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题名基于TRACEr的管制员差错风险量化分析
被引量：6
- 1
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作者
杨越
宋祥波
王建忠
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机构
中国民航大学空中交通管理学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期109-115,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0502401)
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资金资助(3122018C031,3122013C001)
天津市教委科研项目(2018KJ249)。
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文摘
为准确辨识管制员(ATCO)的人为差错风险,量化预测不同认知领域的差错发生概率,根据认知差错回溯与预测分析(TRACEr)中的认知功能框架定义管制差错类型,分析心理差错机制的致因因素,将其作为根节点建立空中交通管理(ATM)不安全事件的贝叶斯网络;引入加权距离计算网络节点的条件概率,分析我国近10年的空管人误数据,以挖掘差错风险因素。研究结果表明:管制员的人为差错产生于各个认知领域,由此导致的不安全事件发生概率为0.0407;警觉性失效、未充分学习、忽略危险、沟通误解和信息传输不清晰是主要风险因素,产生判断差错和信息传输差错的概率较大。
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关键词
认知差错回溯与预测分析(tracer)
管制员(ATCO)
人为差错风险
认知领域
贝叶斯网络
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Keywords
technique for retrospective and predictive analysis of cognitive errors(tracer)
air traffic controller(ATCO)
human error risks
cognitive domain
Bayesian network
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分类号
X949
[环境科学与工程—安全科学]
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题名一种人因可靠性分析(HRA)方法
被引量：15
- 2
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作者
张锦
张力
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机构
南华大学人因研究所
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
2003年第2期62-64,共3页
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文摘
从控制论角度说明人因可靠性分析方法 ,在分析现有两代人因可靠性分析方法不足的基础上 ,结合控制论 。
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关键词
安全管理工程
控制论
人因可靠性分析
认知可靠性和失误分析
人因失误率预测法
认知可靠性预测法
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Keywords
safety management engineering
cybernetics
human reliability analysis(HRA)
cognitive reliability and error analysis method(CREAM)
technique for human error rate prediction(THERP)
human congnitive reliability(HCR)
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分类号
X913.4
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于Bayes信息融合的人为差错概率计算方法
被引量：1
- 3
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作者
蒋英杰
孙志强
谢红卫
宫二玲
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机构
国防科学技术大学机电工程与自动化学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期949-953,共5页
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文摘
研究了人为差错概率的计算。首先,介绍了可用于人为差错概率计算的数据来源,主要包括:通用数据、专家数据、仿真实验数据和现场数据。然后,分析了Bayes信息融合方法的基本思想,强调了该方法的两个关键性问题:验前分布的构建和融合权重的确定。最后,构建了基于Bayes信息融合的人为差错概率计算方法。将前3种数据作为验前信息,融合形成验前分布。使用Bayes方法完成与现场数据的数据综合,得到人为差错概率的验后分布。基于该验后分布,完成人为差错概率的计算。通过示例分析,演示了方法的使用过程,证明了方法的有效性。
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关键词
人为差错概率
Bayes信息融合
人因可靠性分析
人的差错率预测方法
认知可靠性与差错分析方法
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Keywords
human error probability
Bayesian information fusing
human reliability analysis
technique for human error rate prediction（THERP）
cognitive reliability and error analysis method（CREAM）
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名国外空管不安全事件中的人误风险分析
被引量：5
- 4
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作者
杨越
马博凯
曹宇轩
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机构
中国民航大学空中交通管理学院
中国人民警察大学警务指挥学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期38-45,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金资助(52102419)
天津市应用基础研究多元投入基金资助(21JCZDJC00780)
民航华东空管局科技项目(KJ2102)。
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文摘
以近20年国外空管(ATM)不安全事件的调查报告为数据样本,研究导致管制员人为差错的风险因素。首先基于认知差错回溯分析(TRACEr)方法,在感知、记忆、计划决策和响应执行4个认知层面,划分管制员人误类型及差错根因类别;然后采用基于粗糙集理论(RST)的数据挖掘方法和贝叶斯网络(BN)的逆向推理方法计算各认知领域的差错风险表征值。研究结果表明:警觉性失效、信息处理失误、环境干扰和信息传输不清晰是引发不安全事件的高风险因素。边界视野局限、视觉识别失误、期望倾向、注意力未全局化等视觉感知差错根因在地面不安全事件中占主要影响;而记忆障碍、未充分学习、风险辨识失效、负作用影响等记忆和计划决策差错根因在空中不安全事件中占主要影响。经RST挖掘得到的视觉感知差错和信息传输差错是主要人误类型;而由BN分析得出的结论中,判断差错成为影响程度仅次于视觉感知差错的重要人误类型。
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关键词
空管(ATM)不安全事件
人误风险
粗糙集理论(RST)
贝叶斯网络(BN)
认知差错回溯分析(tracer)
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Keywords
unsafe event in air traffic management(ATM)
human error risk
rough set theory(RST)
Bayesian network(BN)
technique for retrospective analysis of cognitive errors(tracer)
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分类号
X913.4
[环境科学与工程—安全科学]
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