吳 濤，楊昌其

(1.中國(guó)民用航空華北地區(qū)空中交通管理局，北京 100621；2.中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 空中交通管理學(xué)院，四川 廣漢 618307)

變更管制方式安全評(píng)估模型及軟件設(shè)計(jì)

吳 濤1，楊昌其2

(1.中國(guó)民用航空華北地區(qū)空中交通管理局，北京 100621；2.中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 空中交通管理學(xué)院，四川 廣漢 618307)

為確保因管制方式變更造成系統(tǒng)及運(yùn)行環(huán)境變化帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)保持在可控范圍，提出基于粗糙集模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)估模型。利用粗糙集在屬性約簡(jiǎn)與規(guī)則提取方面的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)源提取，降低模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)輸入維度、精簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、縮短網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與學(xué)習(xí)時(shí)間；借助模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在具有較強(qiáng)容差性和抗噪音能力前提下進(jìn)行分類的能力，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)安全等級(jí)評(píng)定。為便于模型應(yīng)用與推廣，借助Visual Basic(VB)與MATLAB這2種語(yǔ)言將評(píng)估模型編譯為可視化操作軟件，該軟件具有從指標(biāo)體系中識(shí)別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)源、系統(tǒng)安全等級(jí)評(píng)估、評(píng)估信息匯總這3項(xiàng)功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該軟件可從24個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)中提取出對(duì)系統(tǒng)安全影響最為關(guān)鍵的4項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，系統(tǒng)安全等級(jí)評(píng)定為3級(jí)。該評(píng)估軟件具有易于安裝維護(hù)、操作簡(jiǎn)便、理論化程度高等優(yōu)點(diǎn)，是對(duì)空管運(yùn)行單位定量安全評(píng)估的一次創(chuàng)新嘗試。

空中交通管制；安全評(píng)估；粗糙集；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；VB；MATLAB

0 引 言

隨著對(duì)系統(tǒng)安全和安全文化理論的認(rèn)識(shí)和加深以及各締約國(guó)對(duì)國(guó)際民航組織(International Civil Aviation Organization)提出的建設(shè)安全管理體系(safety management system, SMS)的積極響應(yīng)，民航安全已成為民航安全管理理論研究的重點(diǎn)。2010年中國(guó)民航局將持續(xù)安全戰(zhàn)略作為建設(shè)民航強(qiáng)國(guó)三大戰(zhàn)略首位；2011年以文件[1]形式指出：民航局鼓勵(lì)和支持對(duì)安全評(píng)估的方法、技術(shù)進(jìn)行研究創(chuàng)新，提高安全評(píng)估的科學(xué)性及規(guī)范性。國(guó)內(nèi)外對(duì)民航定量安全評(píng)估運(yùn)用層次分析法[2]、多層次模糊評(píng)估法[3]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[4-9]進(jìn)行了相關(guān)研究。然而對(duì)空中交通的安全評(píng)估方法和技術(shù)研究還處于初級(jí)階段。

本文基于粗糙集與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的評(píng)估方法第一次應(yīng)用于對(duì)變更管制方式前系統(tǒng)的安全評(píng)估，是民航空管系統(tǒng)定量安全評(píng)估方法的進(jìn)一步推廣，同時(shí)，針對(duì)變更管制方式前的可視化的安全評(píng)估軟件開(kāi)發(fā)尚屬首次。

1 安全評(píng)估模型的有關(guān)理論

1.1 粗糙集

粗糙集[10]理論是解決模糊數(shù)據(jù)的重要概念，通過(guò)發(fā)現(xiàn)不完備信息所表達(dá)數(shù)據(jù)間的隱含關(guān)系，揭示其內(nèi)在規(guī)律，從而在過(guò)濾冗余信息的前提下提取出對(duì)系統(tǒng)至關(guān)重要的信息。信息系統(tǒng)是粗糙集理論中的一種知識(shí)表達(dá)方式，而知識(shí)的表達(dá)方式對(duì)于借助智能算法處理數(shù)據(jù)非常重要。決策表是信息系統(tǒng)的直觀表達(dá)，以行列表格的形式將對(duì)象、條件屬性及決策屬性所對(duì)應(yīng)的信息以數(shù)據(jù)的形式展現(xiàn)出來(lái)。約簡(jiǎn)(reduction)是保證知識(shí)庫(kù)分類能力不變的情況下，剔除決策表中冗余屬性的過(guò)程。核(core)是對(duì)決策表所有約簡(jiǎn)的交集，是所有約簡(jiǎn)的計(jì)算基礎(chǔ)。

1.2 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

T-S(takagi-sugeno)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]由前件網(wǎng)絡(luò)和后件網(wǎng)絡(luò)兩部分組成，利用“if-then”規(guī)則，將復(fù)雜系統(tǒng)以簡(jiǎn)單模型表示，通過(guò)簡(jiǎn)單模型的整合來(lái)完成對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的分析。

前件網(wǎng)絡(luò)分為4層。第1層為信息輸入層，用于將輸入值x=[x1x2…xn]T與網(wǎng)絡(luò)中對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)相連，節(jié)點(diǎn)數(shù)為n。

第2層為模糊化層，本文選用高斯隸屬函數(shù)計(jì)算上一層傳遞過(guò)來(lái)的輸入分量對(duì)于模糊集合的隸屬度，見(jiàn)(1)式。

(1)

第3層為模糊規(guī)則計(jì)算層，根據(jù)模糊代數(shù)乘積的算法，計(jì)算模糊語(yǔ)言變量值對(duì)于每條規(guī)則的適應(yīng)度為

(2)

(3)

(3)式中：αj為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；i=1,2,…,m。

后件網(wǎng)絡(luò)第1層是輸入層，作用有2個(gè)：①在第1層與第2層間起變量傳輸作用；②為模糊規(guī)則提供常數(shù)項(xiàng)。

第2層是計(jì)算層，由m個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)與規(guī)則形成一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，計(jì)算規(guī)則的后件yij權(quán)重，見(jiàn)公式(4)。

(4)

(4)式中：j=1,2,…,m；i=1,2,…,r。

第3層是輸出層，涉及2部分?jǐn)?shù)據(jù)：①由前件網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出的連接權(quán)值；②由后件網(wǎng)絡(luò)第2層計(jì)算得到的規(guī)則后件。2項(xiàng)數(shù)值對(duì)應(yīng)相乘之后求和，即為各規(guī)則后件加權(quán)和，見(jiàn)(5)式。

(5)

(5)式中：yi為后件加權(quán)和；i=1,2,…,r。

設(shè)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出的誤差計(jì)算公式為

(6)

(6)式中，E為ti和yi分別表示期望輸出和實(shí)際輸出。

(7)

(8)

(7)—(8)式中：j=1,2,…,m；i=0,1,2,…,n；l=1,2,…,r；β>0為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率。

規(guī)定隸屬函數(shù)中心值和寬度的學(xué)習(xí)算法，即系數(shù)修正算法，見(jiàn)(9)—(10)式。

(9)

(10)

(9)—(10)式中：cij為隸屬函數(shù)的中心值；σij為隸屬函數(shù)的寬度；j=0,1,2,…,m；i=1,2,…,n；l=1,2,…,r；β為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率。

1.3 基于粗糙集模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)估模型建立步驟

1)由變更管制方式前進(jìn)行安全評(píng)估的指標(biāo)構(gòu)建初始信息表；

2)對(duì)安全評(píng)估指標(biāo)的定性評(píng)估轉(zhuǎn)化為定量評(píng)估，建立實(shí)數(shù)值型決策表；

3)對(duì)建立的決策表做屬性約簡(jiǎn)，得出與系統(tǒng)安全最為緊密相關(guān)的條件屬性集和核，即影響系統(tǒng)安全的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

4)由關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)建立T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值；

5)對(duì)T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；

6)若T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差滿足要求，則結(jié)束。

2 評(píng)估軟件的總體設(shè)計(jì)

2.1 評(píng)估指標(biāo)的選取與處理

2.1.1 評(píng)估指標(biāo)選取

借鑒由中國(guó)民用航空局空管行業(yè)管理辦公室頒發(fā)的《變更管制方式安全評(píng)估指導(dǎo)材料》(IB-TM-2011-006)[12](簡(jiǎn)稱《文件》)中的相關(guān)內(nèi)容，對(duì)變更管制方式前空管系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的指標(biāo)體系設(shè)計(jì)上從“人-機(jī)-環(huán)-管”4個(gè)方面開(kāi)展，具體如表1所示。

表1 變更管制方式前安全評(píng)估指標(biāo)體系

表1中，管制系統(tǒng)和設(shè)備X1針對(duì)新采用的空管自動(dòng)化系統(tǒng)、雷達(dá)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)等系統(tǒng)設(shè)備可能存在的風(fēng)險(xiǎn)因素；管制環(huán)境X2針對(duì)變更管制方式前新的管制劃設(shè)范圍、飛行保障情況、空管運(yùn)行特點(diǎn)等可能存在的風(fēng)險(xiǎn)因素；運(yùn)行管理程序X3是考察根據(jù)新的運(yùn)行設(shè)備與環(huán)境制定的運(yùn)行管理程序?qū)τ诎踩Ｕ夏芰Φ姆闲?；管制及相關(guān)人員X4針對(duì)在現(xiàn)有運(yùn)行環(huán)境及運(yùn)行設(shè)備的前提下，管制室現(xiàn)有人員配置情況、人員技能水平、受訓(xùn)情況在保障安全運(yùn)行時(shí)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。

2.1.2 評(píng)估尺度選取

《文件》的風(fēng)險(xiǎn)源多數(shù)以定性指標(biāo)為主。為了從定量的角度對(duì)系統(tǒng)及運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行安全評(píng)估，借助符合實(shí)際的評(píng)估尺度，將專家及一線人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)源的定性評(píng)估轉(zhuǎn)化為定量評(píng)估。因此，根據(jù)評(píng)估指標(biāo)在實(shí)際運(yùn)行工作環(huán)境中的特征定義評(píng)估尺度，評(píng)估尺度如表2所示。

表2 評(píng)估尺度對(duì)照表

從表2可知，在對(duì)變更管制方式前系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，還涉及到風(fēng)險(xiǎn)的綜合打分，為了問(wèn)題處理方便，同樣分為5個(gè)等級(jí)。

2.1.3 評(píng)估數(shù)據(jù)的自動(dòng)存儲(chǔ)

借助Excel中VBA開(kāi)發(fā)工具設(shè)計(jì)電子形式的調(diào)查問(wèn)卷，方便、快捷地采集專家或一線工作人員的評(píng)估意見(jiàn)。

2.2 評(píng)估軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹

為了便于安全評(píng)估模型的推廣，實(shí)現(xiàn)對(duì)安全評(píng)估軟件的可視化操作。安全評(píng)估軟件在VB(visual basic 6.0)與MATLAB 7.0 2種開(kāi)發(fā)環(huán)境中編譯而成，VB用于界面開(kāi)發(fā)，MATLAB作為后臺(tái)計(jì)算工具，VB通過(guò)ActiveX技術(shù)調(diào)用MATLAB；Excel采集并統(tǒng)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)；Word作為信息匯總及編輯工具。評(píng)估軟件總體設(shè)計(jì)流程如圖1所示。

圖1 評(píng)估軟件總體設(shè)計(jì)流程Fig.1 Integrated design flowchart of evaluation software

2.3 軟件各功能模塊介紹

2.3.1 程序流程圖

通過(guò)評(píng)估軟件中各個(gè)模塊的密切配合，可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、方法集成化、智能化的綜合評(píng)估。圖2為評(píng)估軟件主要模塊及數(shù)據(jù)流之間相互作用的關(guān)系。

圖2 評(píng)估軟件的程序流程Fig.2 Program flow of evaluation software

2.3.2 軟件界面介紹

評(píng)估軟件用戶界面如圖3所示。

圖3 軟件界面Fig.3 Sketch map of software interface

模塊1：關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)源?！罢{(diào)查表匯總”按鈕彈出顯示預(yù)定義文件路徑下用于統(tǒng)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果的Excel表格，借助設(shè)置好的宏按鈕，實(shí)現(xiàn)對(duì)多份調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果進(jìn)行匯總；“關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)源讀取”借助粗糙集的屬性約簡(jiǎn)思想對(duì)匯總后的調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行篩檢，得出對(duì)系統(tǒng)安全構(gòu)成威脅的關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)并將結(jié)果顯示在文本框中。

模塊2：系統(tǒng)安全評(píng)估?！吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練”用于計(jì)算模糊系統(tǒng)參數(shù)，即由關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為模糊系統(tǒng)的組成部分，采用等隔均勻分布式內(nèi)插關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的評(píng)估尺度區(qū)間生成訓(xùn)練樣本，通過(guò)圖的形式顯示“訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)”結(jié)果；“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)”是利用隨機(jī)數(shù)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出之間的誤差是否達(dá)到之前設(shè)定的精度要求，生成 “測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)”結(jié)果圖；“評(píng)估數(shù)據(jù)讀取”用于在給定的Excel表格中輸入對(duì)于關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)有關(guān)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，為下一步系統(tǒng)安全評(píng)估等級(jí)評(píng)定提供決策支持；“評(píng)估結(jié)果”按鈕是根據(jù)收集來(lái)的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)做出對(duì)系統(tǒng)安全等級(jí)評(píng)定。

模塊3：生成評(píng)估文件?！皩?dǎo)入Word文檔”將模塊1、模塊2及用戶輸入信息快捷地匯總到Word文檔中。

3 評(píng)估軟件測(cè)試與結(jié)果分析

3.1 評(píng)估軟件測(cè)試

通過(guò)向填寫(xiě)調(diào)查問(wèn)卷的人員介紹24個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)以及評(píng)估尺度的含義，收集到有效調(diào)查問(wèn)卷24份。經(jīng)軟件計(jì)算，得出對(duì)系統(tǒng)安全影響最為關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分別為程序熟練度、人機(jī)界面熟悉度、工作負(fù)荷、機(jī)組人員的配合。

T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度設(shè)置為0.001，訓(xùn)練次數(shù)為100次。誤差曲線波動(dòng)幅度較小說(shuō)明經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模糊系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)果如圖4所示。

圖4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)果Fig.4 Result of training data

點(diǎn)擊“評(píng)估結(jié)果”按鈕，之前在Excel中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)通過(guò)MATLAB自帶函數(shù)傳輸?shù)組ATLAB中，利用訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)定系統(tǒng)安全等級(jí)為3級(jí)。點(diǎn)擊“導(dǎo)入Word文檔”按鈕，將評(píng)估單位、評(píng)估時(shí)間、關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)源、系統(tǒng)安全評(píng)估等級(jí)信息統(tǒng)一匯總于文檔中。

3.2 測(cè)試結(jié)果分析

用戶通過(guò)評(píng)估軟件的計(jì)算得到2部分關(guān)鍵信息：①?gòu)?4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)中提取出4項(xiàng)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，從人-機(jī)-環(huán)-管理的角度分析，4項(xiàng)指標(biāo)都屬于人為因素所囊括的范圍，反應(yīng)涉及管制方式變更的人員在程序方面、設(shè)備操作方面及自我調(diào)整等方面等對(duì)系統(tǒng)安全威脅較大，而在現(xiàn)有科技水平條件下的相關(guān)管制設(shè)備都已經(jīng)過(guò)前期測(cè)試或其他用戶已裝備并經(jīng)過(guò)一定時(shí)間的使用，設(shè)備可靠性值得肯定，因此，對(duì)系統(tǒng)安全威脅相比較小。②系統(tǒng)安全最終評(píng)估等級(jí)，不同的系統(tǒng)安全評(píng)估等級(jí)可對(duì)應(yīng)著不同的響應(yīng)級(jí)別，本次利用評(píng)估軟件對(duì)系統(tǒng)安全等級(jí)評(píng)定為3級(jí)(中等級(jí)別)。

4 結(jié) 論

本文基于變更管制方式前對(duì)空管系統(tǒng)安全進(jìn)行評(píng)估的需求，經(jīng)過(guò)充分調(diào)查研究，查閱有關(guān)空管安全評(píng)估的文獻(xiàn)，以局方文件為依據(jù)選取評(píng)估指標(biāo)，借助Excel軟件設(shè)計(jì)電子化形式調(diào)查問(wèn)卷，以粗糙集、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，建立針對(duì)變更管制方式前系統(tǒng)安全評(píng)估的數(shù)學(xué)模型，借助MATLAB編譯相應(yīng)程序；采用Visual Basic與MATLAB混合編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)軟件可視化操作。該軟件可用于變更管制方式前空管系統(tǒng)的安全評(píng)估工作，也可按需調(diào)整調(diào)查問(wèn)卷中的評(píng)估指標(biāo)對(duì)空管系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)安全評(píng)估工作。

[1] 中國(guó)民用航空局空管行業(yè)管理辦公室. AP-83-TM-2011-01, 民航空中交通管理安全評(píng)估管理辦法[S]. 北京：中國(guó)民用航空局空管行業(yè)管理辦公室, 2011. Industry Management Office of the China Civil Aviation Administration Air Traffic Control. AP-83-TM-2011-01, Safety evaluation management regulation of Chinese civil air traffic management[S]. Beijing: Industry Management Office of the China Civil Aviation Administration Air Traffic Control, 2011.

[2] 楊昌其,魏光興.空管不安全事件危險(xiǎn)等級(jí)的量化評(píng)估方法[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào),2006,41(6):753-757. YANG Changqi, WEI Guangxing. Quantitative assessment method for severity classification of air traffic control incident [J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2006, 41(6): 753-757.

[3] 馬國(guó)忠,米文勇,劉曉東. 民航系統(tǒng)安全的多層次模糊評(píng)估方法[J]. 西南交通大學(xué)學(xué)報(bào),2007, 42 (1): 104-109. MA Guozhong, MI Wenyong, LIU Xiaodong. The civil aviation system safety multi-level fuzzy evaluation method [J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2007, 42(1): 104-109.

[4] GREENBERG R. COOK S C, HARRIS D. A civil aviation safety assessment model using a Bayesian belief network (BBN) [J]. The Aeronautical Journal, 2005, 109(1101): 557-568.

[5] 王衍洋,曹義華. 航空運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 航空動(dòng)力學(xué)報(bào), 2010, 25(5): 1036-1040. WANG Yanyang, CAO Yihua. Gray neural network model of aviation safety risk [J]. Journal of Aerospace Power, 2010, 25(5): 1036-1040.

[6] 王浩鋒. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的民用航空航段安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 信息與電子工程, 2010, 8(5): 612-615. WANG Haofeng. Safety risk assessment model for civil aviation flight phase based on BP neural network [J]. Information and Electronic Engineering,2010,8(5):612-615.

[7] 吳志軍,王璐,史榮.基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ATM系統(tǒng)信息安全評(píng)估方法[J].通信學(xué)報(bào), 2011 32(2): 150-158. WU Zhijun, WANG Lu, SHI Rong. Approach of information security assessment for ATM system based on improved model of artificial neural network[J]. Journal on Communications, 2011, 32(2): 150-158.

[8] 金燦燦,左洪福.航空公司維修質(zhì)量管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2013,12:3107-3113. JIN Cancan, ZUO Hongfu. Design and implementtation of airline’s maintenance quality management system[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2013, 12: 3107-3113.

[9] 金燦燦,左洪福,張營(yíng),等.基于BBN的航空公司風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究[J].航空學(xué)報(bào),2013,34(3):588-596. JIN Cancan, ZUO Hongfu, ZHANG Ying, et al. Research on risk evaluation for airlines based on BBN[J]. Acta Aeronauticaet Astronautica Sinica, 2013, 34 (3): 588-596.

[10] PAWLAK Z. Rough set[J]. International Journal of Computer and Information Sciences, 1982(11): 341-356.

[11] TAKAGI. T, SUGENO. M. Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control[G]∥IEEE Transaction on Systems. Man, Cybernetics: IEEE, 1985.

[12] 中國(guó)民用航空局空管行業(yè)管理辦公室. IB-TM-2011-006, 變更管制方式安全評(píng)估指導(dǎo)材料[S]. 北京：中國(guó)民用航空局空管行業(yè)管理辦公室, 2011. Industry Management Office of the China Civil Aviation Administration Air Traffic Control. IB-TM-2011-006, Safety evaluation guide material of air traffic control means change[S]. Beijing: Industry Management Office of the China Civil Aviation Administration Air Traffic Control, 2011.

吳濤(1988-)，男，內(nèi)蒙古集寧人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榭展馨踩?。E-mail: yeternal@foxmail.com。

楊昌其(1974-)，男，貴州思南人，教授，碩士研究生導(dǎo)師，博士生，主要從事民航空管安全管理、空管人為因素、空管信息處理、空管仿真實(shí)驗(yàn)與技術(shù)等方向的研究。E-mail: cafcychq@21cn.com。

(編輯：劉 勇)

Safety evaluation model about air traffic control means change and its software design

WU Tao1, YANG Changqi2

(1. North China Regional Air Traffic Management Bureau of Civil Aviation of China, Beijing 100621, P.R. China; 2. College of Air Traffic Management, Civil Aviation Flight Univ. of China, Guanghan 618307, P.R. China)

Air traffic control means change brought risks to its system and operating environment. In order to make those risks controlled, the safety evaluation model based on rough sets and fuzzy neural network was proposed. Rough set, which was used to extract key risks, has the advantage for attributes reduction rule extraction and also provids the following functions to fuzzy neural network: decreasing samples dimension, simplifing the network topology and shortening the time of network training and learning. Fuzzy neural network, which was used to evaluate the safety level of system, has the capability of classification on the condition that fuzzy neural network can tolerate error and noise. In order to apply and promote the safety evaluation model, the model was compiled to visualized operation software by visual basic(VB) and MATLAB. The evaluation software had three functions that identified key risk indexes from the evaluation index system, evaluated the safety level of system and collected evaluation information. The experimental results showed that the software can extract 4 key risk indexes from 24 evaluation indexes and the safety level of system is 3. The evaluation software processed following advantages: easy installment and maintenance, straightforward operation and higher theoretical level. It was an innovative attempt that quantitative evaluation was used to operation units of air traffic control.

air traffic control; safety evaluation; rough set; fuzzy neural network; visual basic; MATLAB

10.3979/j.issn.1673-825X.2016.06.020

2015-07-22

2016-03-14

楊昌其 cafcychq@21cn.com

民航局科技創(chuàng)新引導(dǎo)資金(MHRD20140213)；四川省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(13ZA0306)

Foundation Items：The Scientific and Technical Innovation Project of Civil Aviation(MHRD20140213); The Key Project of Sichuan Education Department(13ZA0306)

TP393；V355.1

A

1673-825X(2016)06-0870-06