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模糊理论在CREAM扩展预测分析法中的应用

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为提高定量预测人因可靠性的准确性,利用模糊理论改进人因可靠性与失误分析法(CREAM)的扩展法,并针对方法中共同绩效条件(CPC)权重这一影响预测结果的关键因素,提出新的获取方法.基于建立的CPC模糊子集及隶属度概念,得到单个CPC权重的计算方法.构造多输入、多输出影响规则库,进而获得CPC总权重值.将新的权重确定方法融入传统的CREAM扩展法中,完成对后者的改进.分别用改进前的和改进后的方法,分析某驾驶舱机组在不同情境环境下的人因可靠性.结果表明:随着情景环境水平的下降,应用改进的CREAM扩展预测分析法得到的人因可靠性预测结果,减小速率逐渐加快,与实际情况相符;说明改进方法对于情境环境的微小改变较传统扩展法敏感性增强.

人因可靠性与失误分析法(CREAM)、人因可靠性、共同绩效条件(CPC)权重、模糊理论、规则库

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X931(安全工程)

2014-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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1003-3033

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