基于承灾体的中国森林火灾危险性评价

利用森林植物种类组成及林地面积资料,采用面积权重及统计聚类分析的方法,将中国省域森林火险划分为五级,即:轻度危险、中度危险、高度危险、重度危险和极度危险,县域森林火险划分为四级,即:轻度危险、中度危险、高度危险和重度危险.结果表明:黑龙江、内蒙古、陕西3省区为我国森林火灾重点防火区,其中黑龙江最重;我国12.2%的县域处在重度危险等级中,61.5%的县域处在中、高度危险等级中.     

神经网络的统计学习理论基础

介绍神经网络的统计学习过程和理论．讨论基于经验风险最小化的学习理论对神经网络推广性能的影响,分析基于结构风险最小化的支持向量机。认为神经网络因其出色的高度非线性映射能力、自组织和适应能力、记忆联想能力,使得神经网络成为机器学习的重要研究领域。     

一类带干扰的Cox风险模型

将[1][2]的风险模型推广到带干扰的一种新的模型,使得该模型更能符合实际要求。模型中保单到达过程和理赔到达过程都是Cox过程,且保费的收入过程是一个独立同分布的随机序列。应用鞅论的方法,得出破产概率的一个不等式。并给出了在没有干扰且保单到达过程和理赔到达过程具有相同累计强度过程时破产概率的明确表达式。     

相同企业竞争策略与合作策略的收益与风险分析

以产销量为策略变量,以利润最大化为目标,建立了相同企业竞争策略模型与合作策略模型,分别对比了两个相同企业及多个相同企业竞争策略与合作策略的收益与风险,得出了合作策略比竞争策略的产量低、价格高、收益大、风险大的结论.进一步的风险分析表明,企业可根据价格信息的公开性及时改变策略,减小合作策略的风险.同时指出,实施合作策略的企业并不是没有竞争,而是把以产销量为重点的竞争转到降低成本上.降低成本才是增加利润的核心.最后给出了一个算例.     

一种动态联盟企业风险概率识别方法

根据动态联盟企业信息具有不确定性的特点,应用贝叶斯网络对企业的风险概率进行识别.通过对贝叶斯网络的构建与分析方法的探讨,用贝叶斯网络描述企业信息变量间的依赖关系,从而识别不同风险发生的概率.仿真结果表明,贝叶斯网络可以有效地描述动态联盟企业不确定信息变量之间的依赖关系,是进行风险概率识别的一种有效方法.     

基于PERT的虚拟企业风险评价模型

提出了一种虚拟企业风险评价的有效方法.针对虚拟企业以项目为组织模式及信息具有不确定性的特点,为考虑项目时间因素对整体风险的影响,基于计划评审法建立了虚拟企业风险评价模型.在已知风险水平与各工序作业时间的对应关系、每个工序的模糊风险水平以及风险水平与项目完工时间的对应关系的基础上,通过项目不同风险水平的完工概率描述企业的整体风险状况,实例研究表明该方法为虚拟企业风险评价提供了一种有效的管理工具.     

论金融衍生工具跨国交易风险的国际法监管

金融衍生工具跨国交易不仅风险大,而且具有难以监管的特点,因国内法监管风险的局限性,有关国家若单纯从国内法的角度去监管金融衍生跨国交易风险,则很难达到风险监管的预期效果,因而需要有关国家的合作,通过制定国际条约的形式对金融衍生工具跨国交易风险进行强而有力的国际法监管才能达到及时防范化解国际金融风险的目标,而要达到这一目标,必须要从国际法层面完善目前有关金融衍生工具跨国交易风险的监管措施.     

风险决策中不同决策准则决策一致性条件

首先给出了理想条件收益值的概念,证明了一个风险决策问题的理想条件收益值是一个定数,并给出了条件收益值与条件损失值的关系.其次给出了理想期望收益值的概念,证明了一个风险决策问题的理想期望收益值是一个定数,并在以上概念和结论的基础上给出了期望收益值与期望损失值的关系.最后给出了风险决策中按不同决策准则决策的一致性条件.     

基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统设计

网络规模不断扩大的同时,也容易受到各种安全风险的威胁,因此,必须对网络安全风险进行准确评估。传统的评估系统中存在的趋势性、周期性以及随机性影响评估准确率的问题,导致评估的结果大都不准确;为此,提出并设计了基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统。首先对系统的硬件进行了设计,并得出了设计的框图;然后使用混沌粒子群的优化算法和BP神经网络的算法对系统的软件进行了设计;最后进行了对比的实验。实验结果表明,该系统能够更好的协调,并处理评估过程中出现的问题,不会受到趋势性、周期性以及随机性的影响,能够更好的发挥网络安全评估的效果,提高评估的准确率,减小相对的误差。     

基于SS-TFN耦合模型的潜在地震次生火灾风险评估

由于地震灾害及次生火灾在演化过程所产生的交叉性、耦合性和复杂性等特征,导致次生火灾一般呈高斯分布或近似高斯分布,特别当研究区域内样本数据精度不高或信息不足时,利用传统评估模型及方法有一定的局限性。本文在Monte Carlo随机模拟基础上,结合三角模糊数理论,建立地震次生火灾潜在风险评估的SS-TFN耦合模型,首先,利用专家意见和AHP法来确定指标权重度量值,然后,利用具有11级划分标准的模糊语义,定量描述城市地震次生火灾灾害风险评估指标的风险级别和风险重要性,其次,建立研究区域内待评城市综合风险取值的置信区间范围,最后,对研究区域各城市的次生火灾状况进行综合评估。研究结果表明：经耦合模型模拟实验20000次时,其计算结果已收敛,可得各城市的系统综合风险模拟值的置信水平95%下的置信区间值,可为抗震防灾规划提供相关决策支持。