基于逐点优化模糊推理的模糊系统的概率表示

揭示了基于逐点优化模糊推理的模糊系统的概率论意义,给出了几种典型的概率分布,如Mamdani分布、Larsen分布、Zadeh分布、Lukasiewicz分布、Goguen分布等,指出了在概率意义下,上述几种典型分布对应的模糊系统与由CRI算法构造的模糊系统是等效的.     

基于数值模拟的网络安全风险量化参数优化分析

为了解决传统方法无法得到有效参数,导致建立网络安全风险量化模型量化精度低的弊端,通过数值模拟方法研究了网络安全风险量化参数优化问题。针对主机风险计算,依据主机所处状态对风险向量进行定义,通过加权计算得到合理的权重函数,将主机直接风险值和间接风险值结合在一起,获取主机风险值。将主机风险值相加求和,求算数平均值,获取网络在某时刻的平均风险值。针对风险值中的复杂函数,采用引入时延的支持向量机方法建立网络安全风险量化模型,对其进行描述。针对建立的网络安全风险量化模型中的重要参数惩罚因子和核函数宽度系数,采用蚁群算法进行初寻优,对待优化参数进行数值模拟,得到最优惩罚因子为10,最优核函数宽度系数为0.112。结果表明：采用所提方法对网络中主机1进行安全风险量化,得到的结果和主机1实际风险情况相符,研究其它主机可得到相同结论;所提方法对网络安全风险量化值和实际结果最为相符;所提方法量化结果误差最低。可见所提方法参数优化性能优,对网络安全风险量化精度高。     

资源型城市产业转型风险动态评估的贝叶斯模型研究

在资源型城市产业转型前准确地对资源型产业体系进行评估,已成为资源型城市产业转型前期工作的关键所在。分析了资源型城市产业转型在产业、市场、战略、管理、人力资源、法律政策等各方面存在的不确定性,建立了资源型城市产业转型风险动态评估的贝叶斯模型,不仅能够评估资源型城市转型的总体风险,还可以分别评估各个产业可能引起风险的程度,为资源型城市产业转型风险评估提供了客观依据。     

基于安全裕度的网联自主汽车换道行为风险量化及动态平衡模型

伴随车联网技术的发展,道路交通流呈现智能网联自动驾驶汽车与传统人工驾驶车辆混合共存发展态势,研究网联新型混合车流换道驾驶行为的风险特性极其重要。基于安全裕度理论,建立了换道行为风险量化模型,采用故障树分析法,推导换道的时间和空间风险,进行时空融合的风险评定量化,以判断车辆是否处于安全变道状态,并动态平衡车辆换道行为可能存在的风险。运用SUMO软件对建立的量化模型进行仿真验证分析,1/TTC与瞬时风险系数均值分别下降约0.1与0.05,同时变化趋势趋于稳定。安全裕度风险量化模型使换道风险得到了有效控制的同时,交通流的稳定性得到了较大提高,可保障未来网联环境中自主驾驶车辆队列的稳态运行,从而提高交通容量和交通效率。     

甘肃省地质灾害发育特征

甘肃省地质环境条件复杂,受极端天气、地震及人类工程活动等影响,区内地质灾害多发、频发,防灾减灾形势严峻。为进一步查清甘肃省地质灾害现状发育特征,在甘肃省1:5 万地质灾害风险调查最新数据分析的基础上,分析了全省地质灾害灾情险情特征、总结了地质灾害时空分布规律及致灾特征。研究结果表明：（1）甘肃省地质灾害以崩塌、滑坡、泥石流为主,灾害规模多为中小型;（2）在空间分布上,地质灾害主要集中分布于甘肃省中部和东南部的9 个市州,属于黄河流域及黄土高原区、白龙江流域及陇南山地;（3）在时间分布上,5-9 月主汛期是地质灾害高发期,以7 月下旬至8 月上旬最为严重;（4）地质灾害具群发致灾、隐蔽致灾和链式致灾特征。研究成果可为区域地质灾害风险管控和应急管理提供一定的技术依据和参考。     

基于系统论事故分析模型的油气智慧管道系统信息物理风险辨识

为了辨识油气智慧管道系统中存在的信息安全风险,本文通过基于系统论事故分析模型(systems-theoretic accident modeling and process)的方法,对油气智慧管道系统的信息物理安全进行全面评估与分析。首先,系统综合分析了油气智慧管道涉及的设备、设施、工艺、元件,评估其安全性。其次,通过建立STAMP模型,深入分析了各层级、元件之间的反馈信息与控制动作,形成了明确的控制反馈回路,突显了元件之间的关联与控制关系。在此基础上,系统辨识出了潜在的信息风险因素,推导并构建了可能发生的系统失效场景。以天然气输气首站油气智慧管道系统为例,研究验证了基于STAMP模型的可行性和有效性。结果显示,该方法不仅直观地描述了元件之间的关联与控制关系,而且从物理层功能安全的角度全面考虑了信息风险,特别凸显了控制元件PCS(process control systems)及易受攻击的操作员站。与传统方法相比,本研究所提出的方法将信息物理安全风险因素的识别率提升至80%以上,提高了40%以上,有助于避免不必要的安全措施冗余设计,提高了安全风险管控的准确性。     

基于RM-K-means的储气库全生命周期风险量化分级评估方法

为保障地下储气库安全运行,发挥储气库在季节调峰和应急供气以及战略储备方面的重要作用,需对储气库密封、地面设施、井筒等风险展开分析,涉及设计、施工、运营全生命周期。传统风险评估方法中,风险矩阵法运用广泛,但存在主观性较强、风险等级界定模糊的问题。因此,本文提出基于RM-kmeans的储气库风险量化分级评估方法,引入复杂网络节点重要度,以某气藏型储气库为例,通过kmeans聚类算法辅助风险矩阵对全生命周期风险进行量化分级评估。结果表明,储气库设计期需重点关注组织管理,施工期需重点关注施工技术方案与人员的专业素质,运营期需重点关注设备完整性与运行工况。较传统风险矩阵法而言,基于RM-kmeans的方法对于高风险的分级能力提升100％,对低风险的分级能力提升62.3％,提高了风险评估的符合性,为风险矩阵提供量化数据支撑,为储气库全生命周期风险管理与事故预防提供辅助支持。     

无线网络中自适应阵列处理算法的性能比较

信道间干扰是无线局域网在标准制定和实用中较重要的问题,如使用OFDM技术的高速率无线局域网标准802.11a,工作在国家信息基础设施频段5GHz(许多国家无需频段许可),因此,可能出现多个用户使用相同子载波连接接入点。该类系统中,选用最大似然法进行参数估计是最优的,但计算复杂度大;选用次优但低复杂度的期望极大法作参数估计更具实用价值。在多用户使用同一载波接入时,实际仿真证实了期望极大算法可有效地抵抗信道间干扰。     

基于不确定理论的短期风险模型

在保险实务中,给定时间内的理赔总量是一个非常重要的数据,而针对该数据的模型更是保险风险分析中的基础模型.本文通过对给定时间内发生索赔的保单的研究分析,以不确定理论为工具,给出了两个带有限制条件的基于不确定理论的短期风险模型的分布,及其期望的一个性质.     

基于未确知数学的网络安全风险评估模型

结合网络安全评价中存在诸多不确定因素的特点,提出一种基于未确知数学理论的网络安全综合评价新方法。分析了网络安全风险的因素,建立了网络安全风险评价因素的指标体系和评价等级空间。在分析网络安全风险因素的基础上,建立了网络安全风险评价因素的指标体系和评价等级空间,将未确知数学的方法运用于网络安全风险的综合评估中,在未确知测度理论的基础上,定义了未确知测度期望、未确知评价等级二值效应量值、综合评价的未确知测度向量、未确知等级二值效应期望和二值效应方差等新的未确知数学概念。在新的未确知概念的基础上,建立了网络安全风险综合评估的未确知数学模型。并用实例对该模型进行了应用,评价结果用一个未确知有理数来表示更符合实际。实例表明该方法计算简单科学有效,为网络安全综合评价提供了一种新途径。