隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,檔案事業(yè)也發(fā)展迅速,但是近年來的一些自然災(zāi)害對(duì)檔案造成了重大損失,進(jìn)一步引起了國家對(duì)檔案安全的高度重視。通過對(duì)檔案館進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,可以采取針對(duì)性措施對(duì)所存在的安全風(fēng)險(xiǎn)隱患及時(shí)整改,從而有效減少安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。綜合已有的檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究來看,目前還沒有比較完善的檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,學(xué)者們的相關(guān)研究大多傾向于檔案信息安全風(fēng)險(xiǎn)研究,至今還沒有一套合理可行的檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和評(píng)估模型,不利于檔案安全體系建設(shè)。因此,首先,本文以檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建為切入點(diǎn),結(jié)合我國檔案館發(fā)展實(shí)際,參考現(xiàn)行相關(guān)法律、規(guī)范、條例等,通過資料收集、實(shí)地調(diào)研、專家打分等方法,在初步確定檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的基礎(chǔ)上,利用TOPSIS分析法對(duì)對(duì)其進(jìn)行篩選,構(gòu)建出了一套包含8個(gè)一級(jí)指標(biāo)和40個(gè)二級(jí)指標(biāo)的檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。其次,本文通過對(duì)常用的評(píng)估方法經(jīng)過分析對(duì)比優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合檔案館自身的特點(diǎn),建立了基于物元可拓理論的檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并由層次分析法和熵權(quán)法進(jìn)行組合賦權(quán),極大提高了評(píng)估結(jié)果的可靠性。最后,對(duì)某檔案館進(jìn)行了實(shí)證研究,其結(jié)果表明,該檔案館總體的安全風(fēng)險(xiǎn)屬于很安全,但也存在著一些問題和不足,評(píng)估結(jié)果基本符合實(shí)際情況,驗(yàn)證了本文所構(gòu)建的檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和評(píng)估模型的適用性和可行性,并針對(duì)存在的不足問題,提出了針對(duì)性的整改建議。由于國內(nèi)外針對(duì)檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究文獻(xiàn)較少,本文所構(gòu)建的檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和評(píng)估模型,目的是為我國檔案館安全風(fēng)險(xiǎn)管理與安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作提供理論依據(jù)和方法,對(duì)我國檔案館的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作具有重要的理論意義,而且可將其廣泛應(yīng)用于檔案館的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估當(dāng)中,對(duì)于促進(jìn)我國檔案事業(yè)的健康、綠色、共享、安全發(fā)展,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
【學(xué)位單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：G271;X913
【部分圖文】：

圖 2.1 層次分析法的層次結(jié)構(gòu)圖分分析法析法（Principal Component Analysis，PCA）是現(xiàn)代科學(xué)評(píng)的誕生為綜合評(píng)估提供了有力的理論和技術(shù)的支撐[30]。該指標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為較少的指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法，它是將高維空間理，使問題變得更簡(jiǎn)單、明了，且這些較少的指標(biāo)之間又原有指標(biāo)提供的大部分信息[31-33]。析法是通過借助一個(gè)正交變換，將原隨機(jī)變量轉(zhuǎn)換成新變的轉(zhuǎn)化為分量不相關(guān)的，即通過代數(shù)與幾何的方法原理進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)多維變量降維處理。按照特征提取的觀點(diǎn)，主成最小均方誤差的提取方法。[33]該方法簡(jiǎn)化了樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)具有現(xiàn)實(shí)意義。主成分分析法分析流程圖如圖 2.2 所示。

圖 2.1 層次分析法的層次結(jié)構(gòu)圖分析法析法（Principal Component Analysis，PCA）是現(xiàn)代科學(xué)的誕生為綜合評(píng)估提供了有力的理論和技術(shù)的支撐[30]。指標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為較少的指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法，它是將高維空理，使問題變得更簡(jiǎn)單、明了，且這些較少的指標(biāo)之間原有指標(biāo)提供的大部分信息[31-33]。析法是通過借助一個(gè)正交變換，將原隨機(jī)變量轉(zhuǎn)換成新的轉(zhuǎn)化為分量不相關(guān)的，即通過代數(shù)與幾何的方法原理化，實(shí)現(xiàn)多維變量降維處理。按照特征提取的觀點(diǎn)，主最小均方誤差的提取方法。[33]該方法簡(jiǎn)化了樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)具有現(xiàn)實(shí)意義。主成分分析法分析流程圖如圖 2.2 所示。

西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文屬于反饋前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常見的 Rumelhart 等人于 1985 年提出[35]。其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有，各層之間的神經(jīng)元有連接，但無反饋連接，同一層何連接。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的擬合性，且在算法上夠較快的運(yùn)算，并且自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，很好地模擬了專了廣泛的應(yīng)用[36]。只有一個(gè)隱含層的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2844610