论文部分内容阅读
摘要：为了对铁路信号系统的进行科学合理的风险评估，采用随机性和不确定性以及模糊性的评估方法，针对专家的评估的经验，提出了建立在证据理论和云模型的基础上的铁路信号系统风险评估的模型，采用云模型的方法，系统地对风险因素进行基本的函数分配，利用层次分析法将风险因素的圈中加以确定，通过综合的线性加权的方法，得到最终的评估结果，利用了模型的风险评估理论，采用无线比赛的中心，验证了模型的有效性和合理性，为铁路信号的系统风险评估提供了参考作用。
关键词：铁路信号；风险评估；模型理论
对于铁路信号的系统的风险评估，采用行业安全评估的方法，目前国内学者结合国内的是情况，借鉴国外的安全风险的评估经验，提出了铁路行业的安全风险评估的体系，当前铁路的风险安全的系统研究分为定量和定性的方法，采用故障树分析方法和事件树的分析方法。针对铁路的平安的安全评估，利用概率安全评估的策略，转换故障树为贝叶斯网络，得到了高铁系统的定量安全分析结果，在事故数据的基础上，运用贝叶斯网络的控制系统安全风险评估，采用美国的列车保护劲爆的系统分析验证，得到了针对风险存在模糊不确定的方法，运用模糊决策的半定量分析理论，分析了控制系统的风险发生频率的源头，提出了采用层次分析法进行加权平均型函数和铁路信号系统的风险严重度的综合评判。
在风险数不完整的前提下，结合模糊推理的方法和模糊层次分析的方法，允许数据进行了铁路信息系統的风险的不精确等的评估。
在实际的风险评估的过程中，将我国的铁路行业的数据加以分析，发现具有数据不足的问题，难以获取且量化评价拿督较大，引入专家评估的方法，在风险评估的基础上，考虑风险的随机性和模糊性，考虑由于专家主观评估后引入知识不完备的不确定的问题，验证处理模糊信息和不确定信息的突出优势，简单有效地运用不同的专家意见，在数据融合和专家系统等的领域进行广泛的应用，提出建立在证据理论和云模型的风险评估的基础上的客观的专家意见，确定了系统的风险等级。
1.云模型理论
所谓与模型理论是建立在云滴的凝聚度垫上的超熵存在为不确定性的程度越小，离散的程度就越小。数字特征显示出正态云模型。
云发生器住在正向云的发生器和逆向云的发生器上，包括基本云的条件上，由于言语之的定量数据正在向着云发生器的定性信息进行精确数值的转换，形成了恰当的定性概念，采用正向云的逆向发生器的表征的概念，反映出每个具体数值的隶属关系，形成了X条件下的云发生器的程度。
2.证据理论
通过识别框架的基本分配函数和新都的识别框架，描述概念中分配函数的不确定性，形成不确定性的推理方法。在证据理论中，架设需要对问题进行判别，可能的结果就是所有的元素都是穷举和互排斥的，形成了势必额框架中所有的子集，构成了集合表示，基本信度分配函数等。基本信度的新人程度，显示了有效利用多源的证据信息，提供了一个证据合成规律，假设识别的框架采用了多个证据对应的函数，则证据合成规律是完全冲突的，利用证据合成规律进行合成的证据，当证据的高度冲突发生的时候，利用证据理论进行有背于常理的结果。
解决高度冲突证据的额融合问题，许多学者是通过改进的方法加以解决的。折扣系数法是一个有效的方法，通过系数法和引入折扣的方法，对MASS函数进行了修正和折扣。
关于折扣系数法将权重对基本的新都分配函数进行修正和加权，在证据融合发生之前，折扣系数法对于降低证据问的冲突程度，利用证据何晨该规则进行折扣额，是运用融合，折扣，合理确定折扣系数的方式的。
建立在云模型和证据理论基础上的信号系统的风险评估模型
该模型利用层次分析法，获取专家的意见，在评语中进行风险因素的计算，得到评价对象的风险因素和评语集，得到了风险因素的函数，对于函数进行线性加权重，根据最大阿德隶属原则得到了风险评估的结果。
根据评价的对象，采用事件树分析的方法，对于系统的风险因素进行潜在风险的识别，设定风险因素集，依据风险的定义进行评价对象的划分，得到了可忽略的可容忍的不可接受的额等级。首先确定因素的权重，降低不可靠因素的对象的重要性，依据认知的局限性，相对精确地进行信息的判定，依赖专家的主观知识和经验进行评估，进行历史风险数据的分析，描述为专家的模糊评语，分为小，很小，较小，一般，较大，每种语言描述采用离散的数值，记录风险等级，对应的离散的数值的范围分为R1…Rn。
风险等级定义
建立的风险等级评语云模型，通过计算可以对每个专家的风险因素的分散树脂的云滴进行计算，确定度设定为风险因素，依据专家的评语，利用评语进行x条件下的云发生器的因素的隶属度的评价，构造出关于风险因素的隶属矩阵，进行专家的指标的评估结构，得到了识别框架的专家风险因素等额评估，在根据评语进行云发生器的运行的时候，对应的评语的隶属度，能够构造出风险因素等额理数据矩阵。
关于专家评语的MASS函数的差异性，应该在专家经验和知识的差异性上，避免发生不合理结果的折扣系数法的改进，证据理论考虑了证据的基础，将证据信息进行相似度的可信度的提供，证据源头额复合权重，形成了折扣系数的修正证据信息，用证据合成了规则，进行了融合。考虑到风险因素对于评价对象的重要程度和不可靠因素，在结合评估结果的影响下，突出了评价对象的重要性，采用个可靠因素的层次分析，通过构建矩阵计算初音速的权重。
结语：
证据通过折扣系数法改进了理论，相关性的基础上，得到了很多证据的支持，通过证据信息之间的相似程度的可信度，结合证据信息的证据源的可靠度的复合权重，作为证据合成规则的容易，在某一个证据的合成的前提，运用距离衡量证据的相互支持程度，确定证据的可信度，识别框架下，对应的函数是量化的，证据问的距离随着证据的可信度减小，证据在比较重支持度越来越低。
关键词：铁路信号；风险评估；模型理论
对于铁路信号的系统的风险评估，采用行业安全评估的方法，目前国内学者结合国内的是情况，借鉴国外的安全风险的评估经验，提出了铁路行业的安全风险评估的体系，当前铁路的风险安全的系统研究分为定量和定性的方法，采用故障树分析方法和事件树的分析方法。针对铁路的平安的安全评估，利用概率安全评估的策略，转换故障树为贝叶斯网络，得到了高铁系统的定量安全分析结果，在事故数据的基础上，运用贝叶斯网络的控制系统安全风险评估，采用美国的列车保护劲爆的系统分析验证，得到了针对风险存在模糊不确定的方法，运用模糊决策的半定量分析理论，分析了控制系统的风险发生频率的源头，提出了采用层次分析法进行加权平均型函数和铁路信号系统的风险严重度的综合评判。
在风险数不完整的前提下，结合模糊推理的方法和模糊层次分析的方法，允许数据进行了铁路信息系統的风险的不精确等的评估。
在实际的风险评估的过程中，将我国的铁路行业的数据加以分析，发现具有数据不足的问题，难以获取且量化评价拿督较大，引入专家评估的方法，在风险评估的基础上，考虑风险的随机性和模糊性，考虑由于专家主观评估后引入知识不完备的不确定的问题，验证处理模糊信息和不确定信息的突出优势，简单有效地运用不同的专家意见，在数据融合和专家系统等的领域进行广泛的应用，提出建立在证据理论和云模型的风险评估的基础上的客观的专家意见，确定了系统的风险等级。
1.云模型理论
所谓与模型理论是建立在云滴的凝聚度垫上的超熵存在为不确定性的程度越小，离散的程度就越小。数字特征显示出正态云模型。
云发生器住在正向云的发生器和逆向云的发生器上，包括基本云的条件上，由于言语之的定量数据正在向着云发生器的定性信息进行精确数值的转换，形成了恰当的定性概念，采用正向云的逆向发生器的表征的概念，反映出每个具体数值的隶属关系，形成了X条件下的云发生器的程度。
2.证据理论
通过识别框架的基本分配函数和新都的识别框架，描述概念中分配函数的不确定性，形成不确定性的推理方法。在证据理论中，架设需要对问题进行判别，可能的结果就是所有的元素都是穷举和互排斥的，形成了势必额框架中所有的子集，构成了集合表示，基本信度分配函数等。基本信度的新人程度，显示了有效利用多源的证据信息，提供了一个证据合成规律，假设识别的框架采用了多个证据对应的函数，则证据合成规律是完全冲突的，利用证据合成规律进行合成的证据，当证据的高度冲突发生的时候，利用证据理论进行有背于常理的结果。
解决高度冲突证据的额融合问题，许多学者是通过改进的方法加以解决的。折扣系数法是一个有效的方法，通过系数法和引入折扣的方法，对MASS函数进行了修正和折扣。
关于折扣系数法将权重对基本的新都分配函数进行修正和加权，在证据融合发生之前，折扣系数法对于降低证据问的冲突程度，利用证据何晨该规则进行折扣额，是运用融合，折扣，合理确定折扣系数的方式的。
建立在云模型和证据理论基础上的信号系统的风险评估模型
该模型利用层次分析法，获取专家的意见，在评语中进行风险因素的计算，得到评价对象的风险因素和评语集，得到了风险因素的函数，对于函数进行线性加权重，根据最大阿德隶属原则得到了风险评估的结果。
根据评价的对象，采用事件树分析的方法，对于系统的风险因素进行潜在风险的识别，设定风险因素集，依据风险的定义进行评价对象的划分，得到了可忽略的可容忍的不可接受的额等级。首先确定因素的权重，降低不可靠因素的对象的重要性，依据认知的局限性，相对精确地进行信息的判定，依赖专家的主观知识和经验进行评估，进行历史风险数据的分析，描述为专家的模糊评语，分为小，很小，较小，一般，较大，每种语言描述采用离散的数值，记录风险等级，对应的离散的数值的范围分为R1…Rn。
风险等级定义
建立的风险等级评语云模型，通过计算可以对每个专家的风险因素的分散树脂的云滴进行计算，确定度设定为风险因素，依据专家的评语，利用评语进行x条件下的云发生器的因素的隶属度的评价，构造出关于风险因素的隶属矩阵，进行专家的指标的评估结构，得到了识别框架的专家风险因素等额评估，在根据评语进行云发生器的运行的时候，对应的评语的隶属度，能够构造出风险因素等额理数据矩阵。
关于专家评语的MASS函数的差异性，应该在专家经验和知识的差异性上，避免发生不合理结果的折扣系数法的改进，证据理论考虑了证据的基础，将证据信息进行相似度的可信度的提供，证据源头额复合权重，形成了折扣系数的修正证据信息，用证据合成了规则，进行了融合。考虑到风险因素对于评价对象的重要程度和不可靠因素，在结合评估结果的影响下，突出了评价对象的重要性，采用个可靠因素的层次分析，通过构建矩阵计算初音速的权重。
结语：
证据通过折扣系数法改进了理论，相关性的基础上，得到了很多证据的支持，通过证据信息之间的相似程度的可信度，结合证据信息的证据源的可靠度的复合权重，作为证据合成规则的容易，在某一个证据的合成的前提，运用距离衡量证据的相互支持程度，确定证据的可信度，识别框架下，对应的函数是量化的，证据问的距离随着证据的可信度减小，证据在比较重支持度越来越低。