这篇文档属于类型a，即报告了一项原创研究的学术论文。以下是针对该研究的详细学术报告：
本研究由Changcheng Ji、Fei Gao和Wenjiang Liu共同完成，他们均来自山东交通学院航空学院（School of Aeronautics, Shandong Jiaotong University, Jinan, Shandong, China）。该研究于2024年发表在期刊Reliability Engineering and System Safety上，文章编号为242卷，109770页。
本研究的主要科学领域是人因可靠性分析（Human Reliability Analysis, HRA），特别是其中的依赖性评估（Dependence Assessment）。在复杂的人机系统中，人因错误（Human Error）是导致工程事故的重要原因之一，因此评估人因错误之间的依赖性对于系统风险评估至关重要。传统的依赖性评估方法（如THERP）虽然简单易用，但在可追溯性和可重复性方面存在不足，且难以有效处理现实世界中的复杂性和不确定性。为此，本研究提出了一种基于云模型（Cloud Model）和最佳-最差法（Best-Worst Method, BWM）的依赖性评估方法，旨在提供一种更可靠、直观的评估方式。
本研究的工作流程包括以下几个主要步骤：
识别影响因素
首先，研究团队识别了用于衡量依赖性水平的影响因素。这些因素包括“时间接近性（Closeness in Time）”、“执行者相似性（Similarity of Performers）”、“任务相关性（Task Relatedness）”、“线索相似性（Similarity of Cues）”和“目标相似性（Similarity of Goals）”等。这些因素的确定基于以往的研究成果，并结合了专家知识。
构建专家信任网络
研究团队构建了不同专家的社会网络信任图（Social Network Trust Graph），并通过该图确定了各专家的权重。信任图反映了专家之间的信任关系，信任度高的专家在评估中具有更高的权重。
云模型表示专家判断
研究采用云模型来表示专家的语言判断。具体而言，将专家的语言判断转化为云模型，并基于云模型结合不同专家的评估结果。云模型能够有效处理不确定性，并提供更直观的表示形式。
计算最终依赖性评估结果
基于各因素的依赖性水平，研究团队计算了最终的依赖性评估结果。具体而言，通过结合各因素的云模型和权重，得到了综合的依赖性评估结果。
计算条件人因错误概率（Conditional Human Error Probability, CHEP）
最后，研究团队根据3En原则计算了条件人因错误概率（CHEP），并提供了一个代表性的CHEP值。
影响因素识别与权重计算
研究团队成功识别了五个主要影响因素，并通过BWM方法计算了各因素的权重。结果显示，“任务相关性”是最重要的影响因素，其权重显著高于其他因素。
专家信任网络与权重分配
通过构建专家信任网络，研究团队确定了各专家的权重。信任度高的专家在评估中具有更高的权重，从而提高了评估结果的可靠性。
云模型表示与评估结果
研究团队将专家的语言判断转化为云模型，并基于云模型结合了不同专家的评估结果。云模型能够有效处理不确定性，并提供更直观的表示形式。最终，研究团队得到了各因素的依赖性评估结果。
条件人因错误概率计算
研究团队根据3En原则计算了条件人因错误概率（CHEP），并提供了一个代表性的CHEP值。结果显示，不同任务对的CHEP值存在显著差异，其中第三对任务的CHEP值最高，表明其依赖性水平最高。
本研究提出了一种基于云模型和最佳-最差法的依赖性评估方法，能够有效处理人因可靠性分析中的不确定性，并提供更可靠、直观的评估结果。该方法通过结合专家信任网络和云模型，显著提高了评估结果的可靠性。此外，研究团队还通过案例研究验证了该方法的有效性和实用性。
创新性方法
本研究首次将云模型和最佳-最差法结合应用于人因可靠性分析中的依赖性评估，提供了一种新颖且有效的评估方式。
处理不确定性
云模型能够有效处理专家判断中的不确定性，并提供更直观的表示形式，显著提高了评估结果的可靠性。
专家信任网络
通过构建专家信任网络，研究团队能够更准确地确定各专家的权重，从而提高了评估结果的可靠性。
案例验证
研究团队通过两个案例研究验证了该方法的有效性和实用性，结果表明该方法能够提供可靠且直观的依赖性评估结果。
本研究还通过敏感性分析和对比分析进一步验证了该方法的有效性和可行性。敏感性分析结果表明，该方法在不同参数设置下仍能提供一致的评估结果。对比分析结果表明，该方法在评估结果的可靠性和直观性方面优于现有的依赖性评估方法。
本研究为人因可靠性分析中的依赖性评估提供了一种新颖且有效的方法，具有重要的科学价值和应用价值。