为满足人机系统概率风险评估的需要,提出一种人为差错概率量化方法。分析技能、规则和知识为基础(skill,rule and knowledge-based,SRK)框架和行为模式的确定方法Hanaman决策树法,指出在确定行为模式的过程中考虑行为模式影响因素的不...为满足人机系统概率风险评估的需要,提出一种人为差错概率量化方法。分析技能、规则和知识为基础(skill,rule and knowledge-based,SRK)框架和行为模式的确定方法Hanaman决策树法,指出在确定行为模式的过程中考虑行为模式影响因素的不确定性是必要的;使用模糊逻辑方法处理行为模式各个影响因素的不确定性,根据Hanaman决策树构建模糊推理规则,利用系统人为行为可靠性程序(systematic human action reliability procedure,SHARP)方法所提供的人为差错概率区间确定人为差错概率的隶属度函数。结果表明:该方法考虑了任务场景的不确定性,可以得到人为差错概率的精确值,满足人机系统概率风险评估的需要。展开更多
针对多批次试验中由技术状态改进所带来的异总体统计问题,研究了顺序约束条件下的命中概率指标统计评定方法。首先在X-Y向不相关情况下,将命中概率指标归结为X向和Y向的准确度和密集度参数的估计。然后根据多批次试验规律,建立各个参数...针对多批次试验中由技术状态改进所带来的异总体统计问题,研究了顺序约束条件下的命中概率指标统计评定方法。首先在X-Y向不相关情况下,将命中概率指标归结为X向和Y向的准确度和密集度参数的估计。然后根据多批次试验规律,建立各个参数之间的顺序约束关系,基于Bayes方法获得验后分布密度核函数,并采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法获得各参数的验后抽样分布,进而获得命中概率指标的抽样分布,以此计算命中概率的期望和置信限。此外,针对运动目标或末端机动的情况,分析了X-Y向相关情况下的命中概率指标计算方法。通过正交变换实现去相关处理,并在命中概率计算中引入旋转角度参数,从而解决运动目标情况下的多批次命中概率计算。最后,通过实例进行了验证,所得命中概率值优于传统方法所获得的统计结果,表明该方法对多批次试验具有良好的适应性和工程推广价值。展开更多
文摘为满足人机系统概率风险评估的需要,提出一种人为差错概率量化方法。分析技能、规则和知识为基础(skill,rule and knowledge-based,SRK)框架和行为模式的确定方法Hanaman决策树法,指出在确定行为模式的过程中考虑行为模式影响因素的不确定性是必要的;使用模糊逻辑方法处理行为模式各个影响因素的不确定性,根据Hanaman决策树构建模糊推理规则,利用系统人为行为可靠性程序(systematic human action reliability procedure,SHARP)方法所提供的人为差错概率区间确定人为差错概率的隶属度函数。结果表明:该方法考虑了任务场景的不确定性,可以得到人为差错概率的精确值,满足人机系统概率风险评估的需要。
文摘针对多批次试验中由技术状态改进所带来的异总体统计问题,研究了顺序约束条件下的命中概率指标统计评定方法。首先在X-Y向不相关情况下,将命中概率指标归结为X向和Y向的准确度和密集度参数的估计。然后根据多批次试验规律,建立各个参数之间的顺序约束关系,基于Bayes方法获得验后分布密度核函数,并采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法获得各参数的验后抽样分布,进而获得命中概率指标的抽样分布,以此计算命中概率的期望和置信限。此外,针对运动目标或末端机动的情况,分析了X-Y向相关情况下的命中概率指标计算方法。通过正交变换实现去相关处理,并在命中概率计算中引入旋转角度参数,从而解决运动目标情况下的多批次命中概率计算。最后,通过实例进行了验证,所得命中概率值优于传统方法所获得的统计结果,表明该方法对多批次试验具有良好的适应性和工程推广价值。
