| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 绪论 | 第7-14页 |
| 研究目的及意义 | 第7页 |
| 化工企业安全评价的研究现状 | 第7-12页 |
| 国外安全评价的发展概况 | 第7-9页 |
| 我国安全评价的发展现状 | 第9-10页 |
| 化工企业安全评价方法的研究现状 | 第10-12页 |
| 人工神经网络应用在安全评价中的优越性 | 第12-13页 |
| 目前化工企业安全评价方法存在主要问题 | 第12-13页 |
| 神经网络在评价中的优越性 | 第13页 |
| 本文的基本内容 | 第13-14页 |
| 第一章 人工神经网络技术及其在化工企业安全评价中的适用性 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14-17页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的一般框架 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第16页 |
| ·人工神经网络的应用领域 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的基本结构和模型 | 第17-21页 |
| ·人工神经元模型 | 第17-18页 |
| ·神经网络的分类 | 第18-19页 |
| ·神经网络的传递函数 | 第19-20页 |
| ·神经网络的学习与训练 | 第20-21页 |
| ·反向传播BP网络 | 第21-27页 |
| ·BP网络模型与结构 | 第21-22页 |
| ·BP网络的算法 | 第22-24页 |
| ·BP网络误差反向传播流程 | 第24-25页 |
| ·BP算法的改进 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络在化工企业安全评价中的可行性 | 第27页 |
| 本章小结 | 第27-28页 |
| 第二章 化工企业安全评价指标体系的建立 | 第28-39页 |
| ·评价指标体系的建立原则 | 第28-29页 |
| ·评价指标体系的建立流程 | 第29-30页 |
| ·选择评价指标的依据 | 第30-34页 |
| ·国家法律法规及标准 | 第30页 |
| ·系统安全分析方法 | 第30-32页 |
| ·安全分析模型 | 第32-34页 |
| ·评价指标体系的初选 | 第34-36页 |
| ·安全评价指标定量化处理 | 第36-37页 |
| ·定量指标的量化方法 | 第36-37页 |
| ·定性指标的量化方法 | 第37页 |
| ·分级指标的定量分析结果的综合 | 第37页 |
| ·化工企业评价指标相关知识简介 | 第37-38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 主成分分析方法在化工企业安全评价中的应用 | 第39-53页 |
| ·主成分分析法及SPSS统计软件简介 | 第39-40页 |
| ·分析数据的准备 | 第40-49页 |
| ·对分析数据进行预处理 | 第49-50页 |
| ·对标准化数据进行主成分分析 | 第50-52页 |
| ·主成分分析结果讨论 | 第52页 |
| 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于BP神经网络的化工企业安全评价 | 第53-68页 |
| ·BP神经网络结构的设计 | 第53-54页 |
| ·网络训练样本输入数据的初始化 | 第54-58页 |
| ·定量指标的归一化处理 | 第54-55页 |
| ·定性指标的归一化处理 | 第55-58页 |
| ·网络训练过程及结果 | 第58-67页 |
| ·大化集团合成氨分厂安全评价结果 | 第67页 |
| 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录A 化工企业安全评价原始数据采集表 | 第71-73页 |
| 附录B SPSS分析图 | 第73-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |