基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警研究

張 洋，劉勇軍，劉 倫

(武漢理工大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢430070)

一切危害民航正常航空運(yùn)營(yíng)活動(dòng)、運(yùn)營(yíng)秩序以及社會(huì)政治經(jīng)濟(jì)生活的事故或事件所造成的災(zāi)難性后果，稱之為航空災(zāi)害，同時(shí)兼具生成突發(fā)性、成因綜合性和一定可防性等特征。國(guó)際民航組織曾對(duì)世界航空飛行事故進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得出：飛行事故中由單一因素造成的占比28%，雙因素占比54%，多因素占比18%。筆者僅針對(duì)多因素造成的航空災(zāi)害諸多事件采用粗糙集方法對(duì)其進(jìn)行協(xié)同預(yù)警研究。換言之，筆者主要采用粗糙集理論方法對(duì)航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系中諸多指標(biāo)以及預(yù)警級(jí)別進(jìn)行運(yùn)算分析及規(guī)則提取，獲得科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)警信息。

在航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警過程中，主要存在3 個(gè)問題：①?gòu)拇罅恳延型耆珵?zāi)害數(shù)據(jù)信息中挖掘出預(yù)警規(guī)則;②從實(shí)時(shí)不完全災(zāi)害數(shù)據(jù)信息中找出規(guī)則;③判定所獲取預(yù)警規(guī)則的有效性和合理性。粗糙集理論方法的應(yīng)用可以較好地解決前兩個(gè)問題，因?yàn)樗且环N能夠處理不精確、不相容和不完全數(shù)據(jù)的新型數(shù)學(xué)工具，而對(duì)于第3 個(gè)問題，筆者引入了概率粗糙集的方法來提取更為有效和合理的預(yù)警規(guī)則。

總而言之，為了更好地解決航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警中存在的3 個(gè)問題，筆者考慮航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警數(shù)據(jù)信息中存在的“不相容”和“有序”特性，建立基于絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警研究模型和方法，對(duì)其進(jìn)行實(shí)例演算分析，以期實(shí)現(xiàn)從完全和不完全數(shù)據(jù)中提取出更為有效和合理的預(yù)警規(guī)則，規(guī)避類似的航空災(zāi)害事件，鞏固民眾對(duì)民航事業(yè)的信心。

航空災(zāi)害預(yù)警管理研究最早起源于20 世紀(jì)60 年代的國(guó)外危機(jī)和風(fēng)險(xiǎn)管理，針對(duì)的是國(guó)家關(guān)系和政治領(lǐng)域。而一直到20 世紀(jì)90 年代初，美國(guó)和歐洲才率先在航空領(lǐng)域利用預(yù)警思想，建立了多種預(yù)警系統(tǒng)。1989 年，美國(guó)聯(lián)邦航空局安裝風(fēng)切變預(yù)警系統(tǒng)，法國(guó)應(yīng)用里森的“因果理論”建立法航飛行安全組織開展事故預(yù)警。1995 年，美國(guó)FAA 提出要通過信息共享來實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能。1997 年，F(xiàn)AA 系統(tǒng)安全辦公室AOPA 提出投入一種新型的程序［1］，向AOPA 報(bào)告對(duì)機(jī)場(chǎng)產(chǎn)生威脅問題的預(yù)警;2000 年，HUNTER 博士應(yīng)用航空事故風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)安全的預(yù)期性效果進(jìn)行了研究［2］;FULLWOOD 應(yīng)用線性疊加法對(duì)根據(jù)時(shí)間變化的安全趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)［3］;YOKOTA 提出了如何對(duì)機(jī)組進(jìn)行培訓(xùn)和教育以實(shí)現(xiàn)有效的危機(jī)管理［4］。

我國(guó)關(guān)于協(xié)同預(yù)警研究的起步較晚，在20 世紀(jì)80 年代末、90 年代初，佘廉教授提出“企業(yè)逆境管理”的概念，之后于1993 年開始了企業(yè)預(yù)警管理系統(tǒng)的研究，在《企業(yè)逆境管理》中提到企業(yè)預(yù)警管理系統(tǒng)的設(shè)想并創(chuàng)立了企業(yè)預(yù)警管理體系。1995 年，中國(guó)南方航空公司建立了南方可靠性控制閉環(huán)系統(tǒng)，設(shè)立了數(shù)據(jù)可靠性標(biāo)準(zhǔn)［5］，并加強(qiáng)了可靠性分析。2004 年，羅帆等在《航空交通災(zāi)害預(yù)警管理》中對(duì)航空災(zāi)害預(yù)警管理系統(tǒng)的研究奠定了航空安全預(yù)警系統(tǒng)研究的理論指導(dǎo)地位。2008 年，《北疆牧區(qū)雪災(zāi)預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法》中提出了預(yù)警模型［6］。2010 年，《高速公路交通災(zāi)害預(yù)警模型研究》提出了未確知測(cè)度模型的應(yīng)用［7］。但這些研究并未從定量的角度對(duì)航空災(zāi)害的成因進(jìn)行深入分析，更缺乏對(duì)航空災(zāi)害預(yù)警機(jī)理和技術(shù)方法的研究。因此，筆者在此基礎(chǔ)上利用基于粗糙集的方法對(duì)航空災(zāi)害的預(yù)警進(jìn)行相關(guān)的研究。

1 模型構(gòu)建

1.1 航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系

航空災(zāi)害的發(fā)生是人為失誤或違規(guī)、飛機(jī)及相關(guān)設(shè)備失控或失靈、自然環(huán)境惡劣或突變、組織管理能力不足等4 種因素相互協(xié)同作用的結(jié)果。筆者構(gòu)建的基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系如圖1 所示。

系統(tǒng)地分析航空災(zāi)害中“人-機(jī)-環(huán)境-管理”四要素的相互協(xié)同作用和整體變化規(guī)律［8-9］。預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建因“不同要求，不同系統(tǒng)”而異，并不固定唯一，但不管系統(tǒng)如何構(gòu)建指標(biāo)體系，都需要能夠切實(shí)反映出航空全過程所面臨的實(shí)際狀況［10］。

圖1 基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系

1.2 航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別

航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警研究的目的是提取預(yù)警規(guī)則和提供日常監(jiān)測(cè)，從而做出及時(shí)預(yù)警。在航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警中，航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系表示導(dǎo)致航空災(zāi)害發(fā)生的成因，航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別則表示航空運(yùn)輸過程中所將面臨的危險(xiǎn)程度，并設(shè)置預(yù)警危險(xiǎn)程度和預(yù)警狀態(tài)與之相對(duì)應(yīng)。

筆者將航空危險(xiǎn)程度定義為5 個(gè)層級(jí)：極高、高、中等、低和無災(zāi)害危險(xiǎn)，并分別對(duì)應(yīng)預(yù)警級(jí)別、信號(hào)和狀態(tài)為：一級(jí)紅色巨警、二級(jí)橙色重警、三級(jí)黃色中警、四級(jí)藍(lán)色輕警、無色無警，在系統(tǒng)運(yùn)行中分別對(duì)應(yīng)不同級(jí)別和發(fā)出顏色預(yù)警信號(hào)如表1 所示。

表1 航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別表

1.3 基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警模型

將航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系中的每個(gè)預(yù)警指標(biāo)視為一個(gè)條件屬性，預(yù)警級(jí)別視為決策屬性，構(gòu)建基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警模型，如圖2所示。該模型用矩形框表示要執(zhí)行的處理信息或文檔;菱形表示處理;在模型的左上方用虛線劃出的是對(duì)已有的航空災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行粗糙集不完全數(shù)據(jù)處理及連續(xù)屬性離散化處理，形成預(yù)警決策表。

通過粗糙集理論方法提取預(yù)警規(guī)則，再通過對(duì)航空過程中的災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)比預(yù)警規(guī)則，診斷出可能導(dǎo)致航空災(zāi)害的成因，有效預(yù)防災(zāi)害事故的發(fā)生。診斷的過程是對(duì)原有災(zāi)害數(shù)據(jù)的分析，總結(jié)歸納出規(guī)律及準(zhǔn)則，然后對(duì)比實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，發(fā)出預(yù)警信號(hào)。

圖2 基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警模型

1.4 基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警運(yùn)行機(jī)制

基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警的基本構(gòu)成主要包括：數(shù)據(jù)輸入接口、數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、知識(shí)庫、預(yù)警模塊，以及輸出接口這幾個(gè)部分［11］。其運(yùn)行機(jī)制主要由兩個(gè)部分組成。

(1)預(yù)警規(guī)則提取。首先通過人機(jī)交互將大量航空災(zāi)害原始數(shù)據(jù)輸入后臺(tái)數(shù)據(jù)倉庫，然后抽取出協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系和航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別傳送至決策表模型庫，再利用方法庫中的粗糙集方法提取出決策規(guī)則［12］，產(chǎn)生基于原始數(shù)據(jù)的預(yù)警信息，為下一步的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理提供預(yù)警依據(jù)。

(2)實(shí)時(shí)預(yù)警決策。首先系統(tǒng)依據(jù)航空災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)體系中的各指標(biāo)將航空運(yùn)輸全程環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)通過輸入接口傳送至后臺(tái)系統(tǒng)，對(duì)比上一步得到的決策規(guī)則，評(píng)判航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別，通過預(yù)警功能模塊將預(yù)警信息輸送到客戶端。

基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警的運(yùn)行機(jī)制如圖3 所示。

圖3 基于粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警運(yùn)行機(jī)制

2 改進(jìn)式絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警

2.1 有序多屬性概率粗糙集的定義

基于有序多屬性概率粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警核心主要有兩點(diǎn)：①協(xié)同預(yù)警決策表中的屬性值范疇是一種有序關(guān)系，即存在優(yōu)劣、好壞、高低等排序關(guān)系，近似地建立一種優(yōu)先權(quán)關(guān)系上的特殊有序二元關(guān)系，而非等價(jià)關(guān)系;②由于數(shù)據(jù)冗余的原因，通過使用粗糙集模型計(jì)算得出概率閾值，將確定性的等價(jià)關(guān)系劃分為正域，不滿足較低閾值的等價(jià)關(guān)系劃分為負(fù)域，介于兩者間的等價(jià)關(guān)系則劃分為邊界域。綜合以上兩點(diǎn)給出基于有序多屬性概率粗糙集的相關(guān)基本定義。

定義1 設(shè)對(duì)象集X?U，對(duì)?xi，xj∈X，在某一屬性r下，存在xi不劣于xj，則可記為存在xi絕對(duì)優(yōu)于xj，則可記為?R，使得

關(guān)于屬性集P支配xj。

定義2 設(shè)P?C和x∈U，記x的P支配集為(x)，表示其有序優(yōu)勢(shì)關(guān)系;記x的P被支配集為Dp(x)，表示其有序劣勢(shì)關(guān)系，表示為：

定義3 對(duì)于決策屬性D，n個(gè)不同屬性值VD將U中對(duì)象分成為n個(gè)決策類D={Di，i∈I}，I={1，2，…，n}，則對(duì)象中的任意x∈X?U屬于一個(gè)且僅屬于一個(gè)決策類Di∈D，且Di是有序的，假定?r，s∈I，若r＞s，則決策類Dr中的元素優(yōu)于決策類Ds中的對(duì)象。

簡(jiǎn)言之，決策屬性D的劃分代表論域U中對(duì)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)，即將最具優(yōu)勢(shì)對(duì)象置于D1中，最具劣勢(shì)對(duì)象置于Dn中，其他對(duì)象則按照“優(yōu)劣”順序放置于Di中，i由小到大有序排列。例如，航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別決策規(guī)則中，存在I={1，2，3，4，5}，D={D1，D2，D3，D4，D5}，其中D1為無警類，D2為輕警類，D3為中警類，D4為重警類，D5為巨警類。

定義4 對(duì)i∈I，I={1，2，…，n}，分別定義i決策類的高勢(shì)集與低勢(shì)集：

定義5 設(shè)決策知識(shí)系統(tǒng)S=(U，C∪D，V，f)，其條件屬性和決策屬性的等價(jià)關(guān)系為IND(C)和IND(D)。若IND(C)?IND(D)，則該決策知識(shí)系統(tǒng)是協(xié)調(diào)的，否則為不協(xié)調(diào)。

定義6 設(shè)決策知識(shí)系統(tǒng)S=(U，C∪D，V，f)，U為非空有限論域，對(duì)?X，Y?U，集合X關(guān)于集合Y的錯(cuò)誤分類率稱為E(X，Y)，表示為：

(1)E(X，Y)=1 -(|X∩Y|/|X|)，|X|，且系統(tǒng)不協(xié)調(diào);

(2)E(X，Y)=0，|X|，系統(tǒng)協(xié)調(diào)，即X。

定義7 設(shè)決策知識(shí)系統(tǒng)S= (U，R，V，f)，?X，Y∈U，β 為錯(cuò)誤分類參數(shù)，0≤β ＜0.5，則β包含關(guān)系?β為X?βY?E(X，Y)≤β。且 對(duì)?X∈U，X的β-下近似集、上近似集及邊界域分別表示和定義為：

(1)X的β -下近似集(X)=U{［x］R|E(［x］R，X)≤β};

(2)X的β -上近似集(X)=U{［x］R|E(［x］R，X)＜1 -β};

(3)X的β-邊界域bnβ(X)=U{［x］R|β ＜E(［x］R，X)≤1 -β}。

錯(cuò)誤分類參數(shù)β 的設(shè)置，一定程度上擴(kuò)張了下近似集的邊界，使得規(guī)則獲取變得更為靈活。

2.2 改進(jìn)式絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集的定義

在決策知識(shí)系統(tǒng)中，不存在有序?qū)傩约忻總€(gè)屬性值在不同對(duì)象中全部處于有序的優(yōu)勢(shì)，用數(shù)學(xué)表達(dá)式在決策知識(shí)系統(tǒng)S=(U，C∪D，V，f)中表示這種全部有序優(yōu)勢(shì)即為：設(shè)對(duì)象xi∈U，ck∈C，若對(duì)象xi可支配對(duì)象xj，則必然?cm∈C，使得同時(shí)?cn∈C也必須滿足同理劣勢(shì)也類似這樣表述。

但是在現(xiàn)實(shí)預(yù)警決策過程中，基于這樣的完全有序優(yōu)勢(shì)或完全有序劣勢(shì)所提取出的規(guī)則更為有效。因此，基于上述定義將有序優(yōu)勢(shì)關(guān)系(x)與有序劣勢(shì)關(guān)系(x)拓展為一種絕對(duì)的有序關(guān)系，分別定義為絕對(duì)有序優(yōu)勢(shì)關(guān)系和絕對(duì)有序劣勢(shì)關(guān)系。

其中n≠k。

定義9 記絕對(duì)有序優(yōu)勢(shì)等價(jià)關(guān)系為R+;絕對(duì)有序劣勢(shì)等價(jià)關(guān)系為R-，分別滿足：

可見，這兩種等價(jià)關(guān)系U/R+和U/R-對(duì)U構(gòu)成了一種全新劃分。在數(shù)據(jù)分析處理中，取代原來的有序關(guān)系，使用這種基于絕對(duì)有序構(gòu)成的新劃分，使得決策規(guī)則提取過程更精細(xì)。且可以確定X的判定準(zhǔn)則，當(dāng)X?U/R+，X若滿足若滿足

定義10 設(shè)U為非空有限論域，絕對(duì)有序優(yōu)勢(shì)等價(jià)關(guān)系為R+;絕對(duì)有序劣勢(shì)等價(jià)關(guān)系為R-，則：

基于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)關(guān)系下，R+關(guān)于集合D的錯(cuò)誤分類率為：

(2)當(dāng)|R+| =0 時(shí)，E(R+，)=0。

基于絕對(duì)劣勢(shì)關(guān)系下，集合R-關(guān)于集合的錯(cuò)誤分類率為：

(1)當(dāng)|R-| ＞0 時(shí)，E(R-，)=1 -(|R-

(2)當(dāng)|R-| =0 時(shí)，E(R-，Di＜)=0。

在決策知識(shí)系統(tǒng)中，不存在有序?qū)傩约忻總€(gè)屬性值在不同對(duì)象中全部處于有序的優(yōu)勢(shì)，用數(shù)學(xué)表達(dá)式在決策知識(shí)系統(tǒng)S=(U，C∪D，V，f)中表示這種全部有序優(yōu)勢(shì)即為：設(shè)對(duì)象xi∈U，ck∈C，若對(duì)象xi可支配對(duì)象xj，則必然?cm∈C，使得同時(shí)?cn∈C也必須滿足xiO≥cn xj，同理劣勢(shì)也類似這樣表述。

2.3 基于改進(jìn)式絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集的演算過程

在數(shù)據(jù)抽取、預(yù)處理和轉(zhuǎn)換之后形成決策表，令決策表中論域?yàn)閁，決策屬性為D，條件屬性集為C，再通過粗糙集的基本定義和知識(shí)求得決策類的高低勢(shì)集，如再通過求得絕對(duì)有序優(yōu)勢(shì)關(guān)系和絕對(duì)有序劣勢(shì)關(guān)系得出基于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)關(guān)系下R+關(guān)于集合的錯(cuò)誤分類率和基于絕對(duì)劣勢(shì)關(guān)系下集合R-關(guān)于集合的錯(cuò)誤分類率，求得錯(cuò)誤分類率β 情況下的分類情況，再通過定義9 中的判定準(zhǔn)則可得到在β 情況下所有對(duì)象的判定結(jié)果，從而推導(dǎo)出預(yù)警規(guī)則。

其演算過程如圖4 所示。

2.4 基于改進(jìn)式絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警應(yīng)用

筆者根據(jù)航空災(zāi)害系統(tǒng)預(yù)警所形成的決策系統(tǒng)分析，將航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系和航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和轉(zhuǎn)換，并將航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系看作條件屬性集Ci，其中i=1，2，…，n，將航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別看作決策屬性D，選擇需要分析的航空災(zāi)害數(shù)據(jù)作為論域U，根據(jù)以上的絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集的定義和演算過程求得航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警規(guī)則，并通過系統(tǒng)功能及時(shí)反映在預(yù)警系統(tǒng)中，給相關(guān)人員提供預(yù)警信息，做出預(yù)警措施。

圖4 絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集的演算過程

3 實(shí)例分析

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

考慮到航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系中指標(biāo)較多，兼顧粗糙集決策方法中決策表過大，則需要借助計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)計(jì)算之特性，筆者主要依據(jù)調(diào)研、搜集整理獲得航空災(zāi)害數(shù)據(jù)，從圖1 中的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系中抽取部分重要及常見指標(biāo)，如圖5 所示，構(gòu)成演算協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系。

圖5 實(shí)例演算預(yù)警指標(biāo)體系

融合航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別數(shù)據(jù)形成航空災(zāi)害預(yù)警決策表，確定12 例航空災(zāi)害事件(其中10 例為真實(shí)剝離數(shù)據(jù)，2 例為極端假設(shè)對(duì)象)，并最終通過數(shù)據(jù)離散化和不完備信息完整化處理，實(shí)例演算決策表如表2 所示。

表2 實(shí)例演算決策表

論域U中數(shù)據(jù)確定條件屬性集C對(duì)應(yīng)決策屬性D，其中決策屬性D表示航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別，其取值分別為無警、輕警、中警、重警和巨警。條件屬性集C中的1、2、3 分別表示各個(gè)屬性的值域，即各個(gè)指標(biāo)的低、中、高，記為：

決策屬性D中的1、2、3、4、5，分別表示無警、輕警、中警、重警和巨警，記為：

3.2 絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集實(shí)例運(yùn)算

根據(jù)絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集方法的演算過程，提取最終規(guī)則步驟如下：

(1)論域U在決策屬性D下可分為：

(2)D1、D2、D3、D4、D5的高勢(shì)集與低勢(shì)集：

(3)論域U在條件屬性C下可劃分為：

其中：X1= {x1};X2= {x2，x3};X3= {x4};X4={x5};X5={x6，x7，x8};X6={x6};X7={x7};X8={x8};X9={x9}。

(4)對(duì)象集U中x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8，x9，x10，x11，x12各自的絕對(duì)有序優(yōu)勢(shì)關(guān)系和絕對(duì)有序劣勢(shì)關(guān)系D-’

C(xi)如下所示。

其中，絕對(duì)有序優(yōu)勢(shì)關(guān)系如下：

絕對(duì)有序劣勢(shì)關(guān)系如下：

(5)得到絕對(duì)有序優(yōu)勢(shì)等價(jià)關(guān)系U/C+和絕對(duì)有序劣勢(shì)等價(jià)關(guān)系U/C-。

表3 E(，)計(jì)算表

表3 E(，)計(jì)算表

E(X +i ，D≥j ) D≥1 D≥2 D≥3 D≥4 D≥5 X +1 0.00— —X +2 0.000.50— —X +3 0.000.000.50— —X +4 0.00 0.00 0.00 0.33 0.67 X +5 0.000.000.00— —X +6 0.000.000.00— —X +7 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

表4E(，)計(jì)算表

表4E(，)計(jì)算表

注：“—”表示不存在

E(X -i ，D≤j ) D≤1 D≤2 D≤3 D≤4 D≤5 X -1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 X -2 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 X -3— 0.50 0.00 0.00 0.00 X -4——0.670.330.00 X -5——0.000.000.00 X -6——0.00 X -7 0.00——

3.3 決策分析

在表2 的現(xiàn)有數(shù)據(jù)環(huán)境下，可以推導(dǎo)出以上規(guī)則，轉(zhuǎn)換成語義分析表達(dá)。

(1)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為低，天氣惡劣程度為低，且非法行為危害指數(shù)為低時(shí)，系統(tǒng)做無警決策，其精確率為1，系統(tǒng)提示為可正常運(yùn)行。

(2)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為低，天氣惡劣程度為中，且非法行為危害指數(shù)為低時(shí)，系統(tǒng)做無警或輕警決策，不顯示預(yù)警信號(hào)或者藍(lán)色預(yù)警信號(hào)，其精確率為0.5。但根據(jù)災(zāi)害發(fā)生的危害性，可預(yù)設(shè)系統(tǒng)在無法正確決策的情況下選擇有序劣勢(shì)決策。因此系統(tǒng)正常情況下顯示藍(lán)色預(yù)警信號(hào)，但行為人(機(jī)長(zhǎng)、機(jī)組或空管人員)可根據(jù)實(shí)際情況更改預(yù)警決策。

(3)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為中，天氣惡劣程度為中，且非法行為危害指數(shù)為低時(shí)，系統(tǒng)做輕警決策，顯示藍(lán)色預(yù)警信號(hào)，其精確率為1，機(jī)長(zhǎng)需根據(jù)系統(tǒng)提示規(guī)范其操作規(guī)則，避免預(yù)警決策升級(jí)。

(4)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為中，天氣惡劣程度為中，且非法行為危害指數(shù)為中時(shí)，系統(tǒng)可能做中警、重警和巨警決策，精確率為0.3。

(5)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為中，天氣惡劣程度為高，且非法行為危害指數(shù)為中時(shí)，系統(tǒng)做重警決策，顯示橙色預(yù)警信號(hào)，其精確率為1。

(6)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為中，天氣惡劣程度為高，且非法行為危害指數(shù)為高時(shí)，系統(tǒng)做重警決策，顯示橙色預(yù)警信號(hào)，其精確率為1。

(7)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為高，天氣惡劣程度為中，且非法行為危害指數(shù)為高時(shí)，系統(tǒng)做巨警決策，顯示紅色預(yù)警信號(hào)，其精確率為1。

(8)機(jī)長(zhǎng)違規(guī)操作率為高，天氣惡劣程度為高，且非法行為危害指數(shù)為高時(shí)，系統(tǒng)做巨警決策，顯示紅色預(yù)警信號(hào)，其精確率為1。

以上獲得的8 條預(yù)警規(guī)則是系統(tǒng)基于小數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計(jì)分析獲得的。從航空災(zāi)害致災(zāi)成因角度上講，這些規(guī)則較少且略顯粗糙。但從系統(tǒng)角度上說，航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警可將所有協(xié)同預(yù)警指標(biāo)體系和航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別全部納入其中，再將基于絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集方法轉(zhuǎn)換為程序輸入系統(tǒng)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)超強(qiáng)的計(jì)算能力，快速分析獲得更為有效的預(yù)警規(guī)則。

4 結(jié)論

(1)提出了一種基于絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警模型，對(duì)航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警中所涉及到的航空災(zāi)害協(xié)同預(yù)警指標(biāo)和航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析，抽取出數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)特性，如作為條件屬性的航空災(zāi)害系統(tǒng)預(yù)警指標(biāo)中的有序性(高、中、低);如作為大數(shù)據(jù)中所存在的大量不相容，即相同的協(xié)同預(yù)警指標(biāo)可能產(chǎn)生不一樣的航空災(zāi)害預(yù)警級(jí)別等特性。

(2)采取絕對(duì)有序多屬性概率粗糙集方法進(jìn)行計(jì)算，有效規(guī)避了航空災(zāi)害數(shù)據(jù)所存在的不相容和有序兩種特性給協(xié)同預(yù)警帶來的不準(zhǔn)確，最終提取更為準(zhǔn)確有效的預(yù)警規(guī)則，使得航空相關(guān)人員或組織做出有效對(duì)策防止航空災(zāi)害事件的再次發(fā)生。

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