为有效评估和降低海上平台穿刺风险,提出一种基于事故树分析(fault tree analysis,FTA)和贝叶斯网络(Bayesian network,BN)的混合风险识别模型。根据相关事故报告和现有文献,构建海上平台穿刺事故的事故树模型。结合模糊集理论和事故树...为有效评估和降低海上平台穿刺风险,提出一种基于事故树分析(fault tree analysis,FTA)和贝叶斯网络(Bayesian network,BN)的混合风险识别模型。根据相关事故报告和现有文献,构建海上平台穿刺事故的事故树模型。结合模糊集理论和事故树模型计算基本事件的概率,并根据映射规则将事故树模型转换为BN模型。通过BN模型的诊断推理和敏感性分析识别海上平台穿刺事故的关键影响因素。结果表明:导致海上平台穿刺事故的关键影响因素为安全培训不足、人员应急经验不足、应急预案不完善、管理者决策失误以及穿刺发生突然且剧烈。该模型可以有效评估海上平台穿刺风险,并为制定有针对性的风险防控措施提供科学依据。展开更多
分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tre...分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。展开更多
文摘为有效评估和降低海上平台穿刺风险,提出一种基于事故树分析(fault tree analysis,FTA)和贝叶斯网络(Bayesian network,BN)的混合风险识别模型。根据相关事故报告和现有文献,构建海上平台穿刺事故的事故树模型。结合模糊集理论和事故树模型计算基本事件的概率,并根据映射规则将事故树模型转换为BN模型。通过BN模型的诊断推理和敏感性分析识别海上平台穿刺事故的关键影响因素。结果表明:导致海上平台穿刺事故的关键影响因素为安全培训不足、人员应急经验不足、应急预案不完善、管理者决策失误以及穿刺发生突然且剧烈。该模型可以有效评估海上平台穿刺风险,并为制定有针对性的风险防控措施提供科学依据。
文摘分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。
