基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用

采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%～24.86%,后者为1.23%～15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。     

饮食业油烟道火灾的模糊事件树分析

对饮食业油烟道火灾事故进行事件树分析时,历史数据的缺乏常常导致无法进行事件序列的定量计算.针对这一问题,利用专家对事故的模糊评判,引入模糊事件树进行定量计算研究.在模糊集理论的基础上,结合德尔菲法和判断矩阵法, 将模糊性语言转换为三角模糊数或梯形模糊数,应用模糊数截集以及模糊数清晰化方法,对后果事件发生概率进行计算.研究表明,饮食业油烟道火灾事故概率的模糊事件树分析是切实可行的,有助对饮食业油烟道火灾的认识、预防和扑救工作.     

基于模糊层次分析法的应急能力评估方法探讨

对危险行业的安全生产事故应急能力进行安全评估,可以持续改进应急管理工作,提高事故应急能力的总体水平。作为综合性的安全评估方法,层次分析法在安全研究的多个领域中得到了应用。通过介绍安全生产事故应急管理能力及其评估要求,分析国内外应急能力评估的现状,提出了应急能力评估体系建立的总体思路。论述了事故应急能力评估指标集的建立方法和基于模糊层次综合评价法的评估模型构建方案,初步建立起事故应急管理能力评估方法。     

基于集对分析的尾矿库安全评价研究

为更好地对尾矿库的安全状况进行综合评价,针对尾矿库的特点建立了指标体系,并采用层次分析法确定各指标权重.将集对分析理论用于尾矿库的安全评价,并通过实例证明该理论适合于尾矿库的安全评价.集对分析中差异度I取1和-1.研究表明,当I=1时,指标体系中所有处于"一般安全"状态的指标项经过整改后能处于"安全"状态,此时联系度μ=0.736,尾矿库处于"安全"状态; 当I=-1时,指标体系中所有处于"一般安全"状态的指标项,在安全管理水平下降的情况下全部转为"不安全"状态,此时μ=0.114,尾矿库处于"不安全"状态.I的不同取值可反映尾矿库的具体安全状态,同时也反映尾矿库的安全管理水平,并充分体现了安全管理的重要性.研究为尾矿库的安全评价提供了一条新途径.     

Application of fuzzy sets and cognitive maps to incorporate social science scenarios in integrated assessment modelsA case study of urbanization in Ujung Pandang, Indonesia

Decision–support systems in the field of integrated water management could benefit considerably from social science knowledge, as many environmental changes are human-induced. Unfortunately the adequate incorporation of qualitative social science concepts in a quantitative modeling framework is not straightforward. The applicability of fuzzy set theory and fuzzy cognitive maps for the integration of qualitative scenarios in a decision–support system was examined for the urbanization of the coastal city of Ujung Pandang, Indonesia. The results indicate that both techniques are useful tools for the design of integrated models based on a combination of concepts from the natural and social sciences. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

Rough Set Rule Induction for Suitability Assessment

The data that characterize an environmental system are a fundamental part of an environmental decision-support system. However, obtaining complete and consistent data sets for regional studies can be difficult. Data sets are often available only for small study areas within the region, whereas the data themselves contain uncertainty because of system complexity, differences in methodology, or data collection errors. This paper presents rough-set rule induction as one way to deal with data uncertainty while creating predictive if–then rules that generalize data values to the entire region. The approach is illustrated by determining the crop suitability of 14 crops for the agricultural soils of the Willamette River Basin, Oregon, USA. To implement this method, environmental and crop yield data were spatially related to individual soil units, forming the examples needed for the rule induction process. Next, four learning algorithms were defined by using different subsets of environmental attributes. ROSETTA, a software system for rough set analysis, was then used to generate rules using each algorithm. Cross-validation analysis showed that all crops had at least one algorithm with an accuracy rate greater than 68%. After selecting a preferred algorithm, the induced classifier was used to predict the crop suitability of each crop for the unclassified soils. The results suggest that rough set rule induction is a useful method for data generalization and suitability analysis.     

可靠性分配理论在系统安全目标实现中的应用

在系统安全理论中,确定各基本事件的可靠度以实现所给定的系统安全目标值问题一直没有得到很好解决。笔者将可靠性分配理论与故障树分析方法相结合,提出了2个层次可靠度分配法:最小割集之间采取可靠度再分配法,对构成最小割集的各个基本事件之间采取等分配法。从而建立系统中各单元可靠度再分配量化模型。为便于应用,通过实例,详述系统各单元可靠性分配的计算过程。研究表明,运用该模型可准确、简便地计算出各单元的可靠度,使系统在给定的目标值条件下达到系统的安全性优化。     

基于粗糙集理论的危险品运输风险分析

为解决危险品风险分析问题,利用粗糙集理论在处理不确定、不精确问题上的优势,提出基于粗糙集理论的危险品运输风险分析方法。首先,建立决策表,经化简后获得各属性的重要度,识别出影响危险品运输的主要因素与次要因素,以及主次因素所占比例;然后,利用区分函数对决策表进行约简,得出决策表的属性约简;最后,利用决策表的决策规则对原始数据进行推导,得出危险品运输事故的一般规律。结果表明,影响危险品运输事故类型的最重要因素是危险品的类型,所占比重为42.86%,其次是危险品运输的道路状况与危险品运输车辆状况,各占28.57%。在道路状况欠佳且车辆状况良好的前提下,腐蚀品发生危险品事故的严重程度要依次高于毒害品与压缩气体和液化气体。     

基于改进的HFACS和SPA的矿山安全人因分析

为了更好地服务于矿山安全管理,同时解决矿山人为因素调查、分析和评价方面存在的缺失,对部分矿山事故进行了统计分析,研究了诱发事故发生的人因因素,并分析了各因素发生的原因。在此基础上,结合对部分矿山安全管理现状的研究,建立了矿山HFACS分析模型。该模型包括5类事故致因、24个人因因素。应用该模型,结合集对分析方法,可实现矿山人因因素定量与定性分析。以陕西省某矿山为例,建立了该矿山的HFACS模型。采用专家评分法、层次分析法确定各因素的权重,计算出系统的联系度表达式。利用该表达式对该矿山的集对势、联系度、不确定性和悲观势进行了分析。结果表明,该矿山人因安全状况良好,个别人因因素指标需要改善和提高。矿山HFACS模型可以很好地涵盖矿山事故中的人因因素,通过对矿山人因现状的集对分析,可以有效提高矿山安全性。     

基于灰色模糊集理论的船舶搁浅概率分析

为深入分析船舶搁浅概率,在随机性和模糊性的基础上,考虑了系统的灰色性,建立灰色模糊集,模部为正态模糊数,灰部以系统的灰度熵来表示。建立了船舶航行计划失效造成船舶搁浅的事件树,构造了船舶搁浅概率的灰色模糊隶属度函数,根据各基本事件的失效概率来分析因航行计划失效造成船舶搁浅事故的灰色模糊概率分布情况。结果表明,与经典概率论和模糊概率相比,采用灰色模糊概率更能全面地反映船舶搁浅概率的可能性与不确定性。并采用RRW法和RAW法对基本事件的重要度进行了分析,找出了事故主要诱因及对降低事故风险价值最大的基本事件。