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基于 ANFIS 的人因失误风险严重度识别

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:4
摘 要:为提高人因失误风险评价的精度和效率,考虑人因失误对系统的影响,用人因失误概率(HEP)、失误影响概率(EEP)以及失误后果严重度(ECS)3个参数,对人因失误风险进行度量,以满足概率风险评价(PSA)的最终目的。将神经网络和模糊逻辑推理有机
  • 【题 名】基于 ANFIS 的人因失误风险严重度识别
  • 【作 者】李鹏程 陈国华 张力 戴立操 陈青青
  • 【机 构】南华大学人因研究所 湖南衡阳421001 华南理工大学安全科学与工程研究所 广东广州510641 湖南工学院 湖南衡阳421001
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2014年 第1期 72-77页 共6页
  • 【关键词】人因失误风险评价 自适应神经-模糊推理系统(ANFIS) 人因失误概率(HEP) 失误影响概率(EEP) 失误后果严重度(ECS)
  • 【文 摘】为提高人因失误风险评价的精度和效率,考虑人因失误对系统的影响,用人因失误概率(HEP)、失误影响概率(EEP)以及失误后果严重度(ECS)3个参数,对人因失误风险进行度量,以满足概率风险评价(PSA)的最终目的。将神经网络和模糊逻辑推理有机地结合,利用获得的120组人因失误风险数据,建立基于自适应神经一模糊推理系统(ANFIS)的人因失误风险评价模型,用于人因失误风险重要性识别。结果表明,用该模型可克服专家判断的主观性、模糊性和不确定性等缺陷,使人因失误风险评价结果更符合实际。
 
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  • (1) 人因失误风险评价,自适应神经-模糊推理系统(ANFIS),人因失误概率(HEP),失误影响概率(EEP),失误后果严重度(ECS)
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