劉 相,劉玉慶,朱秀慶,康金蘭
(中國航天員科研訓(xùn)練中心人因工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100094)
航天員空間定向訓(xùn)練綜合評價(jià)方法研究
劉 相,劉玉慶,朱秀慶,康金蘭
(中國航天員科研訓(xùn)練中心人因工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100094)
為評價(jià)航天員空間定向的訓(xùn)練績效,結(jié)合空間站任務(wù)特點(diǎn)提出了需用的訓(xùn)練科目與考核方法;將粗糙集理論和層次分析思想應(yīng)用于訓(xùn)練的綜合評價(jià),挖掘數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,建立并優(yōu)化出一套訓(xùn)練評價(jià)指標(biāo)體系;結(jié)合主客觀組合賦權(quán)方法的結(jié)果確定每個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重,進(jìn)而分層次地獲取綜合評價(jià)結(jié)果。通過實(shí)例計(jì)算對比分析了各綜合評價(jià)方法的結(jié)果,驗(yàn)證了所提評價(jià)方法。
空間定向;航天員訓(xùn)練;綜合評價(jià);粗糙集;層次分析法
在空間站等大型航天器內(nèi),重力的缺失與復(fù)雜的艙內(nèi)環(huán)境常常致使航天員產(chǎn)生空間定向障礙[1],嚴(yán)重影響航天員在軌工作效率,甚至威脅其生命安全。研究表明,基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的飛行前適應(yīng)性訓(xùn)練能夠有效的緩解空間定向障礙的影響,提高受訓(xùn)者在失重環(huán)境下的定向與導(dǎo)航績效[2?3]。目前,沉浸式的空間定向虛擬訓(xùn)練系統(tǒng)已經(jīng)成功地應(yīng)用于各國航天員訓(xùn)練中[4],為航天員熟悉空間工作環(huán)境、掌握定向技能提供了多科目、多方法的訓(xùn)練,然而由于航天員訓(xùn)練及訓(xùn)練設(shè)備的特殊性,空間定向訓(xùn)練評價(jià)的方法體系或指標(biāo)的研究卻比較少。
訓(xùn)練評價(jià)作為空間定向虛擬訓(xùn)練的最后一個(gè)環(huán)節(jié),對于科學(xué)合理地綜合評價(jià)受訓(xùn)人員的訓(xùn)練績效,選出最優(yōu)者,找出訓(xùn)練中存在的問題和優(yōu)化訓(xùn)練策略具有重要的意義。由于虛擬訓(xùn)練系統(tǒng)可進(jìn)行多科目、多技能的訓(xùn)練,需要根據(jù)多個(gè)因素對訓(xùn)練績效進(jìn)行綜合評估。現(xiàn)在的航天員訓(xùn)練績效評估一般是使用專家或航天員教員的主觀判斷作為訓(xùn)練評價(jià)的依據(jù),這種方法易于實(shí)現(xiàn),但過分依賴人的經(jīng)驗(yàn),當(dāng)需要考察的因素較多或面向新的訓(xùn)練科目時(shí),難以剔除冗余的指標(biāo),也無法確定準(zhǔn)確的權(quán)重,隨著訓(xùn)練科目所需考慮的因素越來越多,評價(jià)對象的復(fù)雜程度越來越高,訓(xùn)練評價(jià)工作需要更加客觀科學(xué)的綜合評價(jià)方法。
綜合評價(jià)是對多屬性體系結(jié)構(gòu)描述的對象系統(tǒng)做出全局性、整體性的評價(jià)[8]。綜合評價(jià)方法在虛擬維修、虛擬手術(shù)、虛擬飛行訓(xùn)練等評價(jià)問題中有廣泛的應(yīng)用。其中,層次分析法、模糊綜合評價(jià)法和粗糙集理論方法等傳統(tǒng)方法因其堅(jiān)實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)和易于程序化實(shí)現(xiàn)等優(yōu)勢成為應(yīng)用熱點(diǎn)[5]。這三種綜合評價(jià)方法優(yōu)缺點(diǎn)比較如表1所示。

表1 三種綜合評價(jià)方法優(yōu)缺點(diǎn)比較Tab le 1 Advantages and disadvantages of three com pre?hensive evaluation methods
然而,每一種評價(jià)方法都是針對特定的綜合評價(jià)問題提出的,有其適用范圍,當(dāng)對同一對象使用不同的方法進(jìn)行評價(jià)時(shí),可能得到不一致的結(jié)果。因此在實(shí)際應(yīng)用時(shí),常常使用兩種或多種評價(jià)方法集成,弱化每種方法的缺點(diǎn),得出一個(gè)更為合理的結(jié)論。本文旨在快速準(zhǔn)確地評價(jià)受訓(xùn)航天員的訓(xùn)練水平,對上述三種方法的應(yīng)用效果進(jìn)行研究。在專家主觀評價(jià)的基礎(chǔ)上,首先將層次分析理論和粗糙集理論應(yīng)用于空間定向虛擬訓(xùn)練評價(jià),挖掘績效數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系,進(jìn)行屬性簡約,然后結(jié)合主客觀賦權(quán)方法的結(jié)果確定每個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重,進(jìn)而分層次地獲取綜合評價(jià)結(jié)果。通過各方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對比,選取適合于航天員空間定向訓(xùn)練綜合評價(jià)的方法。
2.1 空間定向訓(xùn)練考核
相比于傳統(tǒng)的載人飛船、空間站等大型航天器組成艙段更多,具有復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)。工作環(huán)境的擴(kuò)大要求航天員能夠在艙內(nèi)或艙段間頻繁地移動(dòng),需要航天員具有良好的空間定向能力、艙段之間空間關(guān)系判斷能力以及物品操作等技能[6]。基于上述要求,將航天員艙內(nèi)定向與交互操作虛擬訓(xùn)練的內(nèi)容分為空間站艙內(nèi)環(huán)境熟悉、單艙段內(nèi)定向訓(xùn)練、多艙段漫游與導(dǎo)航訓(xùn)練、艙內(nèi)物品(滅火器和儀表等)操作四個(gè)方面,如圖1所示。
中國航天員中心目前正在開展虛擬環(huán)境下的空間定向訓(xùn)練系統(tǒng)的研究工作,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于VR的訓(xùn)練系統(tǒng)[4]。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了空間站多艙段艙內(nèi)視景模擬、微重力下人體運(yùn)動(dòng)仿真、多情景訓(xùn)練以及訓(xùn)練控制功能,用以幫助航天員在漫游過程中掌握依賴視覺信息進(jìn)行空間定向的技能,并訓(xùn)練航天員在低能見度條件下的逃生技能。受訓(xùn)航天員完成所有的定向、導(dǎo)航以及典型操作訓(xùn)練后需要進(jìn)行考核,記錄、存儲(chǔ)考核成績,用于受訓(xùn)者空間定向與導(dǎo)航技能、操作流程熟練度等方面訓(xùn)練績效的評估。考核內(nèi)容分為兩種形式:一是關(guān)于空間站外部結(jié)構(gòu)、內(nèi)部布局等空間知識(shí)的問卷,考察受訓(xùn)航天員對于虛擬空間站內(nèi)地標(biāo)之間的方位、艙段之間的路線以及空間站整體認(rèn)知地圖的掌握情況。二是低能見度條件下的緊急撤離任務(wù),即模擬空間站內(nèi)某一艙段內(nèi)發(fā)生火災(zāi)并產(chǎn)生煙霧,受訓(xùn)航天員需要迅速準(zhǔn)確地找到火源,完成滅火后撤離到目標(biāo)艙段。在此過程中,航天員需要依次進(jìn)行如下判斷與決策:辨認(rèn)自身的位置和朝向、尋找滅火器與火源、完成相關(guān)儀表操作、滅火、判斷目標(biāo)艙段方向、規(guī)劃撤離路線、撤離到目標(biāo)艙段。緊急撤離任務(wù)綜合考察受訓(xùn)航天員單艙段內(nèi)定向、多艙段間導(dǎo)航、應(yīng)急條件下物品操作三方面的訓(xùn)練績效,相關(guān)測試指標(biāo)包括辨認(rèn)自身位置和方向的時(shí)間、尋找物品時(shí)間、導(dǎo)航任務(wù)完成時(shí)間、導(dǎo)航距離、轉(zhuǎn)向錯(cuò)誤、終點(diǎn)辨認(rèn)錯(cuò)誤、“向回指任務(wù)”角度偏差等。
2.2 指標(biāo)體系初建
對航天員虛擬空間定向與交互操作訓(xùn)練進(jìn)行評價(jià)應(yīng)當(dāng)對受訓(xùn)者的訓(xùn)練績效進(jìn)行綜合、科學(xué)、客觀地量化,初步建立指標(biāo)體系如圖2所示。目標(biāo)層為訓(xùn)練綜合評價(jià),準(zhǔn)則層為環(huán)境熟悉、空間定向、導(dǎo)航與應(yīng)急操作四個(gè)科目,指標(biāo)層為各科目的績效數(shù)據(jù)。
2.3 指標(biāo)篩選
由于對航天員的定向與導(dǎo)航行為缺乏系統(tǒng)深入的研究初步建立的指標(biāo)體系的眾多指標(biāo)之間可能存在信息的重復(fù)或因果關(guān)系,如導(dǎo)航距離(U32)與轉(zhuǎn)向錯(cuò)誤(U34)兩個(gè)指標(biāo),直觀的感覺會(huì)認(rèn)為轉(zhuǎn)向錯(cuò)誤數(shù)越多,導(dǎo)航距離越長。本文選用能夠處理不精確和不完整信息的粗糙集理論進(jìn)行指標(biāo)篩選。
由于評價(jià)指標(biāo)體系中指標(biāo)數(shù)量較多,本文針對不同的訓(xùn)練科目分層次地進(jìn)行指標(biāo)篩選。下面以導(dǎo)航科目為例,說明基于粗糙集理論的指標(biāo)篩選過程。抽取8名受試者(x1~x8)的導(dǎo)航績效數(shù)據(jù),如表2所示[7]。這些數(shù)據(jù)來源于空間站艙內(nèi)導(dǎo)航訓(xùn)練方法研究實(shí)驗(yàn),受訓(xùn)者及其實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)真實(shí)有效,具有廣泛的代表性,能夠反映受訓(xùn)者的導(dǎo)航行為。
1)數(shù)據(jù)離散化
粗糙集理論不能處理連續(xù)型指標(biāo),首先需要對連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化,典型的離散化方法有等距離劃分算法、等頻率劃分算法、自然算法、ChiMerge法等[9]。由于表2中的數(shù)據(jù)屬性值分布均勻,可以使用最簡單的等距離劃分算法,把各指標(biāo)的屬性值簡單地劃分為距離相等的區(qū)間,如把導(dǎo)航任務(wù)完成次數(shù)(U36)指標(biāo)的屬性值劃分為[7,8],[9,10],[11,12]。離散化結(jié)果如表3所示。

表2 導(dǎo)航訓(xùn)練績效原始數(shù)據(jù)Table 2 Original data of navigation performance

表3 導(dǎo)航訓(xùn)練績效離散化結(jié)果Table 3 Discrete results of navigation perform ance
2)屬性簡約
粗糙集理論通過屬性簡約及求核運(yùn)算可以去除冗余的指標(biāo)。本文使用基于區(qū)分矩陣的指標(biāo)篩選模型。首先根據(jù)粗糙集理論中不可分辨關(guān)系的概念,求取區(qū)分矩陣d,該矩陣中的dij項(xiàng)代表等區(qū)分對象xi和xj的屬性集合,例如表3中的對象x1與x2,只有通過U34這個(gè)屬性可以將兩者區(qū)分,則d12={U34}。完整的區(qū)分矩陣如下:
然后求取區(qū)分函數(shù):
最后求區(qū)分函數(shù)的極小析取范式,極小析取范式中的所有合取式就是屬性集合的所有簡約。綜合上述計(jì)算,篩選得到導(dǎo)航科目的評價(jià)指標(biāo)為U31、U34、U36,即導(dǎo)航用時(shí)、轉(zhuǎn)向錯(cuò)誤和導(dǎo)航成功次數(shù)。
類似地,使用粗糙集理論將其余三個(gè)科目的指標(biāo)進(jìn)行屬性簡約,去除重疊或關(guān)聯(lián)度較高的指標(biāo),得到一個(gè)簡化的評價(jià)指標(biāo)體系,如圖3所示。通過屬性簡約,將指標(biāo)層的指標(biāo)數(shù)從16個(gè)降為9個(gè),極大地減少了綜合評價(jià)的計(jì)算量。
3.1 AHP法賦權(quán)
層次分析法能夠?qū)⒁粋€(gè)復(fù)雜的問題分解為幾個(gè)層次,用一定的標(biāo)度量化評價(jià)者的主觀判斷[6]。一般過程為構(gòu)造層次分析結(jié)構(gòu),比較判斷矩陣,判斷矩陣一致性檢驗(yàn),層次單排序和層次總排序。在第一層指標(biāo)的比較中,可認(rèn)為四項(xiàng)考核科目分別考察了航天員不同方面的能力,其重要程度是一致的。而在第二層指標(biāo)的比較中,個(gè)別指標(biāo)的重要程度更高,如概覽知識(shí)水平比地標(biāo)知識(shí)水平更重要。選取1~9的標(biāo)度,參考10名教員的問卷打分,得到如下比較矩陣:
求取比較矩陣的特征向量和最大特征根,矩陣一致性檢驗(yàn)證明評價(jià)者思維的一致性,獲得了可信的單層次的權(quán)重值如下:
通過層次總排序,最終獲取每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重:W11=0.0625,W13=0.1875,W22=0.1667,W23=0.0833,W31=0.1125,W34=0.0250,W36=0.1125,W41=0.1250,W43=0.1250。
根據(jù)已獲得的權(quán)重值,評價(jià)結(jié)果可表示為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)值的線性加權(quán)和
選取一名受試者的考核成績,以向量的形式表示[7 7 11.4 56.1 78 0 12 60 75],將該成績轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)(百分制,保留至個(gè)位)[91 93 72 96 83 90 96 57 80]。則他的總體評價(jià)分?jǐn)?shù)為82.6,屬于優(yōu)秀。
3.2 基于AHP的模糊綜合評價(jià)法
AHP方法將定性分析與定量分析有效結(jié)合,不僅能保證模型的系統(tǒng)性和合理性,而且能夠讓決策人員充分運(yùn)用其有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)和判斷能力,從而為許多多規(guī)則決策問題提供強(qiáng)有力的支持。層次分析法與模糊綜合評價(jià)法的結(jié)合,主要體現(xiàn)在將評價(jià)指標(biāo)體系分成遞階層次結(jié)構(gòu),運(yùn)用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重,然后分層次地進(jìn)行模糊綜合評價(jià),最后綜合出總的評價(jià)結(jié)果。
選取一名受試者的考核成績,以向量的形式表示[7 7 11.4 56.1 78 0 12 60 75],將該成績轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)(百分制,保留至個(gè)位)[91 93 72 96 83 90 96 57 80]。以此成績?yōu)槔M(jìn)行后續(xù)討論。
四個(gè)訓(xùn)練科目考察的模糊評價(jià)矩陣分別為:
3.3 粗糙集理論賦權(quán)
利用粗糙集理論具有智能化的特點(diǎn),確定權(quán)重時(shí)無需提供任何數(shù)據(jù)之外的信息,能夠降低人為因素的影響,增強(qiáng)權(quán)重的客觀性。它將賦權(quán)問題轉(zhuǎn)換為粗糙集屬性重要度評價(jià)問題[9]。
仍以導(dǎo)航科目為例,說明基于粗糙集理論的指標(biāo)賦權(quán)過程。首先求取在簡約后的屬性集Q、上具有不可分辨關(guān)系的所有等價(jià)類構(gòu)成的集合如下:
求得信息熵如下:
最終獲取單層次指標(biāo)權(quán)重W=[0.4 0.2 0.4]T。基于層次分析的思想,類似地使用粗糙集理論確定其余三個(gè)科目單層次指標(biāo)以及科目層的權(quán)重。
最終獲取每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重:
根據(jù)已獲得的權(quán)重值,評價(jià)結(jié)果可表示為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)值的線性加權(quán)和∑xi·wi。選取一名受試者的考核成績,以向量的形式表示[7 7 11.4 56.1 78 0 12 60 75],將該成績轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)(百分制,保留至個(gè)位)[91 93 72 96 83 90 96 57 80]。則他的總體評價(jià)分?jǐn)?shù)為85.3,屬于優(yōu)秀。
選取的8名受試者的原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[7],包含了簡化的指標(biāo)體系中所有項(xiàng)目的績效。為避免在對指標(biāo)打分過程中因不同指標(biāo)的尺度不同而引起得分不可比的情況,需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于原始數(shù)據(jù)通過正態(tài)檢驗(yàn),可以將其轉(zhuǎn)化為Z分?jǐn)?shù)。但是Z分?jǐn)?shù)常常帶有小數(shù)且有負(fù)值,不符合人們使用習(xí)慣。通常把Z分?jǐn)?shù)再作一次線性變換,得到T分?jǐn)?shù)。T分?jǐn)?shù)計(jì)算式為T=10Z+75。上面公式中均值為75,標(biāo)準(zhǔn)差為10。這樣就可以保證約98.8%的成績落在區(qū)間[50,100](超出此區(qū)間的成績小于50記為50,大于100記為100),約7%的成績落在不及格區(qū)間[50,60],以及約7%的成績落在優(yōu)秀區(qū)間[90,100],同時(shí)良、中、差(落在[80,90]、[70,80]、[60,70]內(nèi))分別約占24%、38%、24%。
將這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,分別按照上述三種綜合評價(jià)方法進(jìn)行計(jì)算,得到表4和圖4的結(jié)果。

表4 三種評估方法結(jié)果比較Table 4 Evaluation results of the threemethods
從評價(jià)等級(jí)上看,三種方法均得到了較為令人滿意的效果,基本與專家打分成績相符。從具體的評價(jià)分?jǐn)?shù)看,層次分析法和粗糙集理論方法的評價(jià)結(jié)果是近似的,兩條曲線近乎重合,而與模糊層次綜合評價(jià)法存在部分差異。究其原因,可能是這兩種方法均使用了定性與定量相結(jié)合的方式進(jìn)行評估,且都是用了層次分析法作為評估的基礎(chǔ)。
但是,在實(shí)際分?jǐn)?shù)的排名上,各種評價(jià)方法存在較大差異,例如編號(hào)為1的受試者,在AHP方法和模糊評價(jià)法中排名第一,但在粗糙集理論方法中排名第二。對于這種現(xiàn)象的解釋是在專家給予指標(biāo)權(quán)重的過程中主要考慮指標(biāo)之間的相對重要程度,而無法量化重要程度的差異,而粗糙集方法源于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的挖掘,兩者間存在一定的差異。一種可能的原因是1號(hào)受試者得分較高的某一項(xiàng)指標(biāo)上數(shù)據(jù)散布較大,導(dǎo)致在成績標(biāo)準(zhǔn)化的過程中縮小了差異,另一種原因是對于某些評價(jià)指標(biāo),幾種方法賦予的權(quán)重存在較大差異。
綜合上述結(jié)論,我們建議綜合AHP和粗糙集方法的權(quán)重,獲取一個(gè)基于主客觀評價(jià)的綜合權(quán)重,進(jìn)行式(1)所示加權(quán)計(jì)算獲取評價(jià)結(jié)果:
其中,α(0<α<1)為經(jīng)驗(yàn)因子,WH為AHP方法得出的主觀權(quán)重,WR為粗糙集方法得出的客觀權(quán)重。
在使用過程中,教員能夠根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)對各指標(biāo)權(quán)重和經(jīng)驗(yàn)因子α進(jìn)行微調(diào)。根據(jù)10名專家的反饋,默認(rèn)的權(quán)重值略傾向于專家打分(AHP方法的結(jié)果),給α的賦值為0.55進(jìn)而獲取指標(biāo)重要性。在評價(jià)軟件中設(shè)計(jì)各指標(biāo)的默認(rèn)權(quán)重如表5所示。

表5 各績效指標(biāo)權(quán)重Table 5 W eights of performance index
本文以航天員空間定向虛擬訓(xùn)練為任務(wù)背景,比較了三種綜合評價(jià)方法的實(shí)際評價(jià)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將層次分析思想和粗糙集理論綜合運(yùn)用到訓(xùn)練評價(jià)中,可以實(shí)現(xiàn)定性與定量結(jié)合的綜合評估,能夠獲取更加科學(xué)、客觀的評價(jià)結(jié)果。
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Research on Comprehensive Evaluation of Spatial Orientation Training in Astronauts
LIU Xiang,LIU Yuqing,ZHU Xiuqing,KANG Jinlan
(National Key Laboratory of Human Factors Engineering,China Astronaut Research and Training Center,Beijing 100094,China)
To accurately and scientifically evaluate the astronaut performance in spatial orientation training,three comprehensive evaluation methodswere discussed.According to the task features in spacecraft,the training subjectswere proposed and the evaluation index system of training perform?ance was established.Comprehensive weights and evaluation resultswere obtained hierarchically.A comprehensive evaluation method based on rough set and Analytic Hierarchy Process(AHP)was demonstrated to be suitable for evaluating astronauts’performance in spatial orientation training.
spatial orientation;astronaut training;comprehensive evaluation;rough set;Analytic Hierarchy Process(AHP)
TP391.9
A
1674?5825(2017)01?0130?07
2016?03?09;
2017?01?09
國防基礎(chǔ)科研計(jì)劃(B1720132001)
劉相,男,碩士研究生,主要從事航天飛行訓(xùn)練仿真。E?mail:lx9177xiang@163.com