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研究生:林怡姍
研究生(外文):Yi-San Lin
論文名稱:考量人為因素之貝葉氏網路風險評估模型之建構-以連續模糊集合為基礎
論文名稱(外文):A Bayesian-Network Risk Assessment Incorporating Human Factors Based on Continuous Fuzzy Set Theory
指導教授:翁順泰翁順泰引用關係
指導教授(外文):Shuen-Tai Ung
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:商船學系所
學門:運輸服務學門
學類:航海學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:97
中文關鍵詞:人為因素模糊理論連續化歸屬函數曲線配適方法貝葉氏網路
外文關鍵詞:Human FactorsFuzzy set theoryContinuous Membership FunctionsCurve Fitting MethodsBayesian Network
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近年來海難事故以及海洋災害不斷發生,檢討事故發生的原因發現大多數是由人為因素所造成的,因此唯有事前研擬一個全面性的風險評估才能防範未然,並有效降低災害的嚴重程度。
人為因素在海難事故中扮演重要的角色,因此風險評估必須考量人為因素的影響性,但是海事產業中人為因素沒有充足的歷史樣本資料提供追溯,所以在這種情況下會倚重專家學者們的專業判斷,在此模糊理論是常用來處理專家口語意見資料的方法之一,然而如何正確將專家學者們的真實思維表達呈現,且如何將模糊結論轉成機率數值是極為重要的課題。部分文獻採用Mass Assignment理論作為轉換機制,但是Mass Assignment理論侷限於僅能輸入離散化的歸屬函數資料,然使用離散化的歸屬函數有時無法呈現資料的完整性。因此需對於所探討資料變數的特性,判斷是否具有連續逐漸變動的關係,再決定該採用離散化還是連續化的歸屬函數,假若採用錯誤的歸屬函數,則未能真實反映人類的思考模式,致使影響風險評估的可靠度。
為了解決Mass Assignment理論的缺失,故本研究利用曲線配適方法建立連續化的歸屬函數圖形,使之能真實反映專家學者們的判斷,再透過左右值排序法取得模糊機率分數,然後利用模糊失效率轉化成機率數值,以便應用於貝葉氏網路之風險評估模型。經驗證後本研究之方法能將人類的真實思維體現於推論模型中。

Recently, maritime accidents emerge in an endless stream, and the causes of the maritime accidents result largely from human factors. Thus, a comprehensive risk assessment considering human elements needs to be developed in advance in order to reduce the risks of disasters. It is, however, difficult to acquire sufficient and historical data in the maritime industry, hence expert judgment is a critical reference sources.
Fuzzy set theory is one of the methods often applied to convert the expert judgment into numerical values. How to properly express the real thoughts of experts and reasonably transform the fuzzy conclusions into probability values become extremely important issues. Some studies adopt Mass Assignment theory as a conversion mechanism. However, such a theory confines the membership functions of linguistic terms describing variables to a discrete nature and this is sometimes unable to present integrity of the data. Therefore, whether a risk assessment should adopt discrete or continuous membership functions is dependent on the nature of variables. The applications of inappropriate membership functions may violate the logic of human thoughts and affect the reliability of risk assessment.
In order to solve the drawbacks aforementioned, a new risk assessment method capable of transforming expert judgment into probability values is proposed by combining curve fitting methods with fuzzy failure rate. Subsequently probability values are incorporated into the Bayesian network so as to infer causal relationship. After the validation it is concluded that the framework proposed has the capability of solving the shortcomings aforementioned.

謝誌 I
摘要 II
ABSTRACT III
目次 IV
表次 VIII
圖次 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究動機背景與目的 1
1.2 研究範圍 2
1.3 研究限制 2
1.4 論文架構 3
第二章 文獻回顧與評析 5
2.1 前言 5
2.2 海事風險評估 5
2.2.1 風險 5
2.2.2 風險評估 7
2.2.3 海難事故人為因素的重要性 9
2.2.4 海事風險評估的特性 11
2.2.5 海事風險評估常見的方法 12
2.3 海事風險評估之不確定性 16
2.3.1 隨機 18
2.3.2 模糊 18
2.3.3 混淆 18
2.3.4 不完全 18
2.3.5 忽略 19
2.4 解決不確定性的方法 19
2.4.1 機率理論 19
2.4.2 模糊理論 19
2.4.3 貝葉氏理論 20
2.4.4 貝葉氏網路 24
2.5 重要參考文獻之評析 25
2.5.1 人為因素 26
2.5.2 離散化與連續化的歸屬函數圖形 28
2.5.3 Mass Assignment理論 33
第三章 方法論 39
3.1 前言 39
3.2 研究方法 39
3.2.1 模糊理論 39
3.2.1.1 明確集合之基本型態 40
3.2.1.2 模糊集合之基本型態 41
3.2.1.3 模糊集合之表達形式 43
3.2.2 貝葉氏網路 44
3.3 研究架構 51
3.3.1 建立變數語言詞的終端值 53
3.3.2 建立連續化之歸屬函數圖形 54
3.3.3 獲取變數的先驗機率數值 59
3.3.4 建立各個節點的條件機率表 62
3.3.5 推論風險評估系統以利決策 64
第四章 案例分析 66
4.1 前言 66
4.2 發展連續化之歸屬函數 67
4.3 案例驗證 67
4.3.1 模擬案例情境之描述 67
4.3.2 研究架構之驗證 68
4.3.3 建立變數語言詞的終端值 69
4.3.4 建立連續化之歸屬函數圖形 70
4.3.5 獲取變數的先驗機率數值 71
4.3.6 建立各個節點的條件機率表 72
4.3.7 推論風險評估系統以利決策 75
第五章 結論 79
5.1 結論 79
5.2 建議 80
參考文獻 82
中文文獻 82
外文文獻 86
附錄 90
附錄A 使用MATLAB軟體進行曲線配適 90
附錄B 使用Hugin Expert軟體進行貝葉氏網路推論 92

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