The Research of CREAM Prediction Analysis Method Based on BP Neural Network under Dynamic Context

机译：基于BP神经网络在动态背景下的奶油预测分析方法研究

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Although the basic method of cognitive reliability and error analysis method (CREAM) is widely used, there are still a lot of problems, for example, there is no consideration of the problems that CPC has different weights in different industrial environments and the process of determining control mode is not smooth. Therefore, the prediction of human error probability (HEP) in the basic method is not accurate. For this reason, the method of predicting HEP based on BP neural network is proposed. Firstly, the context is quantified by the way of expert scoring. Then, based on related data, the function relationship between the HEP and the context is fitted by utilizing strong nonlinear data fitting ability of BP neural network. Finally, the HEP can be predicted by the gotten fitting function accurately.

机译：尽管广泛使用认知可靠性和误差分析方法（奶油）的基本方法，但仍有很多问题，例如，没有考虑到不同工业环境中CPC在不同权重的问题和确定的问题控制模式不平滑。因此，基本方法中的人为误差概率（HEP）的预测不准确。因此，提出了基于BP神经网络预测HEP的方法。首先，通过专家评分方式量化上下文。然后，基于相关数据，通过利用BP神经网络的强非线性数据拟合能力来拟合HEP与上下文之间的功能关系。最后，可以精确地通过得到的拟合功能来预测HEP。

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来源
《International Conference on Reliability Systems Engineering》|2015年||共6页
会议地点
作者
Lin Mu; Boping Xiao; Zhen Yuan; Dongdong Li;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TB114.3-53;
关键词
Cognitive reliability and error analysis method (CREAM); The basic method; BP neural network; Human Error Probability (HEP); MATLAB;

机译：认知可靠性和误差分析方法（奶油）;基本方法;BP神经网络;人类误差概率（hep）;matlab;

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