Предложена информационная технология "PROFITNESS" для решения задачи профессионального психофизиологического отбора кадров, выполняющих работы повышенной опасности, с целью усовершенствования метода определения профпригодности. Рассматриваемая задача относится к классу многокритериальных задач параметрической оптимизации. Предложенный подход к решению поставленной задачи базируется на идеях и принципах искусственного интеллекта и инженерии знаний, теории нечетких множеств и лингвистических переменных, что позволяет описывать причинно-следственные связи между профессиональной пригодностью претендента и его параметрами психофизиологического состояния на естественном языке, освобождая от трудоемких процедур сбора и обработки больших массивов экспериментальных данных. Применение предлагаемого подхода обеспечивает поиска оптимального решения и снижение субъективизма принимаемого решения с учетом информативности психофизиологических показателей претендентов. Ключевые слова: поддержка принятия решений, профессиональный психофизиологический отбор, генетическая настройка, нейронная сеть, нечеткая база знаний.
