飞航安全裕度风险评估方法与专家系统及其建立方法

摘要

一种使用飞航安全裕度理论之飞航操作风险评估方法、专家系统及其建立方法。此风险评估方法和风险评估专家系统，系用以量化评估飞航操作之安全性，风险评估专家系统的建立方法可包含：建立复数个训练样本来储存于资料库中；利用训练样本来训练一推论单元的类神经网路；以及提供一使用者介面，用以输入复数个情境参数于类神经网路中，并显示类神经网路所推算之一安全裕度。

主权项

一种飞航安全裕度风险评估方法，用以评估飞航安全性，其中该风险评估方法至少包含：建立复数个训练样本(Training Patterns)，其中该建立每一该些训练样本的步骤至少包含：提供复数个预设情境参数；提供一飞行员之一综合能力值，其中该综合能力值系代表复数位专家评估在该些预设情境参数下，避免发生一预设事件情境所需之综合能力；以及根据该综合能力值，来计算得到一预设安全裕度(Safety Margin)，藉以根据该些预设情境参数与该预设安全裕度之间的相对关系，来建立每一该些训练样本；利用该些训练样本，来训练一类神经网路；以及在训练该类神经网路后，输入复数个情境参数于该类神经网路，并利用该类神经网路来推算出一安全裕度，藉以根据该安全裕度，来评估飞航安全性。如申请专利范围第1项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该综合能力值包括至少一生理因素和至少一心理因素。如申请专利范围第2项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该生理因素系选自由临场反应与技能所组成之一族群。如申请专利范围第2项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该心理因素系选自由经验与知识所组成之一族群。如申请专利范围第1项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该些预设情境参数包括至少一软体参数、至少一硬体参数及至少一环境参数。如申请专利范围第1项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该预设事件情境为飞机坠毁、飞安事件、意外、事故、冲出跑道、稳定进场或安全落地。如申请专利范围第1项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该些专家评估综合能力的步骤至少包含：提供一综合能力问卷于每一该些专家，其中该综合能力问卷系预先区分综合能力的等级；以及由每一该些专家根据该些预设情境参数，对该综合能力问卷来进行回答。如申请专利范围第1项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该根据该综合能力值(P)来计算得到该预设安全裕度(SM)的步骤中该预设安全裕度(SM)系由下列公式来计算得到：SM=1/P。如申请专利范围第1项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中每一该些训练样本具有一输入和一输出，该输入为该些预设情境参数，该输出为该预设安全裕度。如申请专利范围第1项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该类神经网路为多层次网路(Multilayer Network)、霍普菲尔网路(Hopfield Network)、或径基函数网路(Radial Basis Function Network)、或支援向量网路(Support Vector Machine)、或委员会网路(Committee Machines)。一种飞航安全裕度风险评估方法，用以评估飞航安全性，其中该风险评估方法至少包含：建立复数个训练样本(Training Patterns)，其中该建立每一该些训练样本的步骤至少包含：提供复数个预设情境参数提供一飞行员之一综合能力值，其中该综合能力值系代表复数位专家评估在该些预设情境参数下，避免发生一预设事件情境所需之综合能力；以及根据该综合能力值，来计算得到一预设安全裕度(Safety Margin)，藉以根据该些预设情境参数与该预设安全裕度之间的相对关系，来建立每一该些训练样本；利用该些训练样本来训练一类神经网路；撷取在该交通工具的操作过程中的复数个瞬间；以及在训练该类神经网路后，分别输入在每一该些瞬间上的复数个情境参数于该类神经网路，并利用该类神经网路来推算出在每一该些瞬间的一安全裕度；根据该些瞬间的复数个安全裕度，来形成一安全裕度曲线，藉以根据该安全裕度曲线来评估飞航安全性。如申请专利范围第11项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该综合能力值包括至少一生理因素和至少一心理因素。如申请专利范围第12项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该生理因素系选自由临场反应与技能所组成之一族群。如申请专利范围第12项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该心理因素系选自由经验与知识所组成之一族群。如申请专利范围第11项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该些预设情境参数包括至少一软体参数、至少一硬体参数及至少一环境参数。如申请专利范围第11项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该预设事件情境为飞机坠毁、飞安事件、意外、事故、冲出跑道、稳定出场或安全落地。如申请专利范围第11项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该些专家评估综合能力的步骤至少包含：提供一综合能力问卷于每一该些专家，其中该综合能力问卷系预先区分综合能力的等级；以及由每一该些专家根据该些预设情境参数，对该综合能力问卷来进行回答。如申请专利范围第11项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该根据该综合能力值(P)来计算得到该预设安全裕度(SM)的步骤中该预设安全裕度(SM)系由下列公式来计算得到：SM=1/P。如申请专利范围第11项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中每一该些训练样本具有一输入和一输出，该输入为该些预设情境参数，该输出为该预设安全裕度。如申请专利范围第11项所述之飞航安全裕度风险评估方法，其中该类神经网路为多层次网路(Multilayer Network)、霍普菲尔网路(Hopfield Network)、或径基函数网路(Radial Basis Function Network)、或支援向量网路(Support Vector Machine)、或委员会网路(Committee Machines)。一种飞航安全裕度风险评估专家系统，用以评估飞航安全性，其中该专家系统至少包含：一使用者介面，用以输入复数个情境参数，并显示该专家系统之运算结果；一资料库，具有复数个训练样本(Training Pattern)，其中该些训练样本系代表复数个预设情境参数与一预设安全裕度之间的相对关系，该预设安全裕度系与一飞行员之一综合能力值相关，该综合能力值系代表复数位专家评估在该些预设情境参数下，避免发生一预设事件情境所需之综合能力；以及一推论单元，设有一类神经网路，其中该类神经网路系利用该些训练样本来进行训练；其中，当输入该些情境参数于该类神经网路时，该类神经网路推算出一安全裕度，藉以根据该安全裕度来评估飞航安全性。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该资料库为电脑装置或记忆装置。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该推论单元为电脑装置。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，更至少包含：一发展者介面，连接于该资料库和该推论单元，用以输入该些训练样本于该资料库中，并允许对该资料库或该推论单元进行编辑与修订。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，更至少包含：一系统介面，连接于该推论单元与一外部系统之间。如申请专利范围第25项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该系统介面系连接于一飞行装置，以即时警示该飞行装置的操作安全性。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该些专家所评估之综合能力包括至少一生理因素和至少一心理因素。如申请专利范围第27项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该生理因素系选自由临场反应与技能所组成之一族群。如申请专利范围第27项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该心理因素系选自由经验与知识所组成之一族群。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该些预设情境参数包括至少一软体参数、至少一硬体参数及至少一环境参数。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该预设事件情境为飞机坠毁、飞安事件、意外、事故、冲出跑道、稳定进场或安全落地。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该综合能力值(P)所推算得到的该预设安全裕度(SM)系由下列公式来计算得到：SM=1/P。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中每一该些训练样本具有一输入和一输出，该输入为该些预设情境参数，该输出为该预设安全裕度。如申请专利范围第21项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统，其中该类神经网路为多层次网路(Multilayer Network)、霍普菲尔网路(Hopfield Network)、径基函数网路(Radial Basis Function Network)、支援向量网路(Support Vector Machine)、或委员会网路(Committee Machines)。一种飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该专家系统系用以评估飞航安全性，该建立方法至少包含：建立复数个训练样本(Training Patterns)，其中该建立每一该些训练样本的步骤至少包含：提供复数个预设情境参数；提供一飞行员之一综合能力值，其中该综合能力值系代表复数位专家评估在该些预设情境参数下，避免发生一预设事件情境所需之综合能力；以及根据该综合能力值，来计算得到一预设安全裕度(Safety Margin)，藉以根据该些预设情境参数与该预设安全裕度之间的相对关系来建立每一该些训练样本；提供一资料库，并储存该些训练样本于该资料库中；提供一推论单元，其中该推论单元设有一类神经网路；利用该些训练样本来训练该类神经网路；以及提供一使用者介面，用以输入复数个情境参数于该类神经网路中，并显示该类神经网路所推算之一安全裕度。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该资料库为电脑装置或记忆装置。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该推论单元为电脑装置。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，更至少包含：提供一发展者介面，其连接于该资料库和该推论单元，用以输入该些训练样本于该资料库中，并允许对该资料库或该推论单元进行编辑与修订。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，更至少包含：提供一系统介面，其连接于该推论单元与一外部系统之间。如申请专利范围第39项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该系统介面系连接于一飞行装置，以即时警示该飞行装置的操作安全性。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该些专家所评估之综合能力包括至少一生理因素和至少一心理因素。如申请专利范围第41项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该生理因素系选自由临场反应与技能所组成之一族群。如申请专利范围第41项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该心理因素系选自由经验与知识所组成之一族群。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该些预设情境参数包括至少一软体参数、至少一硬体参数及至少一环境参数。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该预设事件情境为飞机坠毁、飞安事件、意外、事故、冲出跑道、稳定进场或安全落地。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该综合能力值(P)所推算得到的该预设安全裕度(SM)系由下列公式来计算得到：SM=1/P。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中每一该些训练样本具有一输入和一输出，该输入为该些预设情境参数，该输出为该预设安全裕度。如申请专利范围第35项所述之飞航安全裕度风险评估专家系统的建立方法，其中该类神经网路为多层次网路(Multilayer Network)、霍普菲尔网路(Hopfield Network)、径基函数网路(Radial Basis Function Network)、支援向量网路(Support Vector Machine)、或委员会网路(Committee Machines)。