We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.
✖14 February 2019
7 February 2019
7 February 2019
The article presents the sequence of activities of the military command and control bodies taking into consideration the use of the means of the information and analytical support. Article also describes the requirements in relation to the above mentioned means of support as well as specific terms of its structural composition.
Приводится результат построения классификатора для прогнозирования оценки пользователем иерархического текстового меню по шкале «нравится/не нравится». Целью работы является исследование влияния структурных параметров иерархических текстовых меню и индивидуальных психофизиологических характеристик пользователя на удовлетворенность пользователя работой с данным меню и построение классификатора по результатам исследования. Проведен эксперимент, в котором участники работали с 10-ю разными разработанными иерархическими текстовыми меню, после чего оценивали удобство работы в каждом меню по шкале «Нравится/Не нравится». Также испытуемые проходили психофизиологическое тестирование. На основе полученных экспериментальных данных построен классификатор - логистическая регрессия для оценки того, понравится ли меню с заданными параметрами пользователю с определенными значениями показателей памяти, внимания и уровня логического мышления. Полученная модель позволяет верно классифицировать 78 % оценок различных меню. Результаты работы могут быть использованы при разработке иерархических текстовых меню для различных программ.
The approach to the organization of the hierarchical structure of intelligent system of analysis and evaluation of onboard digital computer system’s resist to destructive electromagnetic effects is offered. The adaptive nature of the levels of the system is determined by using the intelligent tools of fuzzy logic and neural networks for solving the tasks of destructive effects’ classification and clustering on the onboard digital computer system in accordance with the signs of these effects generated by the electromagnetic effect’s sensors.
