[发明专利]一种人因可靠性评估的方法、装置和信息处理设备

说明书

本申请实施例提供一种人因可靠性评估的方法、装置和信息处理设备，该方法包括根据可导致人为失误发生的多个因素和所述多个因素之间的因果关系生成基于贝叶斯网络的拓扑结构，其中，所述多个因素中的各因素在所述拓扑结构中表示为一个节点，且所述多个因素是通过分析多来源数据获取的，所述多来源数据至少包括历史数据；根据所述多来源数据的类型，添加所述节点对应的概率数据，其中，所述节点对应的所述概率数据由确定性概率和/或区间概率表示；根据所述拓扑结构和所述概率数据，至少获得人为失误发生的概率，能够利用有限的统计数据，准确评估人因可靠性成为了亟待解决的问题。

技术领域

本申请涉及可靠性分析领域，具体涉及一种人因可靠性评估的方法、装置和信息处理设备。

背景技术

相关技术中，机器已经实现高效率和高准确性作业，但关于人为操作对于作业质量的影响往往难以评判，在很多领域中由于实验的次数有限，往往难以获得足够的与人为失误相关的统计数据，例如：航天发射任务实际发射次数有限，难以获取到足够的与人为失误有关的统计数据，因此在这种情况下为准确定量的评估人因可靠性带来了困难。

因此，如何利用有限的统计数据，准确评估人因可靠性成为了亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种人因可靠性评估的方法、装置和信息处理设备，通过本申请的技术方案至少可以实现利用有限的统计数据，准确评估人因可靠性。

第一方面，本申请的一些实施例提供一种人因可靠性评估的方法，所述方法包括：根据可导致人为失误发生的多个因素和所述多个因素之间的因果关系生成基于贝叶斯网络的拓扑结构，其中，所述多个因素中的各因素在所述拓扑结构中表示为一个节点，且所述多个因素是通过分析多来源数据获取的，所述多来源数据至少包括历史数据；根据所述多来源数据的类型，添加所述节点对应的概率数据，其中，所述节点对应的所述概率数据由确定性概率和/或区间概率表示；根据所述拓扑结构和所述概率数据，至少获得人为失误发生的概率。

因此，本申请实施例通过人因可靠性评估的方法，能够在统计数据较少的情况下，根据不同数据来源的类型，获得对人为失误的概率以及导致人为失误概率的因素的概率，从而能够预测和规避在现实作业中的关于人因可靠性的风险，从而提高相关人员操作或控制机器(或者系统)的作业质量。

结合第一方面，在一种实施方式中，所述根据所述拓扑结构和所述概率数据，至少获得人为失误发生的概率，还包括：获取导致人为失误发生的所述各因素的所述节点概率。

因此，本申请实施例通过获取导致人为失误发生的所述各因素的所述节点概率，能够明确量化各因素发生的概率，从而提升人因风险评估的准确性和客观性。

结合第一方面，在一种实施方式中，所述概率采用概率值集合表征，其中，所述概率值集合包括：下限概率值，最可能概率值和上限概率值。

因此，本申请实施例通过采用概率值集合来表示概率，能够针对各节点更好的描述，体现最可能的概率，同时体现概率范围，从而能够从更多的方面展现各因素发生的概率。

结合第一方面，在一种实施方式中，多个所述节点包括第一节点，所述第一节点的概率值集合是通过如下方式获取的：将所述第一节点对应的至少一个父节点的所述概率数据，进行联合概率计算，获得所述第一节点的概率值集合。

因此，本申请实施例通过将第一节点对应的至少一个父节点的概率数据，进行联合概率计算，能够通过父节点的联合概率推测出子节点的联合概率。