企业安全动态评价系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 引言 | 第7-8页 |
| 1．2 安全评价的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 国内外计算机辅助安全评价现状及方向 | 第9-10页 |
| 1．4 课题的提出 | 第10页 |
| 1．5 研究的主要内容与方法 | 第10-12页 |
| 第2章 安全动态评价系统模型 | 第12-28页 |
| 2．1 安全动态评价系统模型的建立 | 第12-15页 |
| 2．1．1 安全动态评价系统模型 | 第12-14页 |
| 2．1．2 安全评价方法的确定 | 第14-15页 |
| 2．2 安全动态评价指标的确定 | 第15-21页 |
| 2．2．1 安全评价指标确定的原则 | 第15-19页 |
| 2．2．2 安全评价指标的确定 | 第19-21页 |
| 2．3 安全动态评价指标权重的确定 | 第21-24页 |
| 2．4 安全动态评价指标的量化 | 第24-25页 |
| 2．5 安全动态评价的合成与决策 | 第25-27页 |
| 2．5．1 安全动态评价的合成 | 第25-26页 |
| 2．5．2 企业安全动态评价的合成 | 第26-27页 |
| 2．6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 企业安全状态预测的数学模型 | 第28-39页 |
| 3．1 概述 | 第28-29页 |
| 3．1．1 企业安全性预测的原则 | 第28页 |
| 3．1．2 企业安全预测的建模过程 | 第28-29页 |
| 3．2 系统安全性预测模型 | 第29-31页 |
| 3．2．1 定性预测模型 | 第29页 |
| 3．2．2 定量预测模型 | 第29-31页 |
| 3．3 人工神经网络预测模型 | 第31-38页 |
| 3．3．1 神经网络的特征 | 第31-32页 |
| 3．3．2 基于人工神经网络 BP算法的预测模型 | 第32-33页 |
| 3．3．3 BP神经网络的实现 | 第33-35页 |
| 3．3．4 石油化工企业安全预测实例 | 第35-38页 |
| 3．4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 安全动态评价系统软件的开发及应用 | 第39-57页 |
| 4．1 系统需求分析 | 第39-42页 |
| 4．1．1 系统网络结构需求 | 第39页 |
| 4．1．2 系统功能需求及分析 | 第39-42页 |
| 4．2 系统软件开发 | 第42-54页 |
| 4．2．1 软件体系构架 | 第42-44页 |
| 4．2．2 系统安全性能设计 | 第44页 |
| 4．2．3 系统实现思路 | 第44-45页 |
| 4．2．4 软件设计 | 第45-54页 |
| 4．3 系统开发工具 | 第54页 |
| 4．4 数据库设计 | 第54-55页 |
| 4．5 石化企业安全动态评价系统的应用 | 第55-56页 |
| 4．6 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
