s - count ( A B ) c ( A B ) = P( B ga ) = count ( A ), (2),, 1, 1 [6 ],,,, 2, ( c min ), ( s min ), 1 [7 ], A, ( c) P( B A ) A B, ( s) P( B A
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- 和亵 卫
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1 : (2004) NAV IGA TION OF CHINA No. 2 J un Serial No. 59, (, ) :,,, 100,, : ; ; ; ; :U :A Data Mining to Human Factors Based on Ship Coll ision Accident Survey Reports : L IU Zheng2jiang, W U Zhao2lin (Dalian Maritime U niversity, Dalian , China) Abstract : The human action of fault in ship collision could be identified roughly by accident statistics. The difficulty re2 search workers face presently is to set up the relationship between the human fault and its influencing factors due to the lack of sufficient data and approaches. In this paper, based on the data collected from 100 accident survey reports, the as2 sociation rules of data mining technique is applied to establish the relationship between the human fault and its influencing factors. The results indicate that this approach is feasible. Key words : Waterway transportation ; Ship collision ; Study ; Data mining ; Human factor ; Association rules, [5 ], [1, 90 % ],, 60 %, 30 %, [2 ],, 1 (Data Mining) 1. 1 [3,4 ],,, : (19592),,,,
2 s - count ( A B ) c ( A B ) = P( B ga ) = count ( A ), (2),, 1, 1 [6 ],,,, 2, ( c min ), ( s min ), 1 [7 ], A, ( c) P( B A ) A B, ( s) P( B A ),, ,, 1,, 90 %,, [13 ] : I = { i 1, i 2,, i m }, (item) 1 D, 1 T I 1, T I 1,, TID X 1 I, X T, T X A B, A I, B I, A B = D c % A B, A B D :, c D s % A B, A B D s c A B P ( B A ), s D A B, P ( A B ),, : s ( A B ) = P( A B ) = s - count ( A B ) count ( D) (1), B 1 :, :, :
3 ,;,, :,, : ; 2,, 30,, 2, ARPA [8,9,10,11 ], 12 4,, 2 ( ) :, : , 3. 2, 100, ,, - [12218 ] 3 : :, 4,,, ; :,, ;,,,,, : 2,
4 MAIB TSB A TSB USCG N TSB TAIC SHK :MAIB2 ; TSB2 ;A TSB2 ;USCG2 ; N TSB2 ; TAIC2 ;SHK2 : ; ; ; , 4 MAIB TSB A TSB USCG N TSB TAIC SHK ,, D 100, count ( D) = 100,,,, TID, TID 1, Schroder [19 ] 2,,100 I = { i 1, i 2,, i m },,,, ( ) 12, 30, m = D 1 T I 1, T I A B I, A, B, A T, B T T A B
5 5 ( s min 20 %, c min 30 %) s min ( %) c min ( %) s min ( %) c min ( %) ( ) (18) ( ) 37 (19) ( ) (18) ( ) (19) (26) ( ) (19) ( ) (17) ( ) (16) 52 ( ) (16) 36 ( ) (15) ( ) (12) ( ) (12) ( ) (9) ( ) (9) ( ) (7) ( ) (6) ( ) (6) ( ) (6) 55 ( ) (19) ( ) (19) (28) ( ) (18) (27) ( ) (18) (27) : B 2,, B 30, 12 30, A B, (3) (4) : (1), : 5 (2), A A 1, A 2,, A 12, B B 1, s ( A i B j ) = P( A i B j ) = s - count ( A i B j ) count ( D) (3)
6 i = 1,2,,12 ; j = 1,2,,30 c ( A i B j ) = P( B j ga i ) = s - count ( A i B j ) count ( A i ) i = 1,2,,12 ; j = 1,2,,30 (3) (4) (4) 9 (3) 4 (1), 10 (2) 3 (1) 8 (4) 2 (3), ( Perfor2 mance Shaping Factors,PSFs) [20 ] 6 (1) 2 (2) 3 (3) (1) 4. 2, 100, 20 % [ 1 ] Department of Transport, U K. The Human element in shipping casualties[ R ]. London : HMSO, %, 5 [ 2 ] Kuo C. Managing ship safety[ M ]. London : LL P Ref2 5, erence Publishing, [ 3 ]. [J ].,, 1997, 23 (1) : , [ 4 ] Curtis R G. Determination of Mariners Reaction Times 50 %, [J ]. Journal of Navigation, 1980, 31 : :, [ 5 ] Fagan L. Improving the quality of information in the 20 %, Marine transportation system : An exercise in risk reduc2 30 %, tion [ D ]. Http :/ / students. washington. edu/ lfagan/ complete. html/ [ 6 ],,. [ M ]. :, , [ 7 ]. [J ]., ( ), 2002, 26 2 (6) : , 10 [ 8 ] Moore W H,Bea R G. Management of human errors in, 10, operation of marine systems [ R ]. Berkeley, CA : Uni2 : versity of California at Berkeley, ; : ; [ 9 ] Landsburg A C, Ferguson S J, Pillsbury C, Ellingstad : ; V. Accident causation2based human factors taxonomy : [J ]. BIMCO BULL ETIN, 1999, 94 (1) : [10 ] International Maritime Organization. Amendments to 6 the code for the investigation of marine casualties and in2 5,,, 6 cidents ( Resolution A. 849 ( 20) ) ( Resolution A. 884 (21) ) [ Z]. London : Author, 2000., [11 ] Rothblum A M, et al. Human factors in incident inves2, tigation and analysis[ C]. 2nd international workshop on, human factors in offshore operations ( HFW2002 )., Houston, Texas, 2002., ( 14 )
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