【摘要】：為提高信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性,提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。該模型利用模糊理論隸屬度反映各因子的相對(duì)狀態(tài),對(duì)模糊性具有很高的識(shí)別精度。將風(fēng)險(xiǎn)因子模糊隸屬度矩陣輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,增加了它對(duì)模糊性的識(shí)別能力。通過非線性分析處理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和測試,得到輸出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)。實(shí)例分析結(jié)果證明算法的應(yīng)用性。誤差分析結(jié)果證明了模型的有效性。檢驗(yàn)結(jié)果表明,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的識(shí)別精度高于單一的模糊評(píng)價(jià)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
【圖文】：

椋嘁治齪捅冉?種方法的精度，從而驗(yàn)證模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的優(yōu)越性。1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。它是一種無反饋的前向網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元分層排列［10］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入－輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最校BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱蔽層和輸出層，如圖1所示。圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig．1BPneuralnetworkmodeltopologystructure模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是全部或部分采用模糊神經(jīng)元所構(gòu)成的一類可處理模糊信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。將模糊理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能夠克服單獨(dú)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法時(shí)的“黑箱”問題，使得整個(gè)評(píng)價(jià)過程具有較高的識(shí)別精度和很好的解釋說服力。2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)2．1模糊數(shù)據(jù)處理在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算之前，要對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理。信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的模糊處理具體步驟如下:1)建立模糊集合。分別構(gòu)造信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)因素集U={u1，u2，…，un}和評(píng)判集V={v1，v2，…，vm}。2)建立隸屬度矩陣R。專家對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素ui(i=1，2，…，n)進(jìn)行概率評(píng)價(jià)，即確定每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的概率等級(jí)vi(i=1，2，…，m)，綜合多位專家的評(píng)價(jià)結(jié)果，然后計(jì)算各風(fēng)險(xiǎn)因素ui對(duì)集合V中各指標(biāo)的隸屬度概率，得到隸屬度矩陣R=(rij)m×n。3)為反映各個(gè)因素的重要程度，建立權(quán)重集，各因素相應(yīng)的權(quán)重向量為W={w1，w2，…，wm}，則綜合隸屬度向量為Sj=∑ni=1rij×wj。綜合隸屬度可以作為模糊?

0)滿足，則完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，否則轉(zhuǎn)向步驟(2)，繼續(xù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直到滿足條件為止。2．3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)的原理是，首先確定評(píng)價(jià)因素和評(píng)價(jià)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，然后利用模糊集合變換原理，利用隸屬度來描述各因素之間的模糊界限，構(gòu)造模糊評(píng)價(jià)矩陣，將該矩陣作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，然后經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，得到評(píng)估對(duì)象所屬安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí):0～0.2為低，0.2～0.4為較低，0.4～0.6為中等，0.6～0.8為較高，0.8～1為高［11］。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程如圖2所示。圖2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程Fig．2Fuzzyneuralnetworkriskassessmentprocess3實(shí)例研究基于文獻(xiàn)［9］提出的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，為簡化計(jì)算，提取其中的6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。它們分別是物理設(shè)備安全、通信安全、硬件安全、軟件安全、環(huán)境安全和人員安全�；谶@6個(gè)指標(biāo)對(duì)15個(gè)樣本的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)見表1。其中，數(shù)字1～5代表在該指標(biāo)下信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)程度。數(shù)字越大，風(fēng)險(xiǎn)越高。表1樣本評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)Table1Sampleevaluationdata樣本物理設(shè)備安全通信安全硬件安全軟件安全環(huán)境安全人員安全134534423212113324323423453452154446344443752455385444559455455102333331133344312233432131433211432112215122233·166·中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)ChinaSafetyScienceJournal第22卷2012年

數(shù);m表示輸出層神經(jīng)元數(shù);α表示1～10之間的常數(shù)。3．2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練計(jì)算輸入層的輸入向量(即隸屬度矩陣，具體算法見3.1)，將15個(gè)樣本中的8個(gè)作為訓(xùn)練樣本，6個(gè)作為檢測樣本，1份作為預(yù)測的樣本。對(duì)8個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，直到誤差EAV滿足預(yù)先設(shè)定的要求時(shí)系統(tǒng)停止學(xué)習(xí)，此時(shí)的權(quán)值矩陣與閾值向量固定下來，成為系統(tǒng)內(nèi)部知識(shí)［13］。在此設(shè)定學(xué)習(xí)速率為0.6，誤差限制在0.001。運(yùn)用Matlab軟件對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，通過訓(xùn)練后，總體誤差滿足要求，此時(shí)EAV=0.000276193，訓(xùn)練樣本誤差如圖3所示。圖3訓(xùn)練樣本誤差Fig．3Trainingsampleerror從圖3可以看出，目標(biāo)誤差是0.001，模型只訓(xùn)練了4次就將誤差減小到0.001以下，因此，訓(xùn)練目的已經(jīng)達(dá)到。3．3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測將檢驗(yàn)樣本輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，檢測樣本網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與期望輸出值基本相符合，見表2(從第9個(gè)樣本開始)。這樣一個(gè)用于信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)訓(xùn)練成功，可以用此模型對(duì)信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。將此結(jié)果和由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊數(shù)學(xué)得到的結(jié)果相比較，從表中可以看出此方法得到結(jié)果的精確度明顯高于另外2種方法。預(yù)測樣本各指標(biāo)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模糊處理后見表3。將表3中的數(shù)值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，運(yùn)用己經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，得出最終風(fēng)險(xiǎn)數(shù)值為0.69，根據(jù)3.3節(jié)的安全風(fēng)險(xiǎn)隸屬等級(jí)，說明該系統(tǒng)存在較高的風(fēng)險(xiǎn)，需要對(duì)其采取相應(yīng)的安全措施以避免安全事故的發(fā)生。表2計(jì)算結(jié)果Table2Calculationresults樣本物理設(shè)備安全(0.1)通信安全(0.1)硬件安全(0.2)軟件安全(0.1)環(huán)境安全(0.25)人員安全(0.25)期望值輸出差值模糊方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 樓文高;喬龍;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型及其實(shí)證研究[J];金融論壇;2011年11期

2 章文輝;杜百川;楊盈昀;;模糊層次分析法在廣播電視信息安全保障評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的應(yīng)用研究[J];電子學(xué)報(bào);2008年10期

3 趙俊閣;張琪;付鈺;;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理在信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用[J];海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào);2007年06期

4 付鈺;吳曉平;王甲生;;基于模糊-組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J];海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào);2010年01期

5 王甲生;付鈺;吳曉平;;基于改進(jìn)FAHP法的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J];火力與指揮控制;2011年04期

6 申時(shí)凱;佘玉梅;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年10期

7 張益,陳淑燕,瞿高峰;信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)的屬性評(píng)估方法[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2005年03期

8 孫陽波;張明清;;基于Web的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具的設(shè)計(jì)[J];微計(jì)算機(jī)信息;2006年21期

9 李鶴田;劉云;何德全;;信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究綜述疆[J];中國安全科學(xué)學(xué)報(bào);2006年01期

10 鄒白茹;李聰;蔣云霞;;網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下重要信息系統(tǒng)安全體系結(jié)構(gòu)的研究[J];中國安全科學(xué)學(xué)報(bào);2010年01期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 鄧亞超;陳彪;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火災(zāi)探測系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];安防科技;2012年03期

2 張師玲;李正明;周新云;孫俊;張兵;;基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)村電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2009年30期

3 畢衛(wèi)華;譚曉慧;侯曉亮;王偉;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊坡穩(wěn)定可靠度分析[J];地下空間與工程學(xué)報(bào);2010年02期

4 張銳;楊宣訪;;基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷研究[J];兵工自動(dòng)化;2009年09期

5 郭德勇;王儀斌;衛(wèi)修君;王新義;;基于地理信息系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與瓦斯突出預(yù)警[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年01期

6 沈廣澤;司峻峰;寧新寶;;一種用于腦機(jī)接口的模式識(shí)別方法[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2007年06期

7 張強(qiáng);許少華;劉麗杰;凌力;;基于遺傳—模擬退火算法的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及應(yīng)用[J];長春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年01期

8 張奎;屈寶存;楊艷;郎憲明;;神經(jīng)模糊理論在模糊建模中的應(yīng)用[J];長春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

9 谷秀芝;陳洪凱;劉厚成;;泥石流危險(xiǎn)性SIGA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法及應(yīng)用[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

10 李雪;陸百川;李政;;RFID系統(tǒng)多閱讀器防碰撞問題研究[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 蘇俊杰;鐘秋海;許繼平;;基于自適應(yīng)遺傳算法的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的呼吸周期預(yù)測研究[A];第二十九屆中國控制會(huì)議論文集[C];2010年

2 張文廣;史賢俊;肖支才;李新;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈舵機(jī)系統(tǒng)故障檢測[A];第二十九屆中國控制會(huì)議論文集[C];2010年

3 張文廣;史賢俊;廖劍;李新;;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在慣導(dǎo)系統(tǒng)傳遞對(duì)準(zhǔn)中的應(yīng)用[A];中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì)C卷[C];2011年

4 薛志強(qiáng);李毅;曹燕;;改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用研究[A];2011下一代自動(dòng)測試系統(tǒng)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2011年

5 劉東卓;;改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TLS-ESPRIT算法[A];2008通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十三屆全國青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下）[C];2008年

6 李雷;陳彭年;;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外測溫儀補(bǔ)償器設(shè)計(jì)[A];2008’“先進(jìn)集成技術(shù)”院士論壇暨第二屆儀表、自動(dòng)化與先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集[C];2008年

7 葉德謙;劉波;;一種改進(jìn)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在股市中的應(yīng)用[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

8 李來強(qiáng);王樹林;;模擬退火改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其在振動(dòng)分析中的應(yīng)用[A];顆粒學(xué)前沿問題研討會(huì)——暨第九屆全國顆粒制備與處理研討會(huì)論文集[C];2009年

9 譚偉聰;蔣金良;;基于確定性退火方法的RBF模型在短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（中冊）[C];2008年

10 張文廣;周紹磊;史賢俊;李新;;基于改進(jìn)遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用[A];2009年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 戴運(yùn)桃;粒子群優(yōu)化算法研究及其在船舶運(yùn)動(dòng)參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

2 冷欣;船用增壓鍋爐汽包水位預(yù)測控制方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

3 丁文榮;云南省盤龍河流域河流懸移質(zhì)輸移變化及其對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)[D];昆明理工大學(xué);2008年

4 高貫斌;關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機(jī)自標(biāo)定方法與誤差補(bǔ)償研究[D];浙江大學(xué);2010年

5 遲雷;基于過程控制優(yōu)化的重組大腸桿菌高密度發(fā)酵研究[D];西北大學(xué);2011年

6 胡毅;關(guān)節(jié)式坐標(biāo)測量機(jī)熱變形誤差建模及修正研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2011年

7 蔣玲莉;基于核方法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)與模式分析方法研究[D];中南大學(xué);2010年

8 樓海軍;國際EPC水泥工程風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];武漢理工大學(xué);2011年

9 景云;不確定條件下編組站調(diào)度系統(tǒng)配流模型及算法研究[D];西南交通大學(xué);2010年

10 彭光金;小樣本工程造價(jià)數(shù)據(jù)的智能學(xué)習(xí)方法及其在輸變電工程中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 吳家瑞;服裝產(chǎn)品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大學(xué);2010年

2 張娓娓;焦炭生產(chǎn)過程質(zhì)量模型建模方法研究[D];鄭州大學(xué);2010年

3 郭洋;基于嵌入式零樹圖像壓縮編碼方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

4 辛貴州;無人飛行器航跡規(guī)劃算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

5 楊克強(qiáng);LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中的研究[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

6 陳巍;基于模擬退火的Hopfield網(wǎng)的研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2010年

7 夏青青;道路交通安全事故成因及預(yù)測模型研究[D];長沙理工大學(xué);2010年

8 胡波;基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究[D];長沙理工大學(xué);2010年

9 劉艷慧;決策支持在能源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用與研究[D];河南理工大學(xué);2010年

10 張文;河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型研究[D];河南理工大學(xué);2010年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 程乾生;屬性識(shí)別理論模型及其應(yīng)用[J];北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1997年01期

2 王朗;一個(gè)信息安全保障體系模型的研究和設(shè)計(jì)[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年01期

3 胡燕京,高會(huì)麗,徐建鋒;BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警新視角[J];重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào).西部經(jīng)濟(jì)論壇;2003年01期

4 劉寶柱;朱濤;于繼來;;電力系統(tǒng)電壓態(tài)勢預(yù)警等級(jí)的多級(jí)模糊綜合評(píng)判[J];電網(wǎng)技術(shù);2005年24期

5 章文輝;杜百川;楊盈昀;;模糊層次分析法在廣播電視信息安全保障評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的應(yīng)用研究[J];電子學(xué)報(bào);2008年10期

6 劉傳哲,張麗哲;金融危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)及其實(shí)證研究[J];系統(tǒng)工程;1999年05期

7 錢鋼,達(dá)慶利;基于系統(tǒng)安全工程能力成熟模型的信息系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J];管理工程學(xué)報(bào);2001年04期

8 陳亮;;信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[J];中國人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年04期

9 舒軍龍,潘仲麟;屬性識(shí)別理論模型二級(jí)評(píng)判法在城市總體環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中的運(yùn)用[J];環(huán)境工程;1999年01期

10 趙俊閣;張琪;付鈺;;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理在信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用[J];海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào);2007年06期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 邱隆敏;我國金融危機(jī)的預(yù)警研究——基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分析[D];暨南大學(xué);2004年

2 饒勛乾;中國金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)證研究[D];中南民族大學(xué);2008年

3 張曉娜;基于AHP-ANN模型我國金融安全預(yù)警體系研究[D];南京航空航天大學(xué);2008年

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 洪偉民;朱志偉;;基于模糊AHP的國際工程項(xiàng)目投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J];煤炭工程;2008年04期

2 肖楠;張巍;;綠色施工方案策劃中的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J];價(jià)值工程;2008年07期

3 李凌峰;劉云;廖銳全;姚安林;肖峰;;油氣集輸聯(lián)合站設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型[J];管道技術(shù)與設(shè)備;2008年04期

4 隋楠;魏立新;隋溪;韓冬;;城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系研究[J];油氣儲(chǔ)運(yùn);2010年01期

5 李勝濤;蔡五田;張敏;劉雪松;張超宇;;我國土壤污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究進(jìn)展[J];黑龍江水專學(xué)報(bào);2010年02期

6 劉志全,石利利;英國的污染土地風(fēng)險(xiǎn)管理與修復(fù)技術(shù)[J];環(huán)境保護(hù);2005年10期

7 金冬梅;張繼權(quán);韓俊山;;吉林省城市干旱缺水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系與模型研究[J];自然災(zāi)害學(xué)報(bào);2005年06期

8 吳建發(fā);熊燕莉;孔玲;馬e

本文編號(hào)：2748592