隨著計算機仿真技術(shù)的發(fā)展,，在很多領(lǐng)域中人們都利用模擬訓(xùn)練設(shè)備代替實際儀器裝備進行操作訓(xùn)練，如許多培訓(xùn)基地都用模擬設(shè)備對培訓(xùn)人員進行故障排除訓(xùn)練和基本操作訓(xùn)練等,。通常,，這些模擬訓(xùn)練設(shè)備分為主機和分機兩部分，分機負責(zé)模擬實際操作的背景環(huán)境,，主機則負責(zé)給出用戶界面,、進行操作指導(dǎo)和控制訓(xùn)練進程等工作。此種設(shè)備通常要對操作人員的實際操作進行評估,，針對評估結(jié)果進行訓(xùn)練計劃的調(diào)整,，為合理地安排教學(xué)內(nèi)容、調(diào)整訓(xùn)練進度提供科學(xué)依據(jù),，以提高訓(xùn)練的實際效果和質(zhì)量,。基于模糊邏輯的操作評估專家系統(tǒng)就是針對這一目的建立的,。
1 系統(tǒng)的數(shù)學(xué)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(tǒng)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(tǒng)，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(xué)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(tǒng)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(shù)值,，將采集到的精確量測量數(shù)據(jù)進行Fuzzy化處理,，轉(zhuǎn)化成通過隸屬度函數(shù)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(guān)系的精確數(shù)學(xué)模型,，轉(zhuǎn)化為一種相應(yīng)的,、由條件語句表達的模糊關(guān)系，其運算形式接近于人的直覺思維,，這就提高了系統(tǒng)的彈性,，即系統(tǒng)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(guī)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(guī)則的應(yīng)用，使系統(tǒng)易于理解和調(diào)整,，可以在專家經(jīng)驗的基礎(chǔ)上建模,，使得系統(tǒng)可以方便地與控制系統(tǒng)相結(jié)合。
1.2 模型設(shè)計思想
　　訓(xùn)練時,，操作項目由主機內(nèi)部預(yù)存的典型操作專家知識庫提供,，訓(xùn)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(yīng)用的好壞,，操作準確程度等因素用模糊量來設(shè)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(jù)專家的評判意見建立模糊推理規(guī)則，并根據(jù)實際操作的抽樣調(diào)查試驗對系統(tǒng)的參數(shù)進行調(diào)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(tǒng)輸入量的數(shù)學(xué)描述定義如下：
　　(1) 時間符合度
　　對于每一個模擬訓(xùn)練項目,，系統(tǒng)均設(shè)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(shù)定義為時間符合度C_t,。
　　tin＝t/TKKKKKK???????????????? (1)
　　C_t＝μt(tin)KKKKK?????????????? (2)
　　圖1為C_t分為fast、normal,、slow三級時的隸屬函數(shù)曲線,。

　　(2) 操作點集符合度
　　模擬訓(xùn)練項目的數(shù)據(jù)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C_p,。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(yīng)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,。
　　C_p由實際操作點與參考操作點的匹配度和操作步驟逆序數(shù)兩個參數(shù)決定。實際操作完畢后,，由程序查找操作匹配點的個數(shù)百分比和步驟匹配逆序數(shù)百分比,，以其乘積作為C_p的值。
　　圖2為C_p分為bad,、normal,、good三級時的隸屬度函數(shù)

　　(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(jù)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(tǒng)的評估結(jié)果就是對三個輸入量進行模糊推理得到的結(jié)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(shù)字是每一if－then條件的權(quán)重,。不同的單位、不同的訓(xùn)練目的,，評定操作人員的能力水平的側(cè)重點可能不同,，如本系統(tǒng)側(cè)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(cè)重點是操作效果(比如操作時間)時,，可以調(diào)整相應(yīng)的if－then 語句的權(quán)值，提高反映側(cè)重點變量的條件的權(quán)重,。
1.6 參數(shù)的調(diào)整及模型的應(yīng)用
　　系統(tǒng)參數(shù)的調(diào)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(jīng)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(shù)據(jù)處理,。因為不同專家打分基數(shù)可能不同,，但是其對于不同操作水平的區(qū)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(jù)統(tǒng)一的評分基數(shù)進行數(shù)據(jù)加權(quán)平均,，得到專家評分值。以此值為參考量,，對模糊系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)參數(shù)進行調(diào)整,，在模型的運行實踐中，模型也可以對系統(tǒng)的參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整,，使系統(tǒng)的輸出更符合實際要求,。
　　設(shè)R位專家打分矩陣，r_i,，j為第i位專家對第j中操作情況的打分,。
　　　

　　其中w_i為權(quán)系數(shù)，一般情況下取w_i＝1/i,，當然可以根據(jù)評估側(cè)重點等實際情況改變權(quán)值,。
　　系統(tǒng)的參數(shù)確定以后，根據(jù)系統(tǒng)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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