:

где«рейтинг» i-го индивидуума в j-й фазе f -го эксперимента;

a_ij- неслучайные неизвестные величины, являющиеся характеристикой потенциала (способности, таланта) индивидуума и его реактивности;

e^e_ij- неизвестные, одинаково распределенные случайные величины, определяемые адаптационными возможностями функциональных систем испытуемого.

Представим a_ijкак

где величинаопределяет тренд «рейтинга» индивидуума и

не связана с внешним возмущающим воздействием;

N- число экспериментов в фазе.

Величина v_jопределяет экзогенный фактор, следовательно, она может быть определена как

где М - число индивидуумов, участвующих в эксперименте.

На рисунке 2.15 представлен пример распределение «рейтинга» в фазах для отдельного индивидуума.

Рисунок 2.15 - Распределение «рейтинга» в фазах трехфазного эксперимента

Тогда для I -го эксперимента трехфазная модель временного ряда будет представлена следующими уравнениями:

108

Таким образом, модель (2.25) учитывает как ресурсные характеристики системы, так и ее менеджмент.

2.5.3 Классификационные модели на основе трехфазного эксперимента

Для оценки адаптивной возможности введем векторную латентную переменную А, определенную в единичном квадрате в декартовой системе координат. 1ервая проекция а_х вектора адаптации А определяет реакцию первичного ответа, а вторая проекция α_y- реакция платы [102]. Такое представление адаптации позволит разделить индивидуумов на 5 классов, как это показано на рисунке 2.16.

1режде всего, выделим три зоны, в которых адаптационные возможности не подлежат оценке посредством выбранного возмущающего воздействия. 1ервая зона - это зона индифферентности, то есть зона, в которой отсутствует первичный ответ. Если вектор адаптации попадает в эту зону, то это говорит о том, что необходимо сменить стимул или кандидата. Следующие пять зон, соответствуют пяти уровням адаптации. Наиболее высокий уровень адаптации соответствует векторам, попавшим в область нулевой зоны - первый класс. Это зона с низким первичным ответом и с низкой «платой».

109

Рисунок 2.16 - Классификация адаптационных возможностей в двумерном пространстве ^.

Второй класс соответствует низкой плате и среднему ответу, или низкому ответу и средней плате; третий класс: высокая плата - низкий ответ; средняя плата - средний ответ; низкая плата - высокий ответ; четвертый класс: средняя плата - высокий ответ; высокая плата - средний ответ; пятый класс: высокая плата - высокий ответ.

Реакцию первичного ответа (а_х) и реакцию платы (а_у) для і-го индивидуума представим в виде аддитивной модели:

где- статистические характеристики фаз индивидуума, ¾ -

контрастирующие коэффициенты, которые подбираются эмпирически.

Параметр α₁определяет величину сдвига между первой и второй фазой, то есть

110

Параметр а₂характеризует изменение дисперсии в 1-й и 2-й фазах, то есть

Параметр β₁определяет величину сдвига между первой и третьей фазой, то есть

Параметр β₂характеризует изменение дисперсии первой и третьей фазы, то есть

При построении модели адаптационного потенциала (2.26) мы оставили неопределенными коэффициенты ch. Для определения этих коэффициентов из множества студентов выделим подмножество «интеллектуалов» и подмножество «аутсайдеров». Для формирования этих подмножеств воспользуемся методом омега-потенциалов (объективной оценкой) [138] и результатами экзаменационной сессии (субъективной оценкой). Корреляция между объективной оценкой и субъективной оценкой составила около 75%.

Классификация по омега-потенциалу на 5 классов адаптации (согласно методике [138]), представлена в табл. 2.1.

Таблица 2.1- Классификация адаптивных возможностей по омега- потенциалу

Для множества «интеллектуалов» (класс 0) согласно (2.26) можем записать следующие уравнения:

где L - число индивидуумов в подмножестве интеллектуалов, значок ~ соответствует параметрам, определяемым для множества «интеллектуалы».

Для множества аутсайдеров (класс 4) можем записать следующие уравнения:

где Q - число индивидуумов в подмножестве «аутсайдеры», значок ≈ соответствует параметрам, определяемым для множества «аутсайдеры».

Решая систему линейных алгебраических уравнений (2.31) и (2.32) определяем коэффициенты:

Контрастирующие коэффициенты для эксперимента имеют следующие значения: c₁=-0,00692; с₂=0,014753; с₃=-0,00785; с₄=0,013303.

Адекватность построенной модели оценим по результатам экспериментальных данных, фрагмент которых представлен в табл. 2.2.

Исходя из их анализа, приходим к выводу, что модель адекватна.

Таблица 2.2 - Параметры трехфазной модели