空中交通管制中的人为差错探讨

近年来,航空事故发生频繁,纵观历年的事故,人为因素导致的航空事故呈现一个上升而主要的态势,做好对于空中交通管制的人为差错问题研究,降低人员因素带来的安全事故成为本文探讨的重点,以更好的方式来提高人员综合性能力,确保空中交通管制的安全。     

行为模式支持下的人为差错分析方法研究

人为差错严重影响系统安全。为全面辨识分析人为差错并找出合适的规避措施,提出一种行为模式支持下的人为差错分析方法。该方法提出“认知过程是场景相关的”观点,建立不同任务场景下可能对应的认知过程。为此,引入行为模式作为两者之间的桥梁。设计一个行为模式分类器,可以确定不同任务场景下可能对应的行为模式;分析不同的行为模式可能对应的认知过程;在此基础上分析不同行为模式下可能对应的差错模式及其成因,并讨论相应的差错规避措施;通过实例演示以上分析过程。     

民用航空器人为差错分析与航空安全

安全是民航永恒的主题,随着科技水平的不断提升,我国民航事业得到了快速的发展,民用航空器的可靠性也得到了明显的提升。但同时,随着民用航空器可靠性的提升,人为差错在航空维修事故中所占的比例却逐年提高。民用航空器的维修和安全管理与民航安全有着密切的联系,因此,当前要切实提高民用航空器的维修质量,就必须对航空器维修中的人为因素进行分析,得出其产生的原因,从而制定有效策略来避免问题的产生,保证航空安全。     

基于灰狼算法的民航维修人为差错评价模型

随着民航运输业的迅猛发展,航空运输量和排班量大幅度增加.航空器在可靠性和安全性等诸多方面都有了大幅度提升.由机械故障导致的安全事故比例从80％下降到了20％,而维修过程中的人为差错占比却直线上升,成为影响民航安全、飞行安全及运行成本的重要因素.因此,民航业对于人为差错备受关注.为了降低民航维修中人为差错的发生几率,提高...     

基于本体的空管人为差错分析研究与应用

为实现空管人为差错致因及危险等级语义分析,开发人为差错本体分析软件。通过空管运行人为差错(HeraJanus)及人为差错预测(Hera-Predict)手册中获取的领域知识构建领域本体;结合事故调查报告知识创建存储本体,建立Hera-Janus本体知识库,根据类与个体之间的关系定义Jena推理规则。通过Eclipse平台中的Jena应用调用Pellet推理机分析实际案例,在人机交互界面给出差错类型及危险程度,其结果表明了空管事故智能化分析的有效性和可行性。     

基于TRACEr失误辨识方法的电网调度人因风险认知分析

辨识和分析电网调度中的人为失误对于防范和控制人因风险、保障电网安全稳定运行至关重要。人为失误预测和确认方法在复杂系统的设计、评估和运行中已得到了广泛应用。结合电网调度业务知识和认知心理学模型,对认知差错追溯和预测技术(Technique for Ret-rospective and Predictive Analysis of Cognitive Errors,TRACEr)进行了分析和改进,研究了其在电网调度人为风险分析中的应用。运用提出的人为失误分析方法,对电网调度中的人因风险案例进行了分析,结果表明,基于TRACEr失误辨识方法能较为全面地分析电网调度员的人为失误,并为失误的补救和防范提供有效的改进措施。     

基于流程图的资源环境模型复合方法

把资源环境模型抽象为模型类和模型实例2个层次,提出了基于模型类的模型复合策略。在Visual C++ .net 2003和Windows 2000环境下,用面向对象方法构建了模型类和模型实例,结合流程图实现了模型复合的可视化操作。结果表明,流程图较好地集成了可视化的用户界面和内部的模型复合操作,增强了资源环境模型库管理系统的易用性。     

一种以人为中心的风险评估算法

从人为差错的辨识、概率计算和后果量化三个方面讨论人因事件风险评估的流程,并针对这三个关键问题设计相关的解决方案。针对人为差错辨识问题,设计一种统一的人为差错基本分类框架,作为差错辨识过程的模板库;针对人为差错概率计算问题,提出首先计算人为差错总体概率,然后结合历史事故统计资料计算具体差错模式发生概率的新方法;针对后果量化问题,按照先定性后定量的原则,设计一种后果量化值的确定方法。     

将非结构化的流程图转化为结构化的N-S流程图的通用算法框架

介绍了将非结构化流程图等价的转化为结构化的N-S流程图的通用算法框架。     

基于PCED的过程控制系统安全分析方法

针对常用安全分析技术应用中存在的不足,提出一种基于过程控制事件框图（PCED）的计算机过程控制系统安全分析方法。该方法根据系统的特点建立描述其控制逻辑的PCED模型,构造＂动作-部件-变量＂的影响路径,通过算法分析控制逻辑的安全性。以计算机控制化学反应过程系统为例用该方法进行安全分析。     

一种基于活动网络图扩展的工作流过程模型

本文在活动网络图的基础上进行扩展,提出了Exd-ANBD(Extended Activity-Network-Based Diagram)工作流过程模型,并给出模型的形式化定义。构造的模型改善了活动网络图在描述能力和逻辑性上的不足,使之更能贴近企业实际需求。     

基于心电图的身份识别方法

针对当前心电图(ECG)身份识别中存在的小样本、多特征点检测问题,提出基于小波变换和动态时间规整(DTW)相结合的方法.利用小波变换对ECG信号进行预处理并提取R波峰值点,提取并保存肢导联QRS波及心拍模板,根据QRS波测试数据与各QRS波模板间的相关性分析以及阈值条件缩小身份识别范围,采用 DTW算法确定心拍测试数据...     

基于误差补偿模型的工艺参数优化研究

复杂系统或过程参数优化问题往往采用建模发现其潜在规律,再通过优化方法利用该规律获取最佳工艺参数。而建模误差的存在,往往使优化解与实际最佳工艺参数存在差距,难以获得理想性能。为此提出一种基于误差补偿模型的优化决策方法,通过分析并选取影响建模误差的因素,构建误差补偿模型,修正模型,提高决策性能。首先,从数据挖掘角度建立复杂工艺近似模型,并分析影响建模误差的主要因素;其次,以训练误差为导师信号,利用BP网络建立影响因素与建模误差之间的函数关系,确定误差补偿函数;最后,将近似模型与补偿函数叠加作为最终的工艺模型。数学仿真与电路系统优化实验结果表明:误差补偿后,仿真模型得到的优化函数最优值相对误差降低9.63%,而电路系统中决策参数的超调量下降2.17%。可见,补偿模型优化参数控制效果优于近似模型,验证了所提方法对于提高工艺参数优化决策性能有效性。     

基于遗传算法的时栅误差参数辨识与补偿方法研究

针对现有磁场式时栅角位移传感器原始测量精度低且误差成分复杂等特点,提出一种基于遗传算法的误差参数辨识与补偿方法,该方法根据时栅误差数学模型抽象出适应于生物遗传法则的遗传算法模型。首先将磁场式时栅误差辨识参数的样本数据进行针对性训练,并设置约束条件,然后利用遗传算法的“部分可观测黑箱性”特点进行数据样本迭代,并与时栅误差参数建立的目标函数寻求最佳逼近,以此完成误差参数的最优估计和误差曲线的最佳补偿。实验研究表明,采用遗传算法建立的时栅误差参数辨识模型辨识准确,对时栅误差成分中最主要的二次、四次误差有明显减少作用,其中二次误差减小66.67%、四次误差减小54.05%;与此同时,对一次误差及高频误差成分也有不同程度的抑制。     

VFP过程蓝图到抽象逻辑结构图的逆向映射规则与同步更新方法

当对导出VFP抽象逻辑结构图逻辑层表示进行编辑操作时，解决解决抽象逻辑结构图概念层表示的一致性同步更新问题。给了VFP逻辑结点到概念结点的逆向映射规则及其一致性同步更新方法。     

基于参照法的人体测量的误差分析

非接触式人体测量是人体测量技术发展的一个大趋势。它与服装业相结合,完美地实现了个性化服装的定制。当采用参照法来实现图像尺寸向实际尺寸转化的过程中,不可避免的出现了误差。在一些精度要求高的场合,这些误差直接决定系统的成败。拟结合光学的知识,对这些误差定性进行分析,并提出能减小误差的方法。     

基于MatrixVB的学习成绩分布图及典型样态分析

应用VB和MatrixVB编制成绩分布图界面程序,通过绘制多个实例的阶梯图及多项式拟合图,挖掘成绩样态特性,把样态归纳为正态、近正态、威布尔分布及复合态并进行了评价。     

移动机器人基于近似Voronoi图的3-D环境建模方法

提出一种三维复杂环境下移动机器人的环境建模与分析方法。通过平滑滤波得到环境地形高度变化的轮廓基本特征,以一阶微分方法分析满足移动机器人运行的平坦性,建立投影平面上的可行区域图。应用改进的近似Voronoi边界网络构造方法得到可行区域的网络化结构模型。该方法能够以较少的网络节点反映移动机器人运行环境中可行区域的网络化结构,从而降低路径规划的计算复杂度。该模型方法体现了三维环境的地形轮廓特征,因此能够有助于导航中的规划与定位问题的解决。     

基于信息熵的流量识别方法

针对当前基于流特征的流量识别方法准确率较低的问题,提出一种基于信息熵的流量识别方法,运用信息熵寻找显著特征,根据显著特征进行级联分簇。实验分析表明,该方法识别流和字节的准确率达90%以上,比单纯用K-Means等聚类算法的准确率提高10%左右。