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在现有成果的基础上,对CREAM方法中的人为差错概率量化进行了改进。介绍了CREAM基本法量化人为差错概率的基本思想;讨论了两种概率化认知控制模式的确定方法:贝叶斯网络法和模糊逻辑法,强调了概率化认知控制模式下量化人为差错概率的必要性。通过理论推导,构建了概率化认知控制模式下人为差错概率的量化方法。另外,为了提高计算效率,提供了人为差错概率的MonteCarlo仿真算法。通过示例分析,证明了方法的有效性。