Портал освітньо-інформаційних послуг «Студентська консультація»

  
Телефон +3 8(066) 185-39-18
Телефон +3 8(093) 202-63-01
 (093) 202-63-01
 studscon@gmail.com
 facebook.com/studcons

<script>

  (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){

  (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),

  m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)

  })(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga');

 

  ga('create', 'UA-53007750-1', 'auto');

  ga('send', 'pageview');

 

</script>

Характеристика слухового аналізатора

Тип роботи: 
Контрольна робота
К-сть сторінок: 
13
Мова: 
Українська
Оцінка: 

частину кора забезпечує зміну порогів за частотою й інтенсивністю цих сигналів і розрізнення їх часової послідовності. Водночас вищі відділи слухової системи забезпечують тривалу циркуляцію розрядів у нервових клітинах і, таким чином, є основою для їх фіксації в короткотривалій пам'яті. Нижчі відділи слухової системи забезпечують утворення безумовних рефлексів (орієнтовних) та їх інтеграцію з вегетативними рефлексами. На рівні кори формуються слухові відчуття.

 
2. Основні підходи до моделювання операторської діяльності
 
При розробці моделі системи “людина-машина” можна скористатися різними підходами. Можна почати, наприклад, з вибору деякого аналога людини (як сервомеханізму, як пристрою обслуговування черги, як мультипроцессора і т. д.) і потім побудувати відповідний опис. З іншого боку, можна визначити набір примітивів або аксіом і спробувати обгрунтувати коректність припущень про поведінку системи “людина-машина”. Можна також почати з деякого цілісного абстрактного уявлення про властивості таких систем і спробувати методами дедукції або розчленовування виявити компоненти, які вносять основний внесок у поведінку системи. Останній підхід представляється особливо привабливим і детально розроблений Вулфом, Дженсоном, Олденом і Леонардом в 1986 р. Він торкається самої суті аналізу завдань і моделювання за допомогою ряду завдань. Крім того, він не перешкоджає використанню інших підходів на стадіях формування і машинної реалізації деталізованої моделі конкретної системи. Таким чином, результат декомпозиції системи можна розглядати як деяку глобальну структуру, яка вказує розробнику шляху «побудови моделі. Декомпозиція дозволяє докладно описати ціле за допомогою виділення елементарних частин і опису їх зв'язків.
Концептуальна основа може багато дати аналітику при розробці імітаційної моделі. Насамперед, вона вказує, які елементи можуть бути враховані в моделі, не диктуючи при цьому, що саме повинне бути включене в неї. Однак, крім концептуальної основи, аналітику потрібна певна імітаційна основа або система уявлення і програмної реалізації функціонального опису моделі і взаємозв'язків її частин.
Серед основних підходів до моделювання операторської діяльності виділяють дискретне, безперервне і змішане дискретно-безперервне моделювання.
Дискретне моделювання. З імітацією дискретних подій ми зустрічаємося у тих випадках, коли залежні системні змінні змінюються на фіксовані значення в задані моменти модельного часу, які називають «часом подій». Іншими словами, система “людина-машина” змінює свій стан лише при настанні «події» (звичайно це початок або завершення деякого завдання оператора в рамках імітаційної моделі його діяльності). Такий тип моделювання застосовується тоді, коли безупинно змінні елементи системи не представляють інтересу для розробника моделі (наприклад, положення автомобіля на дорозі). Зміна показників модельних «годин» (змінної, яка представляє час при моделюванні) у дискретному моделюванні звичайно проводиться при здійсненні якої-небудь події.
Об'єкти, які входять до складу дискретної системи, такі, як люди, обладнання і сировина, називаються «елементами». У системі може бути багато типів елементів, і кожен з них може мати свої характеристики або атрибути.
Мета дискретного імітаційного моделювання полягає у відтворенні дій елементів і одержанні за допомогою цього інформації про поведінку і потенційну ефективність системи. Для досягнення цієї мети визначається безліч станів системи і безліч дій, які переводять систему з одного стану в інший. Стан системи описується набором числових значень атрибутів елементів. В імітаційному моделюванні систем “людина-машина” найпоширенішим типом дій є виконувані оператором завдання. Елементами системи можуть бути складальні компоненти, літак, який наближається до аеропорту, і навіть самі люди. У процесі виконання оператором своїх обов'язків стан елементів системи змінюються (компоненти з'єднуються разом, літакам пропонуються режими заходу на посадку, а оператор може бути зайнятий приведенням себе в порядок).
У дискретному імітаційному моделюванні стан системи може змінитися лише у момент настання події. Отже, повне відображення динаміки системи може бути отримане шляхом просування модельного часу від однієї події до іншої. Подібний механізм відомий як «метод чергової події» і застосовується в більшості мов дискретного моделювання, а також при розробці моделей на основі мережевих операцій.
Дискретна імітаційна модель може бути побудована трьома способами:
1) шляхом визначення змін стану системи при настанні кожної події;
2) за допомогою опису дій всіх елементів системи;
3) шляхом опису процесів, у які залучені елементи системи.
Для побудови імітаційної моделі оператора, діяльність якого співвіднесена з подіями, потрібно організувати календар подій і прив'язати виконання завдань до відповідних моментів модельного часу. Спочатку в календарі будуть міститися відомості, які стосуються настання першої події (наприклад, початок виконання завдання оператора). По мірі розгортання процесу моделювання у календарі будуть плануватися додаткові моменти настання і завершення службових подій відповідно до логіки функціонування опаратора. У ході просування модельного часу від однієї події до іншої імітатор оператор буде реалізовувати завдання в упорядкованій послідовності аж до моменту завершення передбачених функцій.
Для деяких типів проблем підхід, орієнтований на перегляд дій, може бути значеннєвою основою побудови компактних моделей. Він особливо добре підходить у тих випадках, коли тривалість операцій довільна і визначається станами системи, при яких задовольняються задані умови. Однак через необхідність переглядати всю сукупність дій при кожному збільшенні модельного часу цей підхід малоефективний у порівнянні з методом, орієнтованим на дискретні події. Внаслідок цього він не одержав широкого поширення в імітаційному моделюванні, але є перспективним для реалізації моделей, у яких використовуються методи штучного інтелекту (наприклад, системи продукційних правил), і в цьому напрямку можна чекати досить швидких
Фото Капча