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第10卷第3期空军工程大学学报(自然科学版)V o.l10N o.3 2009年6月J OURNAL OF AI R FORCE ENG I NEER I NG UN I VERSITY(NATURAL SC I ENCE ED I TI ON)Jun.2009基于贝叶斯网络的飞行安全人因可靠性评估模型刘莉,徐浩军,井凤玲,孙作(空军工程大学工程学院,陕西西安710038)摘要:基于广义人-机-环境复杂系统,对飞行人员可靠性、空中交通管制人员可靠性和航空器维修人员可靠性进行了分析,综合考虑常用可靠性评估方法的优缺点,采用贝叶斯网络建立了飞行安全人因可靠性的评估模型。
该模型综合运用诊断推理和支持推理形式,分析直观,计算简便,适用于广义的人-机-环境复杂系统建模;同时该模型可以根据后验概率来调整先验概率,从而有效地提高了评估的精度。
关键词:人-机-环境;飞行安全;人因可靠性;贝叶斯网络DO I:1013969/j1issn11009-3516120091031002中图分类号:V328文献标识码:A文章编号:1009-3516(2009)03-0005-05随着航空技术的迅速发展,飞机的可靠性和安全性不断提高,导致飞行事故的人为因素与机械因素比例有了明显的变化。
机械因素引起的飞行事故比例逐渐下降,而人为因素导致的飞行事故比例逐渐升高。
在飞机使用的l-2年里,60%-75%的飞行事故由机械因素造成,12-14年后只有15%-30%的飞行事故是由机械因素造成的,70%-85%的飞行事故出于各类人员的操作错误[1-3]。
目前可用于研究航空领域中人员可靠性的数学模型及方法有广义人的可靠度函数、鲁克模型、人认知可靠性(HCR)计算模型、应力-强度模型以及马尔可夫过程方法等[4],但是这些方法存在着以下不足之处[5]:¹人的可靠性数据缺乏;º数据的量化过多依赖专家判断,无法对数据的可信性进行验证,使得预测的正确性和准确性受主观因素的影响;»方法的正确性和准确性难以验证;¼对人的认知行为和心理处于探索和研究阶段,对组织管理的方法和态度、文化差异、社会背景等在处理方法上缺乏一致性和可比性。
基于贝叶斯模型的个人信用评估研究近年来，伴随着经济社会的快速发展和信息化的高度普及，人们生活和工作中的各种行为活动越来越频繁和复杂，每个人的个人信用也变得越来越重要。
因此，对个人信用进行有效评估和管理，已成为银行、信贷公司和各类金融机构以及其他行业和领域所面临的重要问题。
要进行个人信用评估，就需要依据一定的数据和信息，来对个人信用状况进行综合评估和分析，从而进行信用分类和相应的信贷处理。
传统的个人信用评估方法主要是通过人工审核和数据逐一核对的方式来实现的，这种方法因为繁琐、低效、易出错，往往会造成不必要的损失和浪费，同时，也会给客户带来不便和不满。
随着机器学习和人工智能技术的快速发展和应用，基于贝叶斯模型的个人信用评估方法逐渐得到了广泛的应用和发展。
贝叶斯模型是概率模型的一种，它基于统计的思想，通过对不确定性的量的描述和计算，来实现科学的决策和判断。
在个人信用评估中，贝叶斯模型可以根据个人的基本信息、信用记录、财务状况、社交网络等多种数据来源，来对个人信用进行精准的评估和预测。
贝叶斯模型的个人信用评估具有很多优点。
首先，它基于大数据和机器学习技术，可以自动化实现个人信用评估，大大提高评估的效率和准确性。
其次，它可以对信用评估的结果和决策进行科学的概率解释和可视化，使评估的结果更加客观和可信。
再次，贝叶斯模型的应用还可以不断地进行优化和改进，使评估的结果更加精准和符合客户的实际需求。
最后，基于贝叶斯模型的个人信用评估方法具有较强的科技含量和市场竞争力，可以为金融机构和其他服务机构提供全面、高效和优质的客户服务。
贝叶斯模型的个人信用评估方法，需要通过大数据和机器学习技术，对不同的数据来源和信息进行筛选和整合，形成相应的数据模型和评估模型。
这个过程主要由以下几个步骤组成。
第一步，数据收集和处理。
在这个步骤中，需要确定需要收集的数据来源和数据类型，包括申请人的基本信息（如姓名、年龄、性别、教育程度等）、社交网络信息、信用记录、财务状况等。
基于贝叶斯网络的可靠性分析研究随着信息化时代的到来，越来越多的系统和软件被广泛应用于各种领域。
如何保证这些系统和软件的可靠性，成为了一个亟待解决的问题。
基于贝叶斯网络的可靠性分析研究应运而生。
一、什么是贝叶斯网络贝叶斯网络，又称贝叶斯信念网络，是一种用于处理不确定性问题的统计模型。
它可以用来建立变量之间的联合概率分布，并通过先验概率和条件概率来进行推断和预测。
贝叶斯网络的特点是简单、有效、灵活，且可以很好地处理不确定性因素。
二、贝叶斯网络在可靠性分析中的应用在可靠性分析中，贝叶斯网络可以用于建立可靠性模型，分析系统或软件的失效机理、故障模式、可靠性指标等，并预测系统的可靠性、评估系统的维护、优化系统设计等。
常用的贝叶斯网络可靠性分析方法包括最小割集法、概率故障树法、事件重要度分析等。
以最小割集法为例，它是一种利用贝叶斯网络进行可靠性分析的方法。
最小割集是指导致系统故障的最小组合事件，一般由二元节点构成。
通过建立贝叶斯网络，将各个组件的故障状态以及它们之间的关系建模成网络结构，可以计算出每个最小割集的发生概率，从而得出系统发生故障的概率。
三、贝叶斯网络在实际应用中的优势和不足相较于传统的可靠性分析方法，基于贝叶斯网络的可靠性分析方法具有以下优势：1. 能够处理大量不确定性因素，并能够实现可靠性参数的自动修正；2. 能够建立多级关系网络模型，实现全系统的可靠性分析；3. 能够针对系统的不同故障模式进行可靠性分析，能够识别重要的故障机理和关键的组件；4. 能够进行灵活的可靠性优化和设计分析。
然而贝叶斯网络也有其不足之处：1. 建模过程需要依赖专家知识，对专业能力要求高；2. 基于先验概率和条件概率进行推断和预测，容易受到先验分布的选择和参数误差的影响；3. 对于大规模高维度的问题，计算复杂度较高，需要采用特定的算法进行优化。
四、结论基于贝叶斯网络的可靠性分析研究具有广泛的应用前景和重要意义。
在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的建模方法、选择适当的参数和先验概率、采用有效的算法进行计算，以提高分析结果的准确性和可靠性。
基于贝叶斯网络的评估模型研究随着社会发展和科技进步，评估模型成为了现代社会中不可或缺的重要工具。
例如，在医疗领域，评估模型可用于预测和诊断疾病；在金融领域，评估模型可用于风险管理和财务规划；在企业管理领域，评估模型可用于决策制定和业务流程优化。
然而，评估模型的应用面临着一些挑战。
例如，在现实场景下，人们往往不得不面对模糊不清的信息和不确定性。
此外，许多评估模型也需要耗费大量的时间和人力资源才能够得出细致的结果。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多基于贝叶斯网络的评估模型，以期提高模型的可靠性和效率。
在贝叶斯网络中，每个变量被视为一个节点，它们之间的关系被表示为有向边。
每个节点的状态依赖于其父节点的状态，节点之间的关系通常通过概率图模型来描述。
这种概率建模方法是可扩展的、灵活的，并且能够有效地处理不确定性信息。
在基于贝叶斯网络的评估模型中，需要考虑的是每个节点之间的因果关系以及其中的概率分布。
这些信息通常通过专家知识和数据分析得出。
利用这些信息，可以建立一个评估模型，以便能够对下一个状态进行预测或评估。
例如，在医疗领域的评估模型中，一个患者的状态可能受到他的家族史、生活方式、年龄等多个因素的影响。
通过建立一个基于贝叶斯网络的评估模型，并考虑这些因素之间的因果关系和相互作用，可以在综合考虑这些因素的基础上对患者的疾病状态进行有效的预测和评估，从而为医生提供治疗方案和预防措施。
尽管基于贝叶斯网络的评估模型具有许多优势，但在建模时也存在一些挑战。
其中之一是鉴定变量之间的因果关系。
在复杂的现实问题中，变量之间往往存在许多假设和未知因素，如何鉴定因果关系便成为了一个严峻的问题。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案。
其中之一是利用贝叶斯因果推断（BCI）算法。
该算法通过对数据进行分类和分析，识别变量之间的因果关系，并利用这些关系构建贝叶斯网络。
BCI算法的优点在于它不需要给定先验概率，且能够有效地识别变量之间的因果关系。
基于贝叶斯网络的人因可靠性评价*孙 旋1,2 牛秦洲1教授 徐和飞1巫世晶2秦 明2黄河潮3(1桂林工学院电子计算机系,桂林541004 2武汉大学动力与机械学院,武汉4300723香港城市大学建筑系)学科分类与代码:620.20 中图分类号:X914 文献标识码:A=摘 要> 提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价(HRAB N)方法,其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点,该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分析。
在定性分析上,节点的因果关系(HRA 中的因子关系)及需要改进的薄弱节点都直观地显示在层次图中;在定量分析方面,对节点因子后验概率的推断通过HRA 中的先验信息(包含仿真数据、现场操作及专家知识等)和最新信息得到。
如果人因可靠性贝叶斯网络中的每个节点的先验概率分布和后验概率分布都已知,模型的可信性就可通过贝叶斯因子进行定量验证。
贝叶斯网络扩展性好,当有新的节点因子需要考虑时,只需要补充对应的节点;笔者的方法也能很好地应用在不同行业的HRA 。
=关键词> 人因可靠性分析(HRA); HRA 模型; 模型的可信性; 贝叶斯网络; 贝叶斯因子Human Reliabili ty Assessment Based on Bayesian NetworksSUN Xuan 1 NIU Qin -zhou 1,Prof. XU He -fei 1 W U Sh -i jing 2 QIN Ming 2 HUANG He -chao 3(1Department of Computer,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China 2School of Mechanical &Po wer Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China3Department of Architecture,City University of Hong Kong,Hong Kong,China)Abstract: A human reliability assessment method using Bayesian networks is presented,in which each factor in the human reliability assessment corresponds to a node in the Bayesian networks,and could be used in qual-i tative and quantitative analyses.In the qualitative analysis,the causality of the nodes (the factors in the HRA)and the weak points need to be improved will be shown directly through hierarchical graph.In the quantitative analysis,the posterior probability (the potential factor)is inferred by the prior information (including simulation data,onsite experience data and e xpertise kno wledge)and latest information of HRA.A certain potential human actions could be predicted by mathe matical expectation of the node .s posterior probability.The c onfidence of the model of HRAB N might be quantitatively analyzed if the prior probability distribution and posterior probability distribution of every node were known.In addition,the flexibility of Bayesian networks is well,only corre -sponding nodes are added when new factors must be taken into account.The method could be well applied to every aspect in HRA.Key w ords: Human Reliability Analysis(HRA); model of HRA; c onfidence of model;Bayesian networks; Bayesian factor第16卷第8期2006年8月中国安全科学学报Chi na Safety Science Journal Vol .16No .8Aug .2006文章编号:1003-3033(2006)08-0022-06; 收稿日期:2006-02-21; 修稿日期:2006-07-281引言在现代社会中,随着设备的可靠性不断增长,由人因失误而造成危害的比例越来越大。
有关资料表明,在一些大型的灾难性事故中,人因失误导致的伤亡事故占伤亡事故总数的70%~80%[1];在核电站的严重事故中,人的失误造成系统失效的份额占50%~70%[2]。
20世纪发生在美国三哩岛核电站事故,就是现场操作人员忘记关闭REA13和122VD阀门所致[3],2004年日本核电站泄漏事故等都与人因失误相关。
在高风险企业中,人因可靠性分析/评价已经成为概率风险分析(PRA,Probabilistic Risk Analysis)的重要组成部分,如何通过人因可靠性分析,降低因人因失误所造成的危害,已成为PRA领域及风险管理部门普遍关心和亟待解决的问题。
20世纪80年代以来,许多学者就人因可靠性问题进行了研究,并提出各自的理论和方法:Swain A.D,Guttmann H.E.等著名人因分析学专家,完成/Handbook of Human Reliability Analysis with E mphasis on Nuclear Power Plant Application0研究报告[4],提出/人的失误率预测技术0(THE RP,Technique for Human Error Rate Prediction)方法,该方法通过THERP表格,对操作人员的失误作定量和定性分析;Hanna man BW.等学者提出了人的认知可靠性模型(HCR:Hu-man C ognitive Reliability),把操作人员的动作时间引入到HCR模型中,使得HCR模型更加合理一些; Embrey等学者提出了成功似然指数法(SLI M,Succ-cess Likeihood Index Methodology),该方法是应用于人因失误数据非常缺乏的情况,通过专家集体进行评判,并且只有当对人员的各种响应的绩效形成因子已知的条件才能进行定量化计算。
近年来,人因可靠性研究从人-机系统进一步扩展到对人的自身研究,如在应急环境(环境情景)下人的心理、情绪、行为等方面的研究。
代表性的研究方法有人因失误分析技术(ATHE ANA,A Technique for Human Error Analysis)[5]和认知可靠性与失误分析方法(CRE AM,Cognitive Reliability and Error Analysis Model)[6)7]。
有关学者对HRA(人因可靠性分析)方法作了研究和统计,现有的HRA方法有几十种,但该方法存在着以下不足之处[3,7)8]:1)人的可靠性数据的缺乏。
2)数据的量化过多依赖专家的判断,无法对数据的可信性进行验证,使得预测的正确性和准确性受主观因素的影响。
3)HRA方法的正确性和准确性难以验证。
4)对人的认知行为和心理处于探索和研究阶段;对组织管理的方法和态度、文化差异、社会背景等,在处理方法上缺乏一致性和可比性。
综合上述观点,有关学者提出了新的HRA模型,首先它是一种可信的方法[8],该方法有助于人们做到以下几点:1)辨识人在PSA情景下的反应(失误行为是关注重点);2)能够估计人的行为反应概率;3)识别人行为失误的原因,以支持预防和降低危害的措施的发展。
笔者提出基于贝叶斯网络的人因可靠性评价方法,重点不在于人的可靠性数据的获取。
其关键在于建立一个贝叶斯网络的因果模型,该模型的节点对应影响人因可靠性的因子,节点概率代表因子的可靠性,通过模型图,可以直观地对人因可靠性作定量分析和定性分析,并找出影响人因可靠性的关键节点;如果获得最新人因可靠性数据,并且人因可靠性贝叶斯网络中的每个节点的先验概率分布和后验概率分布都已知,就可以通过贝叶斯因子对专家评判人因可靠性的数据和模型本身的可信性给出一个定量的评价,即对数据和模型的可信性进行验证。
2贝叶斯网络及贝叶斯因子211贝叶斯网络贝叶斯网络的理论基础是统计概率理论和图论,作为一种强有力的不确定性知识表达与推理模型,具有简单有效的处理方法,严格的、可以解释的数学基础;贝叶斯网络使用图形的方法描述数据间的相互关系,语义清晰,易于理解,使得以因果结构知识表达更为容易,推理结构也更易解释。
它用具有网络结构的有向图表达各个信息要素之间的关联关系及影响程度,用节点变量表达各个信息要素,用连接节点之间的有向边表达各个信息要素之间的关联关系,用条件概率表(CPT,Conditional Probabilities Table)表达各个信息要素之间的影响程度。
贝叶斯网络又被称为信念/信度网络(Belief Ne tworks)、概率因果网(Causal Probabilistic Networks)、有向马尔科夫域(Directed Markov Fields)等。
1988年,Pearl首次给出贝叶斯网络的定义[9]。
定义:贝叶斯网络是一个有向无环图(DAG),其数学描述为L={DAG,PT},其中,DAG表示网络的#23#第8期孙旋等:基于贝叶斯网络的人因可靠性评价结构,DAG ={V,E },V ={v 1,v 2,,,v i }代表网络中的节点变量集,v i 代表网络中的节点变量;E ={e 1,e 2,,,e n },表示节点中有联系的有向边的集合,每条边表示两节点间直接的依赖关系,终点节点依赖于始点节点,依赖程度决定于条件概率;P T 是一组条件概率分布的集合,也称为节点概率表。
