2 基于HMM方法预测人为因素类型

在分析复杂产品制造过程中人为差错的产生时，许多企业通常采用的调查方法有直接询问操作者或通过制定不同形式和不同侧重点的问卷，以获得事故发生的过程和原因。管理者获得原因后，根据具体人为差错制定纠正措施。在此过程中，获得的差错信息具有具体性、独立性和离散性，制定的纠正措施具有针对性。虽然制定的纠正措施对某一具体人为差错的效果最佳，但从事故的调查到针对性地制定纠正措施的整个过程，存在许多重复性的操作。

本文以程序性差错为前提，为避免不必要的重复工作，利用HMM，将复杂产品制造过程中出现的人为差错序列为观测序列，基于HFACS模型分析得到的人为因素为隐状态，预测人为差错相应的人为因素。最后，将预测结果与实际信息进行比较，以验证该方法的适用性和有效性。