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化工企业安全管理体系评估指标集的构建及实证分析 被引量:17
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作者 付净 聂方超 +2 位作者 刘虹 张海燕 王泽恒 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2020年第1期126-132,共7页
为有效评估化工企业安全管理体系的适用性和功效性,促进安全管理体系建设的不断完善。以《危险化学品从业单位安全标准化通用规范》(AQ 3013-2008)为蓝本,从安全管理体系的有关评估工具、通用框架和行业法规标准项要素中提取并确定了化... 为有效评估化工企业安全管理体系的适用性和功效性,促进安全管理体系建设的不断完善。以《危险化学品从业单位安全标准化通用规范》(AQ 3013-2008)为蓝本,从安全管理体系的有关评估工具、通用框架和行业法规标准项要素中提取并确定了化工企业安全管理体系评估指标集,包括8个维度、29个要素和162项观测指标,采用信息熵法确定各维度和要素的权重,采用区间可拓方法通过实证分析对构建的化工企业安全管理体系评估指标集的应用效果进行了检验。实证研究结果表明:评估企业的安全管理体系综合评估等级为Ⅲ级,属于良好,同时强调该化工企业在安全管理体系的反馈、学习和持续改进(H)方面存在不足。构建的化工企业安全管理体系评估指标集能够更加系统地从技术规范、管理理念及方式等角度对安全管理体系运行效果进行全面、客观的评估,具有较好的适用性,可为化工企业开展自查、完善标准化建设成果、提升安全管理绩效提供参考。 展开更多
关键词 化工企业 安全管理体系 评估指标集 可拓理论 信息熵 实证分析
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内燃机整机性能模糊综合评估方法研究 被引量:2
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作者 常汉宝 张煜盛 曾庆虎 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期4-6,共3页
在模糊集理论的基础上 ,通过建立评估指标集 ,求取各性能指标的隶属度函数和权重 ,建立了内燃机整机性能的模糊综合评估模型 ,并藉此对内燃机主要性能指标的加权模糊综合评估方法进行了研究 ,提出了定量化和解析化评估的方法 .通过对多... 在模糊集理论的基础上 ,通过建立评估指标集 ,求取各性能指标的隶属度函数和权重 ,建立了内燃机整机性能的模糊综合评估模型 ,并藉此对内燃机主要性能指标的加权模糊综合评估方法进行了研究 ,提出了定量化和解析化评估的方法 .通过对多种内燃机的整机综合性能所进行的计算分析表明 ,内燃机整机性能模糊综合评估的关键是隶属度函数和权重的确定 ,而合理地确定各性能指标的主观赋权对评估结果有着十分重要的影响 .实例计算结果验证了所建评估模型是切实可行的 . 展开更多
关键词 模糊 评估指标集 隶属度函数 权重 评估模型 内燃机 整机性能 模糊综合评估
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风险投资项目评估中的管理者素质 被引量:3
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作者 廖世超 《科学管理研究》 CSSCI 北大核心 2002年第3期42-45,共4页
本文首先基于以往对风险投资评估指标的研究分析了管理者因素在风险投资评估指标中的重要性 ,然后讨论了如何利用管理者因素来筛选风险投资项目 ,最后根据我国的实际情况提出一些评估管理者素质本身的思路和方法。
关键词 管理者素质 风险投资 项目评估 评估指标集 评估方法
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模糊线性加权变换法评估博士论文 被引量:1
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作者 王心旺 《中国高等医学教育》 1996年第1期35-36,共2页
关键词 模糊线性加权变换 评估指标集 质量等级 隶属度 定量评估 模糊 模糊向量 模糊目标函数 总体质量 评估对象
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电磁学教材评估──多级模糊综合评判
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作者 李晓端 《高教论坛》 1996年第2期83-88,共6页
本文针对现有高等物理教材种类少、内容偏高的倾向,以电磁学为例,利用模糊数学方法,并以计算机为辅助工具,把这些教材对不同层次学生的适应性做一综合评判,并为教材评估提供一种科学方法。
关键词 教材评估 多级模糊综合评判 模糊数学方法 模糊 磁学 教材质量 计算机 质量评估 科学方法 评估指标集
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超短波通信装备复杂电磁环境适应能力评估 被引量:5
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作者 刘敏 乔会东 董树理 《通信对抗》 2016年第4期14-18,33,共6页
以超短波通信装备的电磁环境适应能力为研究对象,基于实体设备的六种不同调制样式通信信号的抗干扰性能测试数据,建立同频干扰、邻道干扰、中频干扰、镜频干扰、互调干扰等电磁环境要素的评估指标集,对实测数据进行量化,采用层次分析法... 以超短波通信装备的电磁环境适应能力为研究对象,基于实体设备的六种不同调制样式通信信号的抗干扰性能测试数据,建立同频干扰、邻道干扰、中频干扰、镜频干扰、互调干扰等电磁环境要素的评估指标集,对实测数据进行量化,采用层次分析法进行评估,比较不同调制样式通信信号的复杂电磁环境适应能力。 展开更多
关键词 超短波通信 复杂电磁环境 抗干扰 评估指标集 权重标度
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基于K值改进的K-means算法在入侵检测中的应用 被引量:3
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作者 王朔 顾进广 《工业控制计算机》 2014年第7期93-94,97,共3页
K-means聚类算法在入侵检测的运用中存在两个重要的缺陷:一是初始聚类中心是随机选择的,二是容易陷入局部最优解。提出一种改进的K-means算法,首先通过数据筛选确定高密度区域,然后确定两个最远点作为初始聚类中心以及非模糊型的集群评... K-means聚类算法在入侵检测的运用中存在两个重要的缺陷:一是初始聚类中心是随机选择的,二是容易陷入局部最优解。提出一种改进的K-means算法,首先通过数据筛选确定高密度区域,然后确定两个最远点作为初始聚类中心以及非模糊型的集群评估指标来确定剩下的初始聚类中心,最后再进行聚类分析。实验表明,改进后的K-means算法不再依靠随机的K值和聚类中心,使得聚类过程可以依据数据集本身进行自适应的调整,同时保证了较高的网络入侵的检测率和较低的误报率。 展开更多
关键词 K-MEANS 聚类分析 非模糊型评估指标 KDD99
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