| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 事故致因分析方法研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 事故致因理论 | 第12-13页 |
| 1.2.2 事故树分析方法 | 第13页 |
| 1.2.3 层次分析法 | 第13-14页 |
| 1.2.4 模糊综合评价法 | 第14页 |
| 1.2.5 模糊Petri网的分析方法 | 第14-15页 |
| 1.3 研究的任务和创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 Petri网和模糊Petri网 | 第17-29页 |
| 2.1 Petri网 | 第17-20页 |
| 2.1.1 Petri网的基本定义 | 第17-19页 |
| 2.1.2 Petri网的表示方法 | 第19页 |
| 2.1.3 Petri网的性质 | 第19-20页 |
| 2.2 模糊petri网 | 第20-21页 |
| 2.3 模糊Petri网建模 | 第21-25页 |
| 2.3.1 基于产生式规则的模糊Petri网建模 | 第21-24页 |
| 2.3.2 基于模糊事故树的模糊Petri网建模 | 第24-25页 |
| 2.4 模糊Petri网的推理算法的研究 | 第25-27页 |
| 2.4.1 模糊Petri网正向推理算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 模糊Petri网的逆向推理算法 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于反向模糊Petri网的推理 | 第29-43页 |
| 3.1 模糊Petri网的逆向推理的不足 | 第29-30页 |
| 3.2 反向模糊Petri网的定义 | 第30-31页 |
| 3.3 反向模糊Petri网的模型框架 | 第31-32页 |
| 3.4 反向模糊Petri网的工作原理 | 第32-33页 |
| 3.5 反向模糊Petri网的模型推理算法 | 第33-34页 |
| 3.6 案例运用 | 第34-41页 |
| 3.6.1 罐区火灾多米诺效应致因Petri网模型 | 第34-37页 |
| 3.6.2 初始库所真度值和规则置信度的确定 | 第37-39页 |
| 3.6.3 基于RFPN网的案例计算 | 第39-41页 |
| 3.7 反向模糊Petri网推理算法合理性验证 | 第41-42页 |
| 3.8 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 带影响因子的加权模糊Petri网推理 | 第43-53页 |
| 4.1 带影响因子的模糊Petri网基本概念 | 第43-44页 |
| 4.2 带影响因子的加权模糊Petri网的推理形式 | 第44-47页 |
| 4.3 带影响因子的加权模糊Petri网模型工作原理 | 第47-48页 |
| 4.4 带影响因子的加权模糊Petri网的模型推理算法 | 第48-49页 |
| 4.5 案例运用 | 第49-50页 |
| 4.6 带影响因子的加权模糊Petri网推理算法合理性验证 | 第50-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 学位期间发表的论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
