学生宿舍火灾的风险分析

运用事故树分析法对学生宿舍火灾问题进行探讨,并得出相关结论及对策。     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.     

基于网络均衡性的生命线系统抗灾能力分析

为了进行系统的生命线网络系统抗灾能力分析,基于网络均衡,则网络稳定,抗灾风险分摊的思想,采用了熵原理对系统稳定性的意义对网络整体均衡性进行评价,并给出了相应的评价计算模型.其中对网络均衡性的分析是建立在结构均衡和资源分配均衡上的,结构均衡是通过同层节点拓扑重要度差异大小来体现的,差异大则结构均衡性差;资源分配均衡是通过网络节点功能重要度反映出的,并认为功能重要度实质上是节点拓扑结构重要度的"加权".通过计算得出了算例中的网络整体均衡的结果,并给出了对网络中某些高风险节点的判断.结论是基于网络均衡性进行生命线系统的抗灾分析判断其抗风险能力是可行且合理的.     

事故树定量分析法在煤矿中的应用

对事故树定量分析方法进行了研究,结合1994～2004年实际事故案例进行了定量分析。计算了顶上事件概率、概率重要系数和临界重要系数,并在量级上进行分析比较,找出了预防事故发生的主要途径,得出相应措施和结论,进而验证了事故树定量分析方法在煤矿中应用的可行性。     

安全系统事故树分析软件研究

介绍了系统安全分析中事故树分析软件的自动化程序设计原理与方法，该软件实现了事帮树的自动绘制、化简，进行定性分析，自动求解最小割集，绘制事故树的等效树，求解结构重要度，进行顶上事件发生概率、各基本事件的概率重要度、临界重要度的定量分析求解等功能，能够找出控制事故发生的最有效途径。该软件具有功能性强、直观形象、可操作性强的优点，对于事故的分析与评价具有较高的应用价值。     

交通网络重要路段确定方法研究

文章首先说明了路段重要性评价的必要性,然后从交通分担率、路段失效后果以及路段可靠度三个方面对国内外现有的三种路段相对重要性确定方法进行了阐述、比较,最后提出了路段相对重要性研究的发展方向。     

事故树结构重要度的求解方法

目前求解事故树结构重要度主要有三种求解法。针对三种方法求解时会出现结果不一致的现象,以一个小型事故树实例,分别采用三种求解法进行求解计算,寻求其各自的特点和适用环境。当事故树中基本事件数目较多时,采用最小割(径)集法求解;当需要得到精确计算结果时,采用结构重要度系数法求解;当采用最小割集(最小径集)法求解结构重要度排序存在不一致时,可采用结构重要度系数法或概率重要度性质法求解。行车起重设备吊物坠落事故实例,验证了事故树结构重要度求解方法的有效性。该研究为恰当的选择和使用结构重要度求解法提供了参考。     

列车跟踪系统故障树分析

列车跟踪系统在工作过程中受到接收器故障、发送器故障、手动介入等的作用,致使输出信息异常、手动介入定时不当,导致了列车跟踪中断。分析了影响顶事件(列车跟踪中断)失效的各种因素,建立了列车跟踪系统的故障树。利用故障树分析法对系统进行定性分析和定量计算。同时计算故障树的最小割集和系统在工作时部件的概率重要度及关键重要度和顶事件发生的概率。在此基础上,对影响列车跟踪的各主要因素进行了分析,并对其提出了相应的改进措施。     

设备重要度的Fuzzy聚类分析

本文在层次分析和Ｆｕｚｚｙ集理论的基础上，建立了化工设备重要度的Ｆｕｚｚｙ 欠分析模型，应用判断矩阵分级求出各指标因素对子层次和目标层次的权重，根据Ｆｕｚｚｙ数学中的广义加权海明距离，对化工设备重要度进行了Ｆｕｚｚｙ聚类分析，得到了符合实际的分类结果。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法.该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性.实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度.     

基于故障树分析武警运输安全人为因素

将故障树分析法应用到武警运输安全人的因素分析中,建立了武警运输安全事故树,进行了简化、定性和定量分析,计算了基本事件的重要度,并给出了一般计算公式。     

不完备系统中基于非对称相似关系的粗集多属性决策

粗糙集理论在多属性决策、数据挖掘、机器学习、人工智能等领域发挥着越来越大的作用。经典粗糙集理论主要利用不可分辨关系对完备信息系统形成的划分来定义知识的上、下近似集,并在此基础上进行知识约简,规则推理和决策。而现实生活中存在大量不完备信息系统。针对不完备信息系统的多属性决策问题,从非对称相似关系的角度提出基于粗集的多属性决策方法。     

某型飞机襟翼系统可靠性分析

根据某型教练机襟翼收放系统的具体情况,分析了该系统的可能故障模式,并以襟翼不能放下为顶事件建立了该系统的故障树。利用一种系统可靠性分析的新算法对该系统进行了可靠性定量计算,找出了该襟翼系统的薄弱环节,为外场检查维护工作提供了依据。     

基于数据挖掘技术的核心客户的识别

在RFM模型的基础上,根据具体行业的特点,提出了客户重要度测量模型,并且利用数据挖掘技术——决策树算法进行核心客户的特征提取,最后就某一企业的实际情况进行实证研究,为企业进行一对一营销或客户服务提供支持.     

Generalization Rough Set Theory

In order to avoid the discretization in the classical rough set theory, a generlization rough set theory is proposed. At first, the degree of general importance of an attribute and attribute subsets are presented. Then, depending on the degree of general importance of attribute, the space distance can be measured with weighted method. At last, a generalization rough set theory based on the general near neighborhood relation is proposed. The proposed theory partitions the universe into the tolerant modules, and forms lower approximation and upper approximation of the set under general near neighborhood relationship, which avoids the discretization in Pawlak＇s rough set theory.     

复杂网络上节点重要度的确定方法

采用综合考虑节点的局部特性和全局特性的方法来评价复杂网络的节点重要度,给出基于邻域的节点重要度算法及基于关键域的节点重要度算法.前一种算法有效地降低了计算的复杂度;后一种算法能更有效地刻画节点的重要度且适用于加权图.然后通过实例验证两种算法的有效性.