论文神经网络理论在火企业控制系统中系统安全评价的分析，本文是控制系统有关学年毕业论文范文跟火*和神经网络理论和控制系统相关毕业论文怎么写.
【摘 要】火企业归属于特种行业,其生产经营过程中所面临的风险因素众多,为此,必须要加强生产安全管理.论文以神经网络理论作为基础,探究其在火企业控制系统安全评价中的具体应用及应用优势.
【关键词】神经网络理论；火企业；安全评价
【中图分类号】X923【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2018）08-0116-02
1 引言
火企业生产期间,其危险因素较为复杂,且各因素之间存在着相互影响,若基于某项因素而发生事故,则经营企业将会面临着较大经济损失,甚至是人员损伤.针对此,在对火企业进行安全评价过程中,必须要选择适合的评价方法,以便于对各种风险因素给予有效控制.神经网络理论具有可显示任意复杂非线性关系性能,且此网络还具有学习记忆特征,若将其合理的应用到火企业系统安全评价中,将有助于进一步提升企业生产经营安全性.
2 神经网络理论简述
人工神经网络所指向的是基于大量简单基础元件-神经元件的结合,模拟人体大脑神经对于各类信息处理的方式,将此作为基础实现信息并行处理及形成非线性转换的复杂网络系统.神经网络对于信息进行处理的过程为,借助于信息样本针对神经网络进行训练,促使其能够具备相近于人体大脑的记忆及信息识别能力,能够对各种信息实现可靠处理.神经网络的特征包括较好的自学能力、自适应性、联想记忆、并行处理、非线性转换性能等,基于其自身所存在着的性能及特征,能够简化复杂的数学推导过程,在样本缺损或是参数漂移的条件下依然能够实现稳定输出.神经网络对于人体大脑智力模拟的特征多年来一直深受关注,其研究成果也被广泛应用到各个领域中,包括图像处理、语音识别、智能控制,而本次研究中所关注的火企业系统安全评价也属于神经网络理论的主要应用方向[1].
3 火企业安全评价简述
3.1 安全性概念
安全性所指向的是对能够对人员或是生产造成威胁的各种风险因素加以控制,促使其能够处于可接受范围中,以火企业的安全性为例可从以下几个方面进行分析：第一,安全性并非是无限制的对安全性进行提升,而是一种进行性行为,其原因在于,完全安全是任何一个行业生产经营中均不能够达到的,且提升安全性势必会涉及到企业运营费用的增加,基于成本考虑安全性也不能够是无限制提升的行为.第二,安全性所关注的对象是人与物,基于人的安全性是控制生产环节对工作人员的伤害,基于物的安全性是控制生产环节各因素对物的损坏,人与物相关的事故可单独发生或是同步发生.
3.2 安全性评价概念
安全性评价所指向的是应用系统工程理论及具体办法,对企业安全生产水平给予的综合评价.一般情况下,企业安全生产水平可从两个层面做出评价,包括安全生产技术水平、安全管理水平.两者之间存在着密切关联,存在于一个系统整体中.基于此,在企业安全评价过程中,必须要兼顾以上两个方面所相关的问题[2].
3.3 安全性评价目的
在企业中进行安全性评价,构建科学有效的安全性评价机制,是迎合社会生产安全标准的主要渠道,同时也是实现企业可持续发展的基础条件.以火企业为例,其生产的产品本身就具有较大的危险性,在生产过程中若安全管理工作不到位,可能引发重大安全事故,导致企业面临较大经济损失,对工作人员的人身安全也具有较大威胁.火企业的系统安全评价涵盖着危险评价、系统安全管理情况评价、系统现实危险性评价几项主要内容,而安全评价依据安全生产相关原则,经由反复自查、评估等活动,对企业内部所存在的问题及时识别,并制定相应的控制措施,促使能够对安全生产造成影响的因素处于可控状态中.总结而言,安全评价的主要作用是改善安全环境及劳动条件,强化企业安全化程度,对安全生产良好环境的形成具有重要意义[3].
4 神经网络理论在火企业系统安全评价中的应用
4.1 安全评价指导思想
火企业中存在着大量有毒、易燃易爆物质,为此,进行安全评价过程中应关注到对产品及产品生产特征的评价,且需要结合实际评价内容选择最佳方式.在安全评价过程中,应参考《、、等专业安全生产评价标准》中相关内容,同时将《安全生产评价标准实施细则》作为指导方向制定符合火企业生产特征的安全评价方案.另外,在开展安全评价同时还需要落实安全、卫生同步监督管理制度,进一步强化火企业安全程度.
4.2 BP 神经网络系统的应用
火企业的系统安全评价涵盖着危险评价、系统安全管理情况评价、系统现实危险性评价几项主要内容.将此作为实施安全评价的基础,落实BP 神经网络系统的应用,第一,明确网络拓扑结构,具体涉及输入层、输出层、中间隐层等各层级的节点数.第二,明确所要评价系统的指标体系,具体涉及特征参数与状态参数两项内容.在利用神经网络实现安全评价期间,需掌握评价系统内部结构与外部环境,明确可客观显示评价对象安全状态的特征参数,以及相关参数下的系统运行状态.第三,选择多组系统不同状态参数下的特征参数作为学习样本,供神经网络系统学习,此类型样本能够可靠显示出各系统安全状态.神经网络系统学习过程中,会结合样本确定网络的连接权值及误差进行反复修整.第四,构建系统安全评价知识库,经由网络学习后所明确的网络结构涵盖着输入、输出、隐节点数等,能够为安全评价系统提供参考.第五,实现安全评价,经由训练后的神经网络评价系统,其特征值转换后输入到已经具备推理功能的神经网络中,借助于安全评价知识库处理可获取到安全评价结果.
4.3 BP 神经网络系统优势
将BP 神经网络系统应用到火企业安全评价中,其优势主要体现在以下几个方面：第一,基于神经网络并行结构及并行处理特征,选择适合的评价项目,能够打破传统安全评价模式的片面性,在全面评价系统下改进火企业安全生产环境.第二,基于神经网络知识存储及自适应性能,经由适应补充学习样本,能够实现历史经验与全新知识的有机融合,在不断发展的状态中对系统安全状态做出动态评价,所获取到的评价结果更为可靠.第三,基于神经网络的容错性,经由选择适合的作用函数及数据结果,能够对多种非数值性指标给予有效处理,实现系统安全状态模糊评价.
4.4 BP 神经网络系统应用关键点
第一,构建安全评价指标体系.系统安全状态可利用各评价指标进行展示,各指标可从不同视角反映系统安全状态.利用神经网络实现火企业系统安全评价中,必须要明确评价系统内外部相关因素,以此来确保评价结果的可靠性及全面性.第二,网络学习训练.神经网络的学习训练属于关键环节,其具体操作为输入样本后对神经网络给予学习训练,在此过程中应选择尽量多的状态参数,促使其能够更为全面的评价系统安全状态.
5 结论
火企业所生产的产品本身就具有较大的危险性,在生产过程中若安全管理工作不到位,可能引发重大安全事故,为此,必须要构建完善的系统安全评价体系,选择最为适合的评价办法来确保企业生产安全.神经网络理论是模拟人体大脑神经对于各类信息处理的方式,经由样本训练学习,能够在不断发展的状态中对系统安全状态做出动态评价,提升各系统安全评价结果的可靠性.另外,合理的引入神经网络理论还能够对多种非数值性指标给予有效处理,实现系统安全状态模糊评价.
【参考文献】
【1】汪古玥.基于MATLAB 神经网络的施工现场动态安全评价管理体系研究[D].合肥：合肥工业大学,2015.
【2】邹文斌,李光晓.神经网络在隧道施工安全评价的应用[J].城市建设理论研究（电子版）,2013,08(12):22.
【3】任克京.火生产企业职业病危害风险评估研究[D].沈阳：东北大学,2013.
简而言之,这篇文章为一篇适合火*和神经网络理论和控制系统论文写作的大学硕士及关于控制系统本科毕业论文，相关控制系统开题报告范文和学术职称论文参考文献.
参考文献：
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