摘 要： 介紹了模擬訓練設備中，用于對操作人員實際操作進行評估的專家系統。該系統以典型操作的專家知識庫為基礎，利用基于模糊邏輯的數學推理模型對操作人員的實際操作進行評估，使得評估工作具有了類似于人的智能，避免了武斷性，提高了評估的科學性和可信度。著重敘述了系統的建模方法并簡要介紹了編程實現的思路。
關鍵詞： 專家系統 模糊邏輯
隨著計算機仿真技術的發展，在很多領域中人們都利用模擬訓練設備代替實際儀器裝備進行操作訓練，如許多培訓基地都用模擬設備對培訓人員進行故障排除訓練和基本操作訓練等。通常，這些模擬訓練設備分為主機和分機兩部分，分機負責模擬實際操作的背景環境，主機則負責給出用戶界面、進行操作指導和控制訓練進程等工作。此種設備通常要對操作人員的實際操作進行評估，針對評估結果進行訓練計劃的調整，為合理地安排教學內容、調整訓練進度提供科學依據，以提高訓練的實際效果和質量。基于模糊邏輯的操作評估專家系統就是針對這一目的建立的。
1 系統的數學模型
對實際操作的考核評估不同于筆答試卷的評分，具體的實際操作情況是不能用某一種或幾種標準答案來簡單地評定的。系統需要對操作人員的操作時間、操作技巧等因素進行綜合評估，而這些因素本身都具有一定的模糊性，對它們很難給出精確的評價標準。因此，本文提出了基于模糊邏輯的專家評估系統，讓計算機以接近于人的思維進行綜合評估打分，使評估比較科學合理。
1.1 模糊邏輯簡介
模糊邏輯運算是軟計算的一種，它所研究的對象是表征某種程度、具有不確定邊界的量，利用模糊系統可以得到輸入空間到輸出空間的便捷的映射。
模糊推理通常使用語言變量，這些變量用詞語代替了數值，將采集到的精確量測量數據進行Fuzzy化處理，轉化成通過隸屬度函數及Fuzzy子集表達的Fuzzy量。模糊邏輯將原來通過精確量描述的輸入輸出關系的精確數學模型，轉化為一種相應的、由條件語句表達的模糊關系，其運算形式接近于人的直覺思維，這就提高了系統的彈性，即系統對輸入量的不確定性(Uncertainty)、不精確性(Imprecision)和部分正確性(Partial Truth)的容忍度。
模糊邏輯的推理規則是一系列的模糊if－then條件。if(輸入語言變量Fuzzy子集)then(輸出語言變量Fuzzy子集)模糊規則的應用，使系統易于理解和調整，可以在專家經驗的基礎上建模，使得系統可以方便地與控制系統相結合。
1.2 模型設計思想
訓練時，操作項目由主機內部預存的典型操作專家知識庫提供，訓練模擬器記錄操作人員的操作時間和操作步驟。本文把操作時間的長短，操作技巧應用的好壞，操作準確程度等因素用模糊量來設定，即定義時間符合度、操作點符合度和成功度作為輸入量，根據專家的評判意見建立模糊推理規則，并根據實際操作的抽樣調查試驗對系統的參數進行調整，得到最終的模糊評估模型。
1.3 模型的符號說明
模型的符號說明如表1所示。
1.4 輸入與輸出量的確定及隸屬度曲線
系統輸入量的數學描述定義如下：
(1) 時間符合度
對于每一個模擬訓練項目，系統均設有一個參考操作時間。以實際操作時間與該值的比值tin作為輸入量，對tin進行模糊評定得到的等級模糊數定義為時間符合度Ct。
tin＝t/TKKKKKK???????????????? (1)
Ct＝μt(tin)KKKKK?????????????? (2)
圖1為Ct分為fast、normal、slow三級時的隸屬函數曲線。
(2) 操作點集符合度
模擬訓練項目的數據庫中存有參考操作點集。實際操作時的操作點與該點集的符合度定義為操作點集符合度Cp。符合的涵義有兩點，一是一些必要的步驟必須與參考步驟相符，二是操作步驟的順序應該合理，以這兩個標準來評定操作點集符合度，作為對操作步驟合理性的評定。
Cp由實際操作點與參考操作點的匹配度和操作步驟逆序數兩個參數決定。實際操作完畢后，由程序查找操作匹配點的個數百分比和步驟匹配逆序數百分比，以其乘積作為Cp的值。
圖2為Cp分為bad、normal、good三級時的隸屬度函數
(3) 成功度
衡量操作人員操作效果的變量，定義為成功度S。成功度輸入量分為兩級：fall、success。曲線見圖3。根據實際操作的具體情況，由于操作是否成功能夠比較明確地給出，所以在對操作的評估中成功度可以只取0和1兩個值。
(4)輸出量
系統的評估結果就是對三個輸入量進行模糊推理得到的結果，用y表示。輸出量分為五級：y0、y6、y7、y8、y9，曲線見圖4。
1.5 評判條件的建立
評判條件由表2給出。
說明：括號中的數字是每一if－then條件的權重。不同的單位、不同的訓練目的，評定操作人員的能力水平的側重點可能不同，如本系統側重于對操作原理的掌握程度，所以對于操作中的思路和步驟要求較嚴格。如果側重點是操作效果(比如操作時間)時，可以調整相應的if－then 語句的權值，提高反映側重點變量的條件的權重。
1.6 參數的調整及模型的應用
系統參數的調整過程：模擬一實際操作事例，給出某些類型操作者的操作步驟，選擇具有豐富實際經驗和知識的專家對操作情況進行評估，給出評分值。而后，對專家的打分進行數據處理。因為不同專家打分基數可能不同，但是其對于不同操作水平的區分程度級別是相似的，所以，先對不同專家的打分進行歸一化處理，再根據統一的評分基數進行數據加權平均，得到專家評分值。以此值為參考量，對模糊系統進行數據參數進行調整，在模型的運行實踐中，模型也可以對系統的參數進行自適應調整，使系統的輸出更符合實際要求。
設R位專家打分矩陣，ri，j為第i位專家對第j中操作情況的打分。
其中wi為權系數，一般情況下取wi＝1/i，當然可以根據評估側重點等實際情況改變權值。
系統的參數確定以后，根據系統模型，圖5和圖6分別給出了操作成功度為1和0 時的輸出值曲面圖。
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2 評估系統實現
評估模型建立之后，一個很關鍵的問題就是如何讓模型能夠與應用程序相連接。根據系統實際運行的特點和要求，確定以數據庫操作為主的編程思路，建立相應的數據庫體系，不僅可以使系統的可擴充性和可維護性大大提高，而且也易于用戶自行擴充和修改操作信息庫及關聯庫相關參數。
2.1 系統需要建立的數據庫
(1) 操作信息數據庫；
(2) 模糊評判數據庫；
(3) 操作記錄表。
2.2 實現方法的幾點說明
2.2.1 數學模型轉化為可操作數據庫
數學模型本身完成的就是輸入量與輸出量之間的映射。通過建立模糊評判數據庫來保存這一輸入、輸出關系，就避免了大量的數學運算程序的編寫，保證了系統擁有較高的實時性。但這樣做的代價是占用了系統的部分內存。
2.2.2 根據操作信息確定模型的輸入量
系統的輸入量是根據操作信息確定的。時間符合度、操作點符合度和成功度三個量需要根據數學模型編制計算程序。其中操作點符合度的確定是編程的難點：首先，在編程中使用了循環查詢并對匹配項計數的方法先確定匹配記錄項，查到的匹配記錄在參考操作記錄中的順序號由數組依次進行記錄；然后，以此數組為依據，與參考操作記錄的序號序列進行逆序數查詢；最后，計算匹配符合度。
2.2.3 評分值的確定
評分值的確定可以用數據庫查詢操作來實現。不同組合輸入量對應的輸出值由模糊評判數據庫存儲。輸入量遵循一定的排序規則，在查詢時按照排序規則進行輸出值位置的計算，就可以確定評分值在數據庫中的序號。
專家評估系統在智能型模擬訓練設備中的應用。大大提高了評估工作的科學性和合理性。模糊邏輯理論的應用，使得評估系統以接近于人的思維進行評估活動。只要建立適當的專家知識庫，此種評估系統可以推廣到許多其他領域中去。因此，這種評估系統在實際工作中有著極大的應用價值。
參考文獻
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