Fiabilité humaine : prédiction des violations par réseaux de neurones et application aux systèmes de transport

par Zhicheng Zhang

Thèse de doctorat en Automatique et informatique des systèmes industriels et humains. Automatique industrielle et humaine

Sous la direction de Patrick Millot.

Soutenue en 2004

à Valenciennes .


  • Résumé

    Ce mémoire contribue à l'analyse et la prédiction par réseaux de neurones, prenant en compte l'incertitude, des comportements volontaires déviés des opérateurs humains dans les systèmes Homme-machine. Ce type de comportement est une violation particulière appelée Franchissement de Barrière (FB). L'objectif de nos travaux est de proposer une approche prédictive du FB en prenant en compte les différentes références d'analyse, les différents facteurs suscitant la violation et les différents critères d'évaluation. Pour ce faire, une série de modèles de prédiction du FB, USOM, SSOM et HSOM ont été définis pour prévenir ou prévoir avec les critères retenus un franchissement d'une barrière sur le système donné en considérant d'une part un réseau par critère de performance, et d'autre part, un réseau prenant en compte plusieurs critères. L'incertitude sur les jugements subjectifs de l'opérateur humain est intégrée dans la prédiction du FB. Le franchissement de barrière pouvant être erroné, un modèle de Franchissement Erroné de Barrière et de Franchissement Correct de Barrière est ensuite développé en y intégrant les jugements subjectifs et les données objectives. Nous avons ensuite validé les méthodes et modèles proposés par deux applications dont une est faite dans le cadre d'un projet européen UGTMS. Enfin, nous proposons quelques perspectives de recherche.

  • Titre traduit

    Human reliability : prediction of violations using neural networks and application to transport systems


  • Résumé

    This thesis contributes to the analysis and the prediction by the neuron networks, taking into account uncertainty, of the deviated intentional behaviours of human operators in the Human-machine systems. This type of behaviours is a particular violation called Barrier Removal (BR). The objective of our work is to propose a predictive approach of the BR by considering a multi-reference, multi-factor and multi-criteria based evaluation. A series of models of prediction of BR, USOM, SSOM and HSOM are defined in order to anticipate or to predict with the retained criteria a removal of a given barrier on the given system by considering, on the one hand a network by criterion of performance, and on the other hand, a network taking into account several criteria. Uncertainty on subjective human judgements is integrated in the prediction of BR. Since BR can be erroneous, a model of Correct Barrier Removal and of Erroneous Barrier Removal is then developed by integrating the subjective judgements and the objective data. We then validate the proposed methods and models by two applications, one of which is implemented within the framework of a European project UGTMS. Finally, we propose some research perspectives.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (173 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 158-169

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  • Bibliothèque : Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis. Service commun de la documentation. Site du Mont Houy.
  • Disponible sous forme de reproduction pour le PEB
  • Cote : 900140 TH
  • Bibliothèque : Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis. Service commun de la documentation. Site du Mont Houy.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 900141 TH
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