模擬訓(xùn)練設(shè)備的操作評(píng)估專家系統(tǒng)

摘要：介紹了模擬訓(xùn)練設(shè)備中，用于對(duì)操作人員實(shí)際操作進(jìn)行評(píng)估的專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)以典型操作的專家知識(shí)庫為基礎(chǔ)，利用基于模糊邏輯的數(shù)學(xué)推理模型對(duì)操作人員的實(shí)際操作進(jìn)行評(píng)估，使得評(píng)估工作具有了類似于人的智能，避免了武斷性，提高了評(píng)估的科學(xué)性和可信度。著重?cái)⑹隽讼到y(tǒng)的建模方法并簡要介紹了編程實(shí)現(xiàn)的思路。

關(guān)鍵詞：專家系統(tǒng) 模糊邏輯

隨著計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的發(fā)展，在很多領(lǐng)域中人們都利用模擬訓(xùn)練設(shè)備代替實(shí)際儀器裝備進(jìn)行操作訓(xùn)練，如許多培訓(xùn)基地都用模擬設(shè)備對(duì)培訓(xùn)人員進(jìn)行故障排除訓(xùn)練和基本操作訓(xùn)練等。通常，這些模擬訓(xùn)練設(shè)備分為主機(jī)和分機(jī)兩部分，分機(jī)負(fù)責(zé)模擬實(shí)際操作的背景環(huán)境，主機(jī)則負(fù)責(zé)給出用戶界面、進(jìn)行操作指導(dǎo)和控制訓(xùn)練進(jìn)程等工作。此種設(shè)備通常要對(duì)操作人員的實(shí)際操作進(jìn)行評(píng)估，針對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練計(jì)劃的調(diào)整，為合理地安排教學(xué)內(nèi)容、調(diào)整訓(xùn)練進(jìn)度提供科學(xué)依據(jù)，以提高訓(xùn)練的實(shí)際效果和質(zhì)量?；谀：壿嫷牟僮髟u(píng)估專家系統(tǒng)就是針對(duì)這一目的建立的。

１ 系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型

對(duì)實(shí)際操作的考核評(píng)估不同于筆答試卷的評(píng)分，具體的實(shí)際操作情況是不能用某一種或幾種標(biāo)準(zhǔn)答案來簡單地評(píng)定的。系統(tǒng)需要對(duì)操作人員的操作時(shí)間、操作技巧等因素進(jìn)行綜合評(píng)估，而這些因素本身都具有一定的模糊性，對(duì)它們很難給出精確的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。因此，本文提出了基于模糊邏輯的專家評(píng)估系統(tǒng)，讓計(jì)算機(jī)以接近于人的思維進(jìn)行綜合評(píng)估打分，使評(píng)估比較科學(xué)合理。

１.１ 模糊邏輯簡介

模糊邏輯運(yùn)算是軟計(jì)算的一種，它所研究的對(duì)象是表征某種程度、具有不確定邊界的量，利用模糊系統(tǒng)可以得到輸入空間到輸出空間的便捷的映射。

模糊推理通常使用語言變量，這些變量用詞語代替了數(shù)值，將采集到的精確量測量數(shù)據(jù)進(jìn)行Ｆｕｚｚｙ化處理，轉(zhuǎn)化成通過隸屬度函數(shù)及Ｆｕｚｚｙ子集表達(dá)的Ｆｕｚｚｙ量。模糊邏輯將原來通過精確量描述的輸入輸出關(guān)系的精確數(shù)學(xué)模型，轉(zhuǎn)化為一種相應(yīng)的、由條件語句表達(dá)的模糊關(guān)系，其運(yùn)算形式接近于人的直覺思維，這就提高了系統(tǒng)的彈性，即系統(tǒng)對(duì)輸入量的不確定性Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ、不精確性Ｉｍｐｒｅｃｉｓｉｏｎ和部分正確性Ｐａｒｔｉａｌ Ｔｒｕｔｈ的容忍度。

模糊邏輯的推理規(guī)則是一系列的模糊ｉｆ－ｔｈｅｎ條件。ｉｆ（輸入語言變量Ｆｕｚｚｙ子集）ｔｈｅｎ（輸出語言變量Ｆｕｚｚｙ子集）模糊規(guī)則的應(yīng)用，使系統(tǒng)易于理解和調(diào)整，可以在專家經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上建模，使得系統(tǒng)可以方便地與控制系統(tǒng)相結(jié)合。

１.２ 模型設(shè)計(jì)思想

訓(xùn)練時(shí)，操作項(xiàng)目由主機(jī)內(nèi)部預(yù)存的典型操作專家知識(shí)庫提供，訓(xùn)練模擬器記錄操作人員的操作時(shí)間和操作步驟。本文把操作時(shí)間的長短，操作技巧應(yīng)用的好壞，操作準(zhǔn)確程度等因素用模糊量來設(shè)定，即定義時(shí)間符合度、操作點(diǎn)符合度和成功度作為輸入量，根據(jù)專家的評(píng)判意見建立模糊推理規(guī)則，并根據(jù)實(shí)際操作的抽樣調(diào)查試驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到最終的模糊評(píng)估模型。

１.３ 模型的符號(hào)說明

模型的符號(hào)說明如表１所示。

表1 符號(hào)說明表

１.４ 輸入與輸出量的確定及隸屬度曲線

系統(tǒng)輸入量的數(shù)學(xué)描述定義如下：

（１）時(shí)間符合度

對(duì)于每一個(gè)模擬訓(xùn)練項(xiàng)目，系統(tǒng)均設(shè)有一個(gè)參考操作時(shí)間。以實(shí)際操作時(shí)間與該值的比值ｔｉｎ作為輸入量，對(duì)ｔｉｎ進(jìn)行模糊評(píng)定得到的等級(jí)模糊數(shù)定義為時(shí)間符合度Ｃｔ。

ｔｉｎ＝ｔ／ＴＫＫＫＫＫＫ （１）

Ｃｔ＝μｔ（ｔｉｎ）ＫＫＫＫＫ（２）

圖１為Ｃｔ分為ｆａｓｔ、ｎｏｒｍａｌ、ｓｌｏｗ三級(jí)時(shí)的隸屬函數(shù)曲線。

（２）操作點(diǎn)集符合度

模擬訓(xùn)練項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫中存有參考操作點(diǎn)集。實(shí)際操作時(shí)的操作點(diǎn)與該點(diǎn)集的符合度定義為操作點(diǎn)集符合度Ｃｐ。符合的涵義有兩點(diǎn)，一是一些必要的步驟必須與參考步驟相符，二是操作步驟的順序應(yīng)該合理，以這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)定操作點(diǎn)集符合度，作為對(duì)操作步驟合理性的評(píng)定。

Ｃｐ 由實(shí)際操作點(diǎn)與參考操作點(diǎn)的匹配度和操作步驟逆序數(shù)兩個(gè)參數(shù)決定。實(shí)際操作完畢后，由程序查找操作匹配點(diǎn)的個(gè)數(shù)百分比和步驟匹配逆序數(shù)百分比，以其乘積作為Ｃｐ的值。

圖２為Ｃｐ分為ｂａｄ、ｎｏｒｍａｌ、ｇｏｏｄ三級(jí)時(shí)的隸屬度函數(shù)

（３）成功度

衡量操作人員操作效果的變量，定義為成功度Ｓ。成功度輸入量分為兩級(jí)：ｆａｌｌ、ｓｕｃｃｅｓｓ。曲線見圖３。根據(jù)實(shí)際操作的具體情況，由于操作是否成功能夠比較明確地給出，所以在對(duì)操作的評(píng)估中成功度可以只取０和１兩個(gè)值。

（４）輸出量

系統(tǒng)的評(píng)估結(jié)果就是對(duì)三個(gè)輸入量進(jìn)行模糊推理得到的結(jié)果，用ｙ表示。輸出量分為五級(jí)：ｙ０、ｙ６、ｙ７、ｙ８、ｙ９，曲線見圖４。

１.５ 評(píng)判條件的建立

評(píng)判條件由表２給出。

表2 評(píng)分條件

說明：括號(hào)中的數(shù)字是每一ｉｆ－ｔｈｅｎ條件的權(quán)重。不同的單位、不同的訓(xùn)練目的，評(píng)定操作人員的能力水平的側(cè)重點(diǎn)可能不同，如本系統(tǒng)側(cè)重于對(duì)操作原理的掌握程度，所以對(duì)于操作中的思路和步驟要求較嚴(yán)格。如果側(cè)重點(diǎn)是操作效果（比如操作時(shí)間）時(shí)，可以調(diào)整相應(yīng)的ｉｆ－ｔｈｅｎ 語句的權(quán)值，提高反映側(cè)重點(diǎn)變量的條件的權(quán)重。

１.６ 參數(shù)的調(diào)整及模型的應(yīng)用

系統(tǒng)參數(shù)的調(diào)整過程：模擬一實(shí)際操作事例，給出某些類型操作者的操作步驟，選擇具有豐富實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的專家對(duì)操作情況進(jìn)行評(píng)估，給出評(píng)分值。而后，對(duì)專家的打分進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。因?yàn)椴煌瑢＜掖蚍只鶖?shù)可能不同，但是其對(duì)于不同操作水平的區(qū)分程度級(jí)別是相似的，所以，先對(duì)不同專家的打分進(jìn)行歸一化處理，再根據(jù)統(tǒng)一的評(píng)分基數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)加權(quán)平均，得到專家評(píng)分值。以此值為參考量，對(duì)模糊系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，在模型的運(yùn)行實(shí)踐中，模型也可以對(duì)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，使系統(tǒng)的輸出更符合實(shí)際要求。

設(shè)Ｒ位專家打分矩陣，ｒｉ，ｊ為第ｉ位專家對(duì)第ｊ中操作情況的打分。


其中ｗｉ為權(quán)系數(shù)，一般情況下取ｗｉ＝１／ｉ，當(dāng)然可以根據(jù)評(píng)估側(cè)重點(diǎn)等實(shí)際情況改變權(quán)值。

系統(tǒng)的參數(shù)確定以后，根據(jù)系統(tǒng)模型，圖５和圖６分別給出了操作成功度為１和０ 時(shí)的輸出值曲面圖。

２ 評(píng)估系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

評(píng)估模型建立之后，一個(gè)很關(guān)鍵的問題就是如何讓模型能夠與應(yīng)用程序相連接。根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的特點(diǎn)和要求，確定以數(shù)據(jù)庫操作為主的編程思路，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫體系，不僅可以使系統(tǒng)的可擴(kuò)充性和可維護(hù)性大大提高，而且也易于用戶自行擴(kuò)充和修改操作信息庫及關(guān)聯(lián)庫相關(guān)參數(shù)。

２.１ 系統(tǒng)需要建立的數(shù)據(jù)庫

（１）操作信息數(shù)據(jù)庫；

（２）模糊評(píng)判數(shù)據(jù)庫；

（３）操作記錄表。

２.２ 實(shí)現(xiàn)方法的幾點(diǎn)說明

２.２.１ 數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為可操作數(shù)據(jù)庫

數(shù)學(xué)模型本身完成的就是輸入量與輸出量之間的映射。通過建立模糊評(píng)判數(shù)據(jù)庫來保存這一輸入、輸出關(guān)系，就避免了大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算程序的編寫，保證了系統(tǒng)擁有較高的實(shí)時(shí)性。但這樣做的代價(jià)是占用了系統(tǒng)的部分內(nèi)存。

２.２.２ 根據(jù)操作信息確定模型的輸入量

系統(tǒng)的輸入量是根據(jù)操作信息確定的。時(shí)間符合度、操作點(diǎn)符合度和成功度三個(gè)量需要根據(jù)數(shù)學(xué)模型編制計(jì)算程序。其中操作點(diǎn)符合度的確定是編程的難點(diǎn)：首先，在編程中使用了循環(huán)查詢并對(duì)匹配項(xiàng)計(jì)數(shù)的方法先確定匹配記錄項(xiàng)，查到的匹配記錄在參考操作記錄中的順序號(hào)由數(shù)組依次進(jìn)行記錄；然后，以此數(shù)組為依據(jù)，與參考操作記錄的序號(hào)序列進(jìn)行逆序數(shù)查詢；最后，計(jì)算匹配符合度。

２.２.３ 評(píng)分值的確定

評(píng)分值的確定可以用數(shù)據(jù)庫查詢操作來實(shí)現(xiàn)。不同組合輸入量對(duì)應(yīng)的輸出值由模糊評(píng)判數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)。輸入量遵循一定的排序規(guī)則，在查詢時(shí)按照排序規(guī)則進(jìn)行輸出值位置的計(jì)算，就可以確定評(píng)分值在數(shù)據(jù)庫中的序號(hào)。

專家評(píng)估系統(tǒng)在智能型模擬訓(xùn)練設(shè)備中的應(yīng)用。大大提高了評(píng)估工作的科學(xué)性和合理性。模糊邏輯理論的應(yīng)用，使得評(píng)估系統(tǒng)以接近于人的思維進(jìn)行評(píng)估活動(dòng)。只要建立適當(dāng)?shù)膶＜抑R(shí)庫，此種評(píng)估系統(tǒng)可以推廣到許多其他領(lǐng)域中去。因此，這種評(píng)估系統(tǒng)在實(shí)際工作中有著極大的應(yīng)用價(jià)值。