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1.
盾构法施工风险的多态贝叶斯网络模型分析   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
地铁隧道具有投资规模大、风险因素多、社会影响大等特点,这决定了在施工过程中进行风险管理的必要性.鉴于风险的模糊性,很难用一个具体的概率值或概率区间来描述其发生概率,由此提出了用多个概率区间来分析盾构法施工过程中的风险.以划分地铁及地下工程风险概率等级的5个概率区间为度量标准,设计出风险因素概率等级调查表,通过专家调查法可统计出盾构法施工风险因素概率等级的概率分布;基于调查表,采用贝叶斯网络建立了分析风险事故概率等级概率分布的多态系统.利用该系统对某地铁隧道工程进行风险评估,得到了该工程的风险概率等级,并分析出相应风险概率等级下进出洞洞口密封效果不好、中轴线偏离过大造成管片破裂以及管片密封材料损伤、破坏等因素为重点控制因素.  相似文献
2.
防范金融系统计算机网络风险   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了金融系统计算机及网络面临的主要风险,从技术风险的防范、管理风险的防范、业务操作风险的防范、外在风险的防范等方面论述了金融系统计算机及网络风险的防范措施。  相似文献
3.
基于模糊神经网络的大型电力变压器风险评估方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为实时、客观地衡量在役变压器故障所带来的风险,从评估的准确性和快捷性的角度,提出了基于模糊层次分析法和人工神经网络相结合的变压器风险评估方法.通过分析影响变压器风险水平的风险因素,构建了变压器风险评估的层次分析模型,在模型中建立风险评估指标体系,并结合模糊一致判断矩阵,定量计算出变压器风险分析中各风险因素的权重;利用人工神经网络的自适应能力与非线性映射能力,将权重大的风险因素作为神经网络的输入,实现变压器风险的智能化量化评估.仿真结果表明,该方法提高了风险评估的速度和结果的准确度,能为变压器的风险管理与维修决策提供可行的决策依据.  相似文献
4.
基于模糊神经网络的企业战略风险预警模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用模糊数学和人工神经网络技术,构建了基于模糊神经网络的企业战略风险预警模型,并经过实例验证了该模型的有效性。  相似文献
5.
供应链网络风险传播SIS-RP模型及仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
将复杂网络病毒传播动力学中的易染状态-感染状态-易染状态(SIS)模型引入到供应链风险传播研究中,建立了供应链网络风险传播模型(SIS-RP).并以小世界网络为例,从整个供应链网络角度对SIS-RP模型进行了仿真分析.研究表明,各企业应对风险干扰能力的提高能很好遏制风险在供应链网络中的传播,SIS-RP模型能在一定程度上反映风险在供应链网络中的传播演化过程,初步验证了复杂网络理论在研究供应链风险传播问题方面的适用性.  相似文献
6.
为了定量化风险因素间的复杂的、不确定的关系,建立一个模糊模型来进行风险评估和风险管理.通过该模型可以在当前状态下,预测未来潜在的风险因素.在风险评估和优先排序的基础上,管理者可以有目的地对特定的风险因素采取恰当的风险管理措施.结果表明,由于各风险因素问的相互作用,企业目前面临的风险因素的权重值在未来会发生变化.  相似文献
7.
在P2P网络的基础上设计了一种基于移动代理的安全风险评估系统,绪出了一种风险评估代理中的风险评估算法,分析了系统体系结构、各部分功能,重点考虑了漏洞扫描代理和风险评估代理的处理过程,实验结果表明该系统在大规模网络中的执行效率高,安全性好.  相似文献
8.
为了定量化风险因素间的复杂的、不确定的关系,建立一个模糊模型来进行风险评估和风险管理.通过该模型可以在当前状态下,预测未来潜在的风险因素.在风险评估和优先排序的基础上,管理者可以有目的地对特定的风险因素采取恰当的风险管理措施.结果表明,由于各风险因素间的相互作用,企业目前面临的风险因素的权重值在未来会发生变化.  相似文献
9.
随着计算机网络的发展,网络安全问题日益突出,对网络安全进行风险分析就变得日益重要.本文从计算机网络的特点出发,提出了网络安全风险分析的一种定量分析方法,并应用该方法,对某个单位局域网进行了风险分析.  相似文献
10.
近年来,随着网络技术的不断发展,网络生活已经成为大学生生活不可缺少的一部分。然而,越来越受大学生欢迎的网络技术却受到人们的质疑,日益发达的网络给大学生带来许多不同的风险问题。通过研究调查发现目前大学生使用网络时,主要存在三个风险问题即网络成瘾[1]、网络受骗、网络道德失范[2]。针对众多的风险问题,本文采用风险率、风险度、可恢复性、重现率、脆弱性这5个风险指标模糊综合评价出目前大学生使用网络时面临的主要风险问题风险值。基于本文对三个风险问题的模糊综合评价结果,本文讨论了风险问题出现的原因以及社会、学校应如何为当代大学生正常使用网络提供有利条件。  相似文献
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