基于云模型的极地航行船舶驾驶员关键行为因素分析

为系统性考虑人为因素对极地航行安全的影响,采用人为因素分析及分类系统和行为影响因子,结合船舶极地航行的实际情景特征,利用调研数据和云模型正向云发生器算法,构建了极地航行船员人为因素分析及分类模型。该模型包含49种驾驶员行为子因素,以识别极地航行船舶驾驶员人因失误的关键行为因子。结果显示:导致极地航行船员人因失误的关键行为因素来自不安全监督、不安全行为的前提条件和不安全行为层级的28个子因素。关键行为因素的识别有助于研究人员和管理者有针对性地采取有效措施,防止人为失误的发生以提高船舶极地航行安全水平。

基于人为因素分析及分类系统的放射治疗安全事件人为因素分析及事故链探究

目的分析放射治疗安全事件中的人为因素并确定这些人为因素之间的关系,寻找放疗安全事件的潜在事故链。方法基于放射肿瘤事件学习系统纳入60例放疗安全事件,利用人为因素分析及分类系统(HFACS)进行致因识别及频率统计分析,基于分析结果采用潜在类别分析(LCA)方法对事故致因的关联性进行研究。结果计划设计阶段的错误是最常见的事件类型,占比35%,组织氛围、监督不充分以及人员因素分别是HFACS各个层级中最主要的事件致因,其频率指数分别为4.66%、15.68%和16.20%。LCA分析确定了3条常见放疗事故链,其中两条事故链起源于组织氛围问题,一条事故链起源于组织过程问题,并通过不同的人为因素“漏洞”向下传递。结论HFACS可帮助溯源导致放射治疗安全事件的各层级人为因素,本研究发现了放疗安全事件的高频致因和3条事故链,可为建立针对性的安全防御措施提供指导。

建筑安全事故人为因素分类研究

为系统研究导致建筑安全事故的人为因素及对策,首先,在文献分析和专家访谈的基础上结合建筑行业特征提出人为因素分类分析系统(HFACS)框架中应增加社会环境层,在修正框架层次和人为因素的基础上构建建筑安全事故人为因素分类分析系统(C-HFACS)框架;其次,对150起建筑安全事故进行案例分析,探讨C-HFACS框架中对事故影响显著的人为因素及其内在关联性,验证了构建C-HFACS框架的合理性;最后,得出政府监管等九个人为因素对事故和下层人为因素影响显著,并从政府、企业、现场和个体四个维度提出独立第三方"飞行式"巡检等有针对性的对策,以期为建筑安全事故分析和管理提供新的方法和工具。

基于主题模型的Ubuntu操作系统缺陷报告的分类及分析

软件缺陷(Bug)是造成系统失效的主要原因之一,为了更好地开发软件与修复软件失效,需要对缺陷的分布等特征有更好的理解。Ubuntu是一款得到广泛应用的开源软件,也是Linux操作系统当前在全球最成功的发行版之一。利用缺陷报告来发掘软件缺陷特征,对缺陷进行合理分类并分析操作系统常见缺陷的分布规律及特点,对于基于Ubuntu的国产混源操作系统开发、测试及维护过程中的代码质量分析及提升具有重要参考价值。首先,获取Launchpad上32805份Ubuntu操作系统的缺陷报告。然后,采用主题模型分析Ubuntu上常见的缺陷,并结合操作系统的组成特点将其分为内核相关异常、桌面环境异常、网络相关异常、硬件驱动相关异常以及上层应用及开发环境相关异常。进一步,利用F1值对分类结果进行评估,结果表明缺陷分类具有较好的准确率。最后,通过分析缺陷报告统计结果得到Ubuntu操作系统的近期缺陷的一般分布规律和特点,同时通过缺陷报告的分类结果,得到了有助于进一步认知Ubuntu操作系统缺陷的相关发现和结论。

基于HFACS方法的海上交通人为因素分析与应用

人为因素是导致海上交通事故的最主要原因,分析海上交通事故中人为因素的特征,从而采取相应的预防措施,对海上交通安全至关重要。结合人的因素分析与分类系统(Human Factors Analysis and Classification System,HFACS)与海上事故调查中的人为因素尺度,提出用于海上交通事故调查的人为因素与分类系统(Human Factors Analysis and Classification System for Marine Traffic Accident and Incident Investigation,HFACS-MTAI)。运用专家主观评分法对导致事故产生的人为显、隐性因素进行打分,并结合灰色理论为各因素进行量化排序,并通过分析某海上交通事故验证所提构想的有效性。

HFACS理论对患者安全中人为因素研究启示

人为因素在航空领域和医疗领域中都是影响安全的重要因素。研究影响患者安全的人为因素也多参考航空安全研究的相关理论和方法。人的因素分析与分类系统源自航空事故中人为因素的分析。该理论在患者安全领域通过研究医护人员不安全行为、不安全行为的前提、不安全的监督和医疗机构的组织影响4方面将个人和组织协同分析,回溯原因,力求构建安全预防和风险管理体系。为减少人为因素对患者安全的影响提供新思路和新方法,使人为因素成为患者安全的重要保障。

强降雨导致的建设工程安全事故人因分析 HC-GC模型

为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率,有效解决该类安全事故人因分析复杂问题,提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联,绘制事故人为致因链;选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析。结果表明:优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率;在事故人因链中,政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素,现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素,技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈,事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因。

机场跑道入侵人为因素识别与预防研究

人为因素是造成机场跑道入侵(RI)的重要因素,本文结合人为因素分析与分类系统(HFACS)和空管人误分析技术(HERA-JANUS)两个模型针对跑道入侵这一类造成特定不安全事件的领域进行研究,同时结合机场道面运行的特点对两个模型进行了改进,对引起跑道入侵的关键人员,即飞行员和管制员的人为因素,提出了改进的分类和识别预防方法,最后结合了多个跑道入侵的真实案例进行了分析,结果表明,本方法用于造成跑道入侵人为因素的分类和预防识别是可行的。

煤矿安全事故的综合致因模型

为了系统研究导致煤矿安全事故的人机环因素,结合煤矿实际,将设备因素、环境因素与人因分析和分类系统(Human Factors Analysis and Classification System,HFACS)相结合,构建了煤矿安全事故的“弓弦箭”致因模型。其中,弓弦由设备因素11项、人因因素17项和环境因素11项的致因因素构成,箭表示发生不同人员伤亡数量、不同经济损失的安全事故,利用该模型可以综合描述煤矿安全事故发生的原因以及事故的后果。以“弓弦箭”致因模型为基础,借助蚁群聚类及Ucinet-netdraw方法,分别对100起典型煤矿安全事故进行分析研究。结果显示:(1)在统计的100起事故中,致因因素总频数为803,其中人因因素最高为644,占比80.2%,设备因素次之为92,占比11.5%,环境因素最少为67,占比8.3%;(2)以聚类数为4,最大迭代次数为1000,蚂蚁个数为100,阈值为0.9,蒸发率为0.1进行蚁群聚类分析,得到4类煤矿安全事故致因因素,表明煤矿安全事故是由设备因素、环境因素和人因因素交织作用产生,其中人因因素是最重要的致因因素,且操作者的不安全行为技能差错、决策差错、知觉差错和违反规章制度表现出一定的独立性;(3)Ucinet-netdraw分析显示煤矿安全事故的关键致因路径为:“管理过程漏洞”→“监督不充分”→“个人准备状态”→“违反规章制度”。

地理信息系统数据模型分析

数据模型是地理信息系统(GIS)的核心。目前,人们提出了许多GIS数据模型,出现很多容易混淆的概念。本文对地理信息系统领域数据模型的基本概念和理论进行梳理、归纳与总结,并对数据模型及一些相关概念进行了比较和分析。对数据建模的概念进行了讨论,分析了其包含的3种含义。对数据模型的3个抽象层次进行了说明和分析,按照不同的划分规则对地理信息系统数据模型进行了分类,并对空间数据模型进行了分析。

基于句法分析和二次贝叶斯模型的受限域问题分类

针对受限域的特殊性,提出了一种基于句法分析和二次贝叶斯模型的问题分类的新方法。该方法首先利用浅层句法分析的结果,抽取问题的主干部分和疑问词及其附属成分作为分类的特征,大大减少了噪声;然后,提出一种适用于受限域问题分类的改进的二次贝叶斯分类模型,并利用这一模型进行了大量的实验。实验结果表明了这一方法在受限域内的有效性,大类与小类问题的平均分类精度分别达到了89.66%和84.13%。

我国高校专利分类变化的评价模型及其回归分析

通过文献检索和网络调查等定性分析方法梳理出我国高校专利申请量的所有可能的影响因素,并以2001-2011年为时间轴,采集我国高校各类专利申请数量及其影响因素的相关数据。绘制基于Multi-Agent技术的专利地图,描绘出我国高校专利分类申请量的现状以及我国各地区高校专利申请量的情况。利用多元线性回归分析中的逐步回归方法,构建专利申请量的预测模型并与实际数据进行拟合比较,充分验证了该模型的有效性并且根据该模型及其分析给出了国家专利发展战略的有效建议和方案。

面向人因的船舶极地航行过程安全性分析

为探究船舶极地航行过程中的人机环系统性影响,从人为因素视角出发,构建极地航行人因分析与分类系统(HFACS-PN),辨识出人-组织因素在浮冰水域船舶航行安全的影响因子;建立适用于极地航行环境的系统理论事故模型与过程(STAMP-PN),并采用系统理论过程分析方法(STPA)分析极地航行过程中不安全控制行为及其反馈信息的突出危险。研究结果表明:冰困事故是由复杂的动态系统过程中不安全的控制反馈行为所导致,船舶资源保障和船员极地航行专业素质安全约束力是事故防控的关键。研究结果揭示人为因素对船舶冰困事故发生及后果严重性的影响机理,对全行业提升船员岗位适任能力和应急响应效能具有重要参考意义。

基于层次全息模型的铁路信号系统风险分析

为全方面、多角度分析铁路信号系统在其生命周期中存在的风险,提出基于层次全息模型(HHM)的铁路信号系统风险分析方法,结合实际运营情况,将风险源主要分为8大类别,基于双重标准对风险过滤和评级,并利用多重标准进一步对风险因子进行分析,提出预防措施,为铁路信号系统风险分析提供参考。

基于决策树算法与系统聚类的玻璃制品分类研究

本文主要研究了古代玻璃制品的成分分析和鉴别,基于决策树算法建立玻璃分类模型,对63个文物样品进行分类,并对比分类结果与真实分类结果的吻合度,得出分类规律。在高钾无风化、高钾风化、铅钡无风化、铅钡风化的分类基础上,本文考虑基于系统聚类法对每个大类进行亚分类,并对分类后的结果进行合理性、敏感性分析,实现了对未知类型玻璃制品的鉴别以及各类型玻璃的亚类划分,对文物鉴别与玻璃制品分类有重要意义。

MIS中数据多层次分类统计结构分析与描述模型

数据分类统计是MIS最重要的职能之一,而其传统的手工编程与固定的功能设置,直接影响了MIS的开发和利用。本文提出以一种逻辑表达式为统计任务描述模型,经计算机一系列分析处理,即可产生相应的统计程序。进而有利于实现MIS全过程的自动生成。

船舶修造企业火灾事故特征挖掘与致因分析

为探究船舶修造企业(SRBE)火灾事故的特征和致因,运用数理统计方法研究118起火灾事故,从事故的时空属性、火灾三要素和伤害严重程度进行事故特征挖掘;并基于改进的人因分析与分类系统(HFACS-SRBE)事故致因模型,采用卡方检验、让步比(OR)、克莱姆V系数(Cramer's V)方法,分析致因因素之间的相关性及其强弱。结果表明:14:00—16:00最易发生火灾事故和人员伤亡;火灾事故主要发生地点在船舶区域,占比为33.90%;59.19%的点火源是动火作业;无人员伤害、轻伤和轻微伤、重伤和死亡数量比值为61:54:3。通过相关性及其强弱检验后确定15组相邻层级致因因素存在相关性,并得到26条完整事故致因链。其中,沟通与协调→运行计划不适当→不良心理状态→决策差错是导致船舶修造火灾事故发生关联性强度最大的事故致因链。

运用HFACS模型对一起通风管道爆燃事故的起因分析

爆燃事故是高校实验室较为频发的安全事故,为实验室事故防治的重中之重。针对某高校生化实验室发生的通风系统爆燃事故,运用人为因素分析与分类系统(HFACS)模型从组织影响、不安全的监督、不安全行为的前提条件和不安全行为四个方面对该起事故的起因进行深入分析,查找具体安全隐患。分析表明,该起事故是由于实验室通风设备设计不合理及设备老化,管理混乱、操作人员安全意识淡薄等多种因素导致的石油醚爆燃事故。针对以上问题,本文从设备配置、制度完善和人员管理三个方面提出了预防实验室爆燃事故的具体措施。

公路隧道围岩模糊信息分类的专家系统

符合实际的围岩分类是公路隧道设计和施工的重要依据,是准确进行施工地质超前预报的指南。目前的公路隧道围岩分类规范中,围岩类别与各评定指标间尚未建立起精确的本构关系,在具体应用时受人为因素影响较大。针对围岩分类中存在的这类“模糊性”问题,引入模糊信息分析模型,借助专家丰富经验和既有隧道围岩分类信息,创建了公路隧道围岩模糊信息分类的专家系统,在围岩定量分类方面取得新的进展。

毕业生数据分析系统

采用数据挖掘方法,通过统计分析,应用分类预测中的贝叶斯分类算法建立毕业生数据分析模型,通过建立的模型预测毕业生的就业情况,并对毕业生在毕业后三个月内的就业趋势进行了预测,对毕业生就业及学校招生具有较好的指导意义。