安全评价模型论文（精选12篇）
安全评价模型论文 篇1
0 引言
到目前为止我国拥有水库大坝8.7万余座，是世界上水库大坝最多的国家之一[1]。这些工程大多数修建于二十世纪六七十年代，由于工程的自然老化及运行管理不当，水库险情不断涌现。在水库的安全鉴定工作中，闸门及启闭机的安全作为金属结构安全鉴定的一项主要组成部分，是水库安全鉴定中的重要环节。然而目前就水闸及启闭机的鉴定方法仍以现场检验及专家评判为主，尚未形成一套较为全面的评价体系及评判模型，不能就水闸及启闭机的实际安全状态做出合理的安全评价。通过筛选与水闸安全关系紧密多项指标，采用定量与定性方法为各指标评分，并结合G1法进行赋权，最终建立了水闸安全性态评价模型，对水闸的安全性态作出了较为合理评价。
1 评价体系构建
1.1 评价指标的选取
闸门与启闭机系统比较复杂，危及其安全质量的因素众多，内外因交错。针对闸门与启闭机系统的破坏机理，在分析众多实际工程项目影响因素及参考部分文献的基础上，深入分析各主要因素指标对闸门与启闭机安全的影响，初步建立了一套评价较为全面且可操作性较强的体系[3]，见图1。
1.2 评价指标定量化
从相应的规范、人的心理活动和实践经验来看，将评价指标的评价等级确定为五级:
V={V1,V2,V3,V4,V5}={正常，基本正常，轻度异常，重度异常，恶性失常}。
对应五级指标采取[0,1]区间量化评价指标，可以采用系统工程中的等区间划分法来划分等级:
V={V1,V2,V3,V4,V5}={[0.8,1.0],[0.6,0.8),[0.4,0.6)[0.2,0.4),[0,0.2)}，量化评价指标值最大取1。
1.2.1 结构稳定指标量化评价
结构稳定指标包括:防洪能力标准C11、消能防冲能力(过流能力)C12、闸基渗流稳定性评价C13、结构或构件的稳定评价C14和结构或构件的承载能力评价C15。各指标的计算和参数的含义见表1。
1.2.2 运转状况指标量化评价
闸门与启闭机运转状况指标包括闸门过水能力C21、闸门的挡水能力C22、闸门及启闭机的控制能力C23和管理养护水平C24。指标C21和C22的计算和参数的含义见表2。
闸门及启闭机的控制能力指标C23在评定时应综合检测闸门及启闭装置锈蚀深度、门槽侧轨磨损度、启闭力增大程度等多项指标进行考量。而管理养护水平C24应综合考虑水闸定期维护及保养，管理规章制度编制是否全面合理，人员培训及管理水平能否满足要求进行评价。
1.2.3 耐久性指标量化评价
耐久性指标包括混凝土强度指标C31、混凝土老化病害指标C32、设计、制造、安装缺陷度指标C33和寿命指标C34。其中指标C31可取现场检测混凝土实际强度和原混凝土设计强度的比值。指标C32在评价时，需要根据实际工程老化病害的主要因素，对混凝土结构的裂缝、碳化深度、钢筋锈蚀程度进行现场检测;对水下结构的气蚀、侵蚀与剥蚀程度进行测量，进行量化评价。指标C33的评价要检查闸门和启闭机在设计、制造与安装过程中是否存在缺陷，要对缺陷的严重程度进行量化评价。指标C34取实际能够运行的年限和设计年限的比值。
1.2.4 水利因素指标量化评价
水利因素指标包括效益指标C41和设备的有效利用率指标C42。其中指标C41取目前已经获得的效益和原设计预期效益的比值。指标C42的评价要考虑各个设备是否已经得到充分利用，并根据利用程度进行评分。
1.3 评价指标的权重分配
对指标权重采用G1法赋值:指标集中选出m个指标中最重要的一个指标，记为X1*;余下的m-1个指标中选出最重要的一个指标，记为X2*;依次类推，经过m-1次挑选剩下的评价指标记为Xk。专家对相邻指标Xk-1与Xk之间的重要程度之比用rk=Wk-1/Wk来表示，其中，Wk为第k个指标的权重，k=m,m-1，…，3,2。rk首先由各个专家独自判定，然后取其平均值。当指标数量m较大时，可以取最次要指标rm=1[4]。
此外，易知:
rk的赋值可以参考表3。
显然有:
1.4 最终综合评分值
通过G1法赋值，可求得各级评价指标权重。将二级评价指标评分值通过加权求和，可以计算出一级指标的各项评分值A。用一级指标中的各项权重ω与其评分值进行加权求和，可求出最终的水闸综合评价值。其计算公式为:
其中，ωs，ωr，ωd，ωw分别为一级指标结构安全、运转状况、耐久性及水利因素的权重，相应的A值表示该项的综合得分。
2 实例应用
以某水库大坝泄水闸门为例，闸门已运行15年，现场检查闸门锈蚀、磨损，锈蚀厚度2 mm～4 mm，磨损厚度达1 mm～5 mm。闸门启闭不灵活且闸门存在漏水，放水十分困难，经济效益难以充分实现。
按文中所提方法分别对第二层指标评分并赋权求得第一层指标的评分值分别为:As=0.37,Ar=0.48,Ad=0.51,Aw=0.67。相应的一级指标权重分别为0.52,0.15,0.25和0.08。按照式(4)计算得到其综合得分S=0.45。按评价等级五级划分，该计算值处于区间[0.4,0.6)，故最终认定为“轻度异常”。
3 结语
在筛选水闸实际工作中与其安全状态关系紧密的指标基础上，采用定量与定性方法为各指标评分，并结合G1法进行赋权，最终建立了水闸安全性态评价模型，对水闸的安全性态进行了合理评价。
通过实例计算表明该评价模型计算结果与《水库大坝安全评价导则》的鉴定结果一致，说明该评价体系及模型能够较为合理的对水闸的安全性态作出评价。
参考文献
[1]孙继昌.中国的水库大坝安全管理[J].中国水利,2008(20):10-14.
[2]胡友安,楼力律,顾文斌.水工启闭机设计及工程实践[M].北京:中国水利水电出版社,2011.
[3]郭庆.在役水利水工闸门与启闭机的安全评价[D].武汉:武汉大学,2005.
[4]迟国秦,祝志川,张玉玲.基于熵权——G1法的科技评价模型及实证研究[J].科学研究,2008,26(6):1210-1220.
安全评价模型论文 篇2
基本影响要素分值分配表
序号
岗位价值系统要素
权重
分值
系统子要素
权重
分值
工作环境条件
14%
140
体力消耗
脑力消耗
工作时间
自然环境
人际交往
知识与资历要求
17%
170
学历
经验
知识的广度
综合能力要求
解决问题的程序
18%
180
工作复杂性
工作创造性
管理与监督
15%
150
层级类别
管理人数
职权与影响
沟通与交流
12%
120
沟通内容
语言表达写作要求
与内外部沟通
对企业的影响
24%
240
效益责任影响
质量责任影响
成长促进影响
汇总
100%
1000
1000
岗位价值评价模型
以下是岗位价值评价模型的具体说明及定义
一、工作环境条件：是指包括生理和自然以及人际环境在内的要素的总称。
1、体力消耗——指该岗位对人员身体方面的特殊要求，如搬重、站立工作等；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
对身体体能方面无特殊要求，无明显的体力消耗
2级
①本职工作中有时需要搬运10公斤以上的物品（包括原材料、设备、成品等）
②每天站立连续工作（包括操作、实验、检验、监督、巡查等）均在3小时以上
3级
有时需要登高作业，包括维修、架线等
4级
①平均每天都搬运物品、抬重20公斤以上，较明显的体力消耗
②每天站立上下午累计连续工作5小时以上或其他较明显的体力消耗
302、脑力消耗——指该岗位对人员脑力劳动方面的要求，如精神注意力集中程度、工作紧张程度、思考问题程度等；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
①只需按规定进行简单操作，心神无需高度集中
②工作任务无紧迫感
2级
①需要细心地观察、操作确保完成工作，少数时间必须高度集中精力
②任务有一定的时限性，在规定的时间内必须完成10
3级
①大部分时间注意力都要高度集中，工作节奏较快
②岗位工作的思考研究性较强，且经常感到较大压力
4级
①持续保持注意力的高度集中或任务多样化，工作时间很紧张
②需要不断的思考研究、创新来完善、管理部门工作或某一专业领域工作
303、工作时间——指岗位要求的工作起止时间；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
正常作息时间，每天只需完成领导安排的少量工作任务
2级
工作量适中，每天正常班纯工作时间在6个小时左右
3级
工作时间有时会因总体安排而延长，有时需被安排加班、加点（月均2天以上，但不含错时加班、加点）
4级
工作任务多或艰巨，经常加班、加点（月均4天以上，不含错时加班及配合性加班）
304、自然环境——指岗位人员工作所处的自然环境是否存在不舒适和危险性，如高温、高空、干燥、接触有毒物质或气体、尘土、油垢、户外作业或外出等；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
工作环境舒适，基本无任何不安全因素出现
0
2级
①少量接触有毒物质、粉尘、油垢等；
②有时需短时间（平均每天2小时以下）在高温、干燥等较恶劣的环境中工作
3级
①由于登高作业、电器设备操作等存在一定的危险性；
②有时在户外作业、操作或出差等（月均3
次以上）；
③经常性乘坐公共交通工具或驾驶车辆外出办理公务（月均5次以上）
4级
①长时间接触有毒物质等，经常在高温、干燥等恶劣的环境中工作（平均每天5小时以上）；
②经常出差或户外作业（月均5次以上）；经常驾驶车辆外出办理公务（月均10次以上）；
③经常性带大额现金往返，办理相关现金业务；
④工作本身的危险性较大，需要进行相应的劳动保护措施，如冲床操作、接触强酸、强碱等化学物质等
305、人际交往——指该岗位工作中是否承担公司内、外部人员关系矛盾冲突等风险。
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
组织环境和谐，岗位之间无明显的利益冲突，不直接面对工作矛盾
0
2级
工作过程中可能会由于履行自身工作职责时，与相关部门、人员产生矛盾
3级
需要经常面临公司内、外部的矛盾冲突，对人的心理会造成一定的影响
二、知识与资历要求：是指岗位对人员的学历、工作经验、所具备的知识以及综合能力方面的要求。
1、学历——指从事本岗位工作必须具备的基本学校教育、其他进修等所获得的知识。即国家承认的学历证明的知识水平；
级别
级别内容
相应分值
级别
级别内容
相应分值
1级
初中及以下学历
4级
大专、高职专等学历
2级
高中学历
5级
本科学历
3级
中专、技校等学历
6级
硕士研究生及以上学历
302、经验——指从事本岗位工作必须具备的在专业工作实践中积累所获得的知识；
级别
级别内容
相应分值
级别
级别内容
相应分值
1级
1年以内
4级
3～4年
2级
1～2年
5级
4～5年
3级
2～3年
6级
6年以上
503、知识的广度——指岗位工作所需要的专业知识，主要包括以下几个方面的专业知识：
①—财务、②—销售、③—技术、④—生产制造、⑤—质量、⑥—人力资源、⑦—行政办公、⑧—战略管理、⑨—供应链管理
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
只需要其中1个相关知识的岗位
2级
每需要其中任意2个及以下相关知识的岗位
3级
每需要其中任意3～4个相关知识的岗位
4级
每需要其中任意5～6个相关知识的岗位
5级
每需要其中任意7个及以上相关知识的岗位
404、综合能力要求——指为顺利履行工作职责具备的多种知识素质、能力的总体效能要求。
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
简单能力——工作单一、简单，无需特殊技能和能力
2级
一般能力——工作规范化、程序化，仅需某方面的专业知识和技能，如实验操作、产品检验、会计、机械设备维修等
3级
专项管理——熟悉某专业领域，能够运用基本原理结合相关知识等解决实际问题，具备一定的分析能力和独立开展工作的能力，如自动控制设备的维修保养，产品检验的数据分析
4级
综合管理——具备领导某个领域的工作的能力，工作多样化，灵活处理问题要求高，需综合使用多种知识和技能，能够运用系统的专业知识解决较复杂的实际问题，具备较强的综合分析能力和协调组织能力，解决多方面管理、工艺、技术面临的新问题
5级
全面管理——全面负责管理几个领域的工作的能力，熟悉多方面的专业知识，能全面领导本单位工作或主持重大项目工作，需在复杂多变的环境中处理事务，需要高度综合能力，具备战略管理能力
三、解决问题的程度：指本岗位经常面临并要解决的专业业务问题的复杂性和创造性，即影响岗位问题解决难度的要素。
1、工作的复杂性——指本岗位要解决问题本身的性质、管理幅度和难度决定的工作内容、工作过程和方法的复杂程度；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
问题已经确定：工作内容或问题确定（很少有其他选择），基本属于个别、具体环节的操作，工作步骤和过程是常规的，即该岗位在工作中经常面临问题的解决具备明确的操作及方式，只需按标准规程进行操作
2级
问题需要一定的方法判断：工作内容或问题比较确定，但涉及若干方面的操作，可以有对工作步骤、过程、方法的选择，基本上相对独立地工作，即问题需要依据常规的方法判断。
3级
问题需要深入研究确定：工作内容或问题有一定的不确定性，涉及较复杂的专业业务问题，通常要从与其他问题相关性中加以解决。拟订工作步骤和方法及实施过程可在他人指导下或参考有关资料和借鉴他人经验，独立地完成，即通过大量信息数据的搜集进一步分析、讨论后判断。
4级
问题判断有一定明确概率：工作内容或问题有不确定性，较多涉及复杂专业业务问题，需要将多个相互独立的问题联系起来与若干个部门协调加以解决。拟订工作步骤、方案和实施过程中要独立地参考多种资料和掌握有关要素的动态，并吸收运用国内外新管理技术和方法。即问题原因、出处或正确性的判断可遵循一定的规律性。
5级
问题判断无明确概率：工作内容或问题解决目标有较大的不确定性。工作任务包括承担企业重要业务项目、管理课题、拟订工作计划、工作标准、解决企业、行业专业系统的疑难业务问题，要跨越多个部门之间、专业之间统筹考虑相关管理目标，整体性上掌握企业经营管理的现状和动态。系统的吸收、运用、创造性借鉴国内外先进管理技术方法。即问题所涉及的要素难以把握、判断本质的难度大、无一定的规律可循，具有较大风险性。
902、工作的创造性——指本岗位完成工作任务必须融合各种信息而做出的有关判断和创新的程度。
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
按程序制度解决：无需或较少需要判断,发生意外务必请示
2级
按要求规定解决：要根据有关环境条件的要求和限制进行简单判断，确定工作步骤和过程，例如招聘考核、订单的处理等
3级
需要寻求新的解决方法：要通过深入调研和思考，在涉及复杂概念的工作分析中，做出有效的判断和必要的创新，即在现有政策规定之外寻找更合理的解决方法，例如，市场策划、对管理体制的改进、工艺技术的改进、依据产品标准进行内控标准的制定及改进等
4级
需要进行预测判断解决：要通过全盘分析和思考，在涉及大量复杂概念和相关要素的重新组合与协调工作中，做出正确的判断和较大的创新，如确定全部管理方案、制定新标准等
5级
需要进行风险性决策解决：需要通过较为艰巨的研究和探索，在解决重大实际问题中，做出有价值的判断和重大的创新，如国内外新课题的研究、公司发展方向的决策等
四、管理与监督：指该岗位必须指导、培养人员开展工作，并对其进行管理、考核的责任。
1、层级类别——指该岗位在公司组织结构中所在的岗位级别；
级别
级别内容
相应分值
级别
级别内容
相应分值
1级
一般生产操作级
3级
责任级（主管科室工作）
2级
员级（对一方面负责）
4级
主管级以上（全面负责部门管理）
202、管理人数及层数——指该岗位所管理的人数和管理层数；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
接受管理
0
2级
5人以下或管理一个层次
3级
6人以上或管理两个层次
4级
10人以上或管理三个层次
503、职权与影响——指该岗位的工作职权范围及对公司的影响程度。
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
只需按指令完成日常一般性工作或重复的简单劳动，无相关影响
0
2级
承担某一方面的单项或多项业务工作，对完成具体工作任务起到基础推动作用，如实验分析、产品检验、设备维修等基础工作
3级
从事某一方面的管理工作，工作结果的失误可能会影响到其他相关部门或给公司带来一定的损失，如生产车间管理、质量检验管理、设备管理等
4级
①主管一、两项工作项目，对完成工作任务起到关键作用；如产品项目管理
②领导某个领域的工作，对公司某一业务范围的发展有重大影响，如生产管理、行政部门管理等
5级
①对公司多个部门的运转都负有领导监督责任，涉及公司内、外部的重大决策；
②领导某个领域的工作，不仅对本部门的发展有重大影响，同时影响到公司其他多个部门或公司整体，工作结果的失误可能会给公司带来较大或致命的损失，如技术管理、质量管理、销售管理等
五、沟通与交流：是信息的传达和理解的过程，也是情感交流的过程和问题解决方法的探讨，从而更好的达到工作目标。
1、沟通的内容——需要沟通的信息的繁简、重要程度；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
基本根据程序、标准工作，工作中很少与其他岗位人员交流沟通
2级
简单的沟通交流，如表单的传送、文件的发放、命令的传达、结果的报告等
3级
较复杂的沟通交流，需要运用一些沟通技巧，对沟通的信息进行分析，确定有价值的东西，从中找到解决问题的办法，或达到某种共识等
4级
就公司的战略发展、重大决策、变革等方面与公司高层之间的沟通
402、语言表达与写作要求——在工作沟通与交流中对语言表达和书面写作能力的要求；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
无特殊要求
2级
只需表达清楚需要说明的意图，偶尔会有少量的书面表达与文件编写
3级
具备较强的语言表达、人际交往沟通能力，经常使用书面文字或语言进行内、外部交流或经常性的进行管理和技术文件、报告、制度的起草、编写等，技术人员一般使用外语查询法规或技术文献等
4级
熟练应用合同或法律条文等知识，在一定程度上较熟练应用外语进行国外交流
403、与内外部沟通——该岗位的沟通范围及沟通对象
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
部门内部沟通，本部门各岗位人员之间的信息交流，如工作汇报等
2级
部门间沟通，与其他部门各岗位人员之间的信息交流，如信息传递、管理沟通等
3级
与供应商相关外部联系或与相关外单位、政府部门等业务联系
4级
作为商家沟通，与客户或外部公共关系联系，与外部进行高层次技术交流
六、对企业的影响：指本岗位工作结果给企业带来的影响程度。
1、效益收入影响——指该岗位对公司效益收入的影响程度；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
无直接影响
2级
有侧面的影响，影响不大，不直接影响
3级
直接影响，但影响较小
4级
对个别影响公司效益的因素有较大影响
502、质量责任影响——指在产品质量、质量体系方面的影响；
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
不需承担任何产品质量责任和质量管理体系责任
2级
对产品质量某个环节或工序负责
3级
对产品质量直接影响，但影响较小；或负责质量体系的一个方面
4级
影响产品的重要工序作业质量，负责产品工艺质量标准的建立或质量的把关、检验工作；或负责质量管理体系的两个方面
5级
直接影响产品的技术、工艺、质量，需全程控制，全面负责；
或全面负责质量管理体系
803、成长促进影响——指该岗位对公司战略及中长期发展的贡献或对公司整体运营风险的控制。
级别
级
别
内
容
相应分值
1级
无明显贡献
2级
对一个项目、或某项业务工作的发展有局部基础作用贡献
3级
对某个项目的完成、或某项业务领域的发展起着积极的关键作用
4级
对多个项目的完成、或多项业务领域的发展起着积极的关键作用
5级
对公司的整体运营、重大决策、投资等方面的重大战略性贡献
—
END
构建用户体验评价模型 篇3
构建一个用户体验评价模型首先需要考虑这些问题：从哪些方面(因素)评价产品用户体验?每个方面(因素)包含哪些指标?不同指标对同一因素的影响力是多少?不同因素对产品用户体验的影响力的是多少?用户体验评价模型的结构是否合理?总的来说，解决以上问题，主要包括提出假设模型、计算权重、模型验证、实际运用这4个过程。
提出假设模型解决从哪些方面评价用户体验、每个方面包括哪些指标的问题。假设模型可以从文献资料、以往研究经验、产品运营这三个方面出发。文献资料是指国内外的学术文章、书籍、互网联资料等正式与不正式的信息资源；以往研究经验是指研究者或所在企业以往当前产品或相关产品的用户体验评价建设经验；提出假设模型的时候尽可能让产品运营业务人员参与，从产品运营的角度提出他们的运营指标，从而让用户体验指标体系一开始就结合了商业策略，保证模型的完整性，以及提高用户评价模型建设在公司中的地位与获得更多的认同。
计算权重要解决不同指标同一因素的影响力、不同因素对产品用户体验影响力的问题。在计算权重的时候要结合移动互联网产品的核心业务与核心价值，重点关注产品要带给用户的核心价值是什么，产品的商业目的是什么，坚持以“用户体验”中心以及以“产品运营”为中心的“双中心”理念。
模型验证解决用户体验评价模型的结构是否合理，假设的指标与因素对应关系是否合理的问题。模型验证常用方法有项目分析、信度分析、结构方程。
通过以上严谨的流程之后，就可以构建出一套评价互联网产品的用户体验评价体系，在实际运用时，用户体验评价体系首先可以作为产品运营健康度监测的指标。通过后台的产品运营数据可以发现产品的转化率是怎样的，用户在各个页面的转换率又是怎么样的，产品的核心业务在那个流程中出现了问题，用户在这个流程当中为什么会操作失败，或者中途退出放弃进一步操作；为什么用户总是停留在浏览上，没有形成实际的行动，运营数据只能告诉我们是什么，不能解释为什么的问题，在这个时候，基于用户体验的评价体系就可以作为解读运营数据的依据，通过观察低于预期的指标来推测产品可能存在的问题，从而结合起来推动产品的设计，使得通过基于数据分析与挖掘的设计更加具有商业价值。
航空维修安全评价模型构建研探 篇4
对于上文的理解, 精准的把握是, 要对安全管理“起到作用”, 需要“形成有意义的形式和结论”, 在此基础上“持续监控、审核、调查”, 并辅之“其他信息获取活动”。因此, 安全管理首要的、关键的是, 必须创建一套行之有效的量化系统, 并通过对它的分析, 进行风险控制措施的持续有效性评价, 据此得出结论, 才能最终“对管理起到作用”。依据上面分析, 本文重在对航空维修安全评价模型的构建及其功能的实现进行探讨。
1 安全评价模型的构建方略
安全评价有定量分析与定性判断之分, 定量分析是定性判断的基础。本研究要构建的是维修安全评价量化系统。其中科学的确定评价指标与指标体系, 依据指标权重与隶属函数得出指标指数是关键。它直接关系到安全评价模型评价功能的信度与效度, 直接影响到安全管理的科学性。
1.1 确定安全评价指标与指标体系
维修安全评价需要借助一定的评价指标, 而设置的指标能否真实、有效的评价维修安全状况, 直接关系到安全管理的客观性、科学性。为此, 本研究严格地运用社会研究方法中的概念操作化理论, 将“维修安全”这一抽象概念经过概念澄清、界定, 进而发展成四个维度, 即安全政策、风险管理、安全保证、安全促进, 这四个维度亦是航空维修SMS体系理论的四大支柱, 其内容可以说完全覆盖了航空维修的方方面面。
指标应是具体的、适切的、可计量的, 因此在维度的基础上需要再将其转化为具体的可计量的指标。单一的指标只能说明某一方面的问题, 而要全面的反映维修安全状况, 则必须构建科学的评价指标体系。这个体系是由表征评价对象各方面特性及其相互联系的多个指标所构成的具有内在结构的有机整体。为了使指标体系科学化、规范化, 能够代表航空维修专业特点, 在构建指标体系时, 应遵循典型性、系统性、可对比、可量化的原则。各指标之间要有一定的逻辑关系, 它们要从不同的侧面反映出安全政策、安全监控、安全文化等子系统的主要特征和状态。每一个子系统由一组指标构成, 各指标之间相互独立, 又彼此联系, 共同构成一个有机统一体。只有如此, 才能提高维修安全评价的信度与效度。表1是概念操作化后所确定的由四个维度构成的一级指标 (其中安全促进用维修质量指标表示) 与二级指标 (具体指标) 构建的安全评价模型。指标体系详见该表中的第1列与第6列。
1.2 确定各指标的权重
指标权重是指某一指标在整个评价中的相对重要程度, 它是一个相对概念, 一个重要性权数。由于不同的指标在整体评价中的重要性不一样, 因而构建评价体系必然涉及到指标权重的确定问题。其步骤如下。
第一步, 确定权重分析法。权重确定的方法较多, 有主观赋权法、客观赋权法与主客观赋权法三大类。本研究采用G1权重分析法。它是假设在某一层次中有n个指标, 指标间的重要性分为同等重要、稍微重要、比较重要、明显重要、强烈重要、极端重要, 然后由专家对其重要度进行排序, 对相邻的指标进行对比得到rk, 为指标Xk-1与Xk之间的比较结果。由此可得出如下赋值:指标X (k-1) 与X (k) 具有同等重要, rk为1.0, 指标X (k-1) 比X (k) 稍微重要, rk为1.2, 指标X (k-1) 比X (k) 比较重要, rk为1.4, 指标X (k-1) 比X (k) 明显重要, rk为1.6, 指标X (k-1) 比X (k) 强烈重要, rk为1.8, 指标X (k-1) 比X (k) 极端重要, rk为2.0。
根据赋值结果, 然后使用如下公式计算指标权重:
之所以采用G1权重分析法, 是基于其三个优点:一是在对rk进行理性赋值后, 不需要进行一致性验证;二是计算量较小;三是增减指标后仅需要定位新增指标, 并对其上下关联的rk进行赋值, 其余rk不需要调整, 就可以重新确定权重。
第二步, 专家进行指标权重赋值。为了确保权重分析的权威性, 模型构建邀请了10位航空维修业资深人员各自独立地进行指标权重赋值。重要性比较的赋值采用统计学众数的计算法, 即采用多数认同法。经过整理得出维修安全评价指标重要性阵列, 详见表1.。
第三步, 根据赋值结果, 最终确定评价体系各指标权重。详见表1。
1.3 确定各指标的隶属函数
模型构建, 需要全面、精确地度量变量之间的数量关系。因而, 确定指标权重的同时需确定各指标的隶属函数。
首先确定每一个指标特征值。函数的目的是无量纲化和归一化处理, 将不同取值的不同指标值统一至百分制下。确定函数要考虑各指标的分布特性、历史数据、考核指标值。先要考虑各指标的分布特性确定分布类型。限于篇幅, 这里只列举几个典型的指标特征值。详见表2第2大列。
其次确定选择隶属函数原则:第一, 对于满分和零分均有明确要求的, 采用线性函数。如事故征候万时率。第二, 由于正态分布有极其广泛的实际背景, 生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可近似地用正态分布来描述, 因此对于没有满分和零分值的函数选用降半正态分布。降半正态函数随机变量, 以五年均值的特征值进行计算可以得出。如SDR千次率。第三, 对于没有满分和零分值的函数选择, 如果取值呈正反馈, 则采用1-正态分布函数。如有效自愿报告数量。
根据以上原则, 同时结合其历史数据和现行考核指标的数值, 综合确定所有指标的隶属函数如表2。表中随机变量由系统根据函数特征值算出。
1.4 计算安全质量指数
由于目前机务维修部门会议以月度召开, 因此指标取值区间定为每月。此外, 由于航空公司可靠性管理系统数据库已日趋完善, 所有数据均可从该系统实时抓取, 故将各指标的权重与月度数据逐级计算后, 便可得到当月安全评价得分。例如, 某航空公司某年10月的航空维修安全评价得分如表3所示。
1.5 形成维修安全评价模型
按照以上设计流程, 完成用于软件设计的《航空维修安全评价系统-需求规格说明书》和《机务维修安全评估系统项目启动分析报告书》。将该模型分为指标监管和数图查询两个模块, 其逻辑图如图1所示。
该模型中指标监管模块分为3个串行的子功能:指标编辑、指标审核、指标计算。其中, 指标编辑实现指标特征值的输入, 由系统自动计算函数的随机变量;指标审核用于实现指标设置的审批;指标计算用于每月指标得分的最终计算。数图查询模块包含4个并行的功能:它通过对月报数据、图表展示、统计推演的查询, 展现对维修安全的评述、评判、比较、预警4方面功能。该模块是安全评价系统的核心, 也是目的。指标监管模块作为后台数据源, 支持数图查询模块;同时数图查询模块也可通过输出的数据值监控数据采集的正确性。
2 安全评价模型功能的实现
模型对航空维修安全的评价具有简明、直观、形象、具体的特点。它既可以从不同方面, 静态的分析评价维修安全状况, 也可以动态分析评估维修安全发展形势与趋势, 方便管理部门完整、有效地掌握各类维修安全信息, 有针对性的利用信息, 定期进行安全评价, 提高安全管理效率。模型主要是通过诸如雷达分析图、折线趋势图、条形比较图、安全月报、时间数列等相关图表, 同时结合季节变动分析、相关分析、时间数列预测、运行参数估计等统计手段来实现如下四大功能。
2.1 安全状况评价功能
模型评价维修安全的一大功能是, 它可以按照指定的分析表格, 自动生成简单月报, 以及一级指标和各二级指标得分雷达图, 视觉化的按月度呈现各个部门各项指标得分, 由此评价当前 (一般为当月) 维修安全状况。雷达图能在同一坐标系内展示多个指标的分析比较情况, 通过它可以清晰地看出当月维修安全状况。图2A表明, 四个一级指标均在80%的可接受水平之上。观察图2B、图2C、图2D, 可看出一般人为差错万时率、审核发现问题数、保留故障千次率是主要扣分项。
按照指定的分析表格, 模型自动生成的简单月报:本月飞机维修工程部安全质量评价指标为90.49, 出现拐点止升下跌, 同比下降5.44%, 环比下降0.51%。安全政策指标、维修质量指标、安全保证指标、风险管理指标均高于80%的可接受水平, 具体分析如下:1) 安全政策指标为92.95, 高于80的可接受水平。扣分的主要指标为一般人为差错万时率, 一般人为差错数为0.6;2) 风险管理指标为80.00, 高于80的可接受水平。扣分的主要指标为二级及以上危险源数量;3) 安全保证指标为98.03, 高于80的可接受水平, 扣分的主要指标为审核发现问题数量, 数量为6个;4) 维修质量指标为83.22, 高于80的可接受水平, 扣分的主要指标为保留故障千次率。
2.2 安全趋势评判功能
有了各月安全评价得分, 模型便可以利用时间数列、安全趋势图动态分析一级指标与二级指标走势, 评定特定时间内 (一般为一个年度) 维修安全的趋势。图3便显示了这一功能。
图3的上图表明某年机务维修部门安全评价趋势, 在9月份出现明显安全评分下滑后, 部门着手开展安全整顿, 安全形势明显好转, 10~12月份安全评分达到了年度最高水平。图3的中图为年度的四个一级指标走势图, 可以看出安全保证和维修质量指标在本年度走势较为平稳, 风险管理指标在9月份后有较大幅度的提升, 安全政策指标起伏很大。主要原因是10月份开展安全管理体系 (SMS) 系统和工作分析后, 系统性开展识别危险源工作, 导致人为因素原因的维修偏差事件减少, 安全形势回升。图3的下图为年度的维修质量二级指标走势图:SDR千次率整体表现较差, 全年得分基本处于低位, 但在10月份安全整顿之后出现了好转;另一个值得注意的是保留故障千次率在12月份出现明显下滑, 保留故障责任单位应给予高度重视。
此外, 还可根据不同年份的时间数列, 进行季节变动分析 (这里所说的“季节”是个广义概念, 它既指一年中的四季, 也指一年之内周期性变化) 。为此, 需要采用连续三年以上的各月或各季的完整资料。通过季节变动分析, 可以发现维修安全状况哪个时段处于高峰, 哪个时段次之, 哪个时段处于低谷。
2.3 安全管理比较功能
每个部门均有安全管理责任, 都可以根据模型设置独自的特征值。利用条形图, 可以看出各个部门安全形势的比较情况。图4是某年10月各部门间安全形势的比较图。
图4表明, 多数部门安全形势较好, 但有两个部门低于飞机维修工程部水平, 将给予安全形势的警示。
2.4 安全风险预警功能
安全风险预警是模型安全评价的基本功能。这无论是从安全形势评价雷达图, 还是安全管理趋势图、部门比较分析图, 都能显示其功能。维修安全部门设置好每一指标可接受水平底线, 当维修安全指标得分触碰或低于安全管理可接受水平底线时, 模型便会警示风险。
目前模型已正常运行一段时间, 其功能的实现为安全政策的制定提供了数据支持, 对安全管理起到了一定的决策作用。模型拟尝试运用灰色预测模型、蛛网模型, 以增强对未来安全形势的预测功能, 相信对安全形势的评价作用将更加明显, 对安全决策的指导作用会更加科学。
参考文献
[1]风笑天.社会研究方法 (第4版) .北京:高等教育出版社, 2006.
[2]刘建, 等.基于G1法的应急能力评估指标权重的确定[J].中国安全科学学报, 2006 (1) :30-33.
[3]万健, 朱恒宇, 张丽娟.航空安全.2015 (3) :6-9.
安全评价模型论文 篇5
城市生态环境评价指标体系与评价模型研究
分析了城市生态环境评价指标体系确定的原则和方法,从城市生态系统空间结构、生态功能和协调度3个方面构建了指标体系,讨论了各指标体系标准值的确定方法.采用多级模糊综合评价法建立了城市生态环境评价模型,并以郑州市为例进行了城市生态环境的现状评价.
作 者：作者单位：刊 名：河南农业大学学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF HENAN AGRICULTURAL UNIVERSITY年，卷(期)：40(3)分类号：X21关键词：城市生态环境 评价 指标体系 标准 层次分析法 权重 评价模型
外国原版教材的评价模型研究 篇6
〔关键词〕原版教材；评价方法；引进；全英语教学
〔中图分类号〕G640 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2012）10-0134-04
1 研究背景
为上海“四个中心”建设培养具有国际竞争能力的各类人才，上海市教委从2009年起开展上海高校示范性全英语教学课程建设，旨在促进和形成一批教学理念先进、教学内容优化、教学方法合理、教学水平高的全英语教学课程，发挥课程的示范辐射作用，提高高等学校教学质量。全英语课程建设3年多来，外国教材中心在教材建设、推动课程建设等方面起到了积极的推动作用。
教材是体现教学内容和教学方法的知识载体，是进行教学的基本工具也是深化教育教学改革、全面推进素质教育、培养创新人才的重要保证。正因此，教材的选用对于我国发展双语教学或全英语教学的重要性不容置疑，可以说它直接关系到上海高校全英语教学改革尝试能否真正达到预期成效。
上海高校外国教材中心经过10几年的发展，已经形成了一定的规模，是上海市教委为高校教学改革提供教材支持的基础设施。在当前上海高校培养具有国际化素养的高素质学生，推进上海高校示范性全英语课程建设过程中承担国外优秀原版教材的提供任务。
在全英语课程建设过程中，我们发现了一些问题，2009年、2010年已订的教材中，重复的课程有7门，但老师们选择的教材却没有相同的。这就给我们提出一个问题，相同的国情，相同的条件，是不是可以选择同一种质量优异、最具影响力的教材？这样就可以联合引进，压低教材价格，同时还能获得出版商赠送的各种教辅和参考教材。这就需要对教材有一个评价方法，以便对教材有一个科学的、客观的与可操作性的评价，从而可以更科学的引进相关教材。
2 目前原版教材引进的模式以及存在的问题
（1）提供国外出版商和国内图书进出口公司的图书征订目录给相关院系的教师，或者组织教师通过海外专家选书系统进行圈选，然后再发单订购；或者是读者推荐订购。在这一选书过程中，图书馆员的作用是微弱的；而教师也只能根据自己的专业知识来选择，具有一定的片面性和局限性。
（2）成批引进世界著名高校的同类专业教材，如复旦大学外国教材中心引进哈佛和麻省理工学院的教学用书。只关注知名的重点大学而忽视其它类型学校的思想，无法反映国外教材的全貌[1]。
（3）东南大学外教中心通过对专业教材被不同学校采用、收藏的数量进行统计，结合布拉德福文献分布与离散定律进行筛选与分区，从而获得被大学广泛收藏和使用的核心教材，然后再根据该方法得出的核心教材进行订购。该方法只从数量上考虑被选书籍的影响力，而忽略了其他的因素，如作者的学术水平、出版社的知名程度、图书价格、出版时间等[2-3]。
对于外国教材的选择与评价的研究国内外均属于起步阶段，且相关研究并不多，基于以上的问题，本文试图通过作者、出版社、出版年份以及图书的版次等来形成一个评价体系，为教材的引进起到指导作用。
3 确立评价模型
3.1 确定数据范围
根据2009-2011年3年全英语课程的学科分布以及时间分布，统计结果如表1所示：
从表1中可以看出管理类和经济类的课程占比例最大，所以选择书目数据时选择经济类的课程，又发现重复的课程是《国际经济学》，所以就以这门课程的相关教材为研究对象。
从表2的统计结果可以看出使用的教材80%以上是近3年的，所以就以《国际经济学》近3年的教材为研究对象。
3.2 数据的获取
Amazon书店是全球最大网络版书籍名称查询系统，涵盖全球超过1 100万本在印、脱印以及即将出版的纸本书籍、电子书籍等。提供模糊检索，可以获取有关于某一专业的所有已经出版、正在出版和将要出版的教材，包括已经绝版的教材，因此非常适用于本研究之用。因此在确定了研究范围后，通过检索Amazon网络，获取如表3所示的样本数据。
3.3 确定评价方法
根据Amazon获得的样本书目数据，接下来就是要对这些教材按照某种评价结果排序。通过查阅大量文献，不难发现教材的质量和作者水平高低、出版社、出版时间、图书的版次、以及价格等因素都有关系的。因此确定这些因素均为评价指标，一般认为作者学术水平越高，出版的图书越多，因此编著的书籍就具有较高的质量与学科前沿性。我们认为出版社的影响力是根据该出版社在专业领域出版的该类图书数量比重来决定的，因此通过Amazon获取该出版社的影响因子；图书出版的次数越多，表明图书的学术水平越高。
由这些评价指标，建立评价模型：
评价集A={a1，a2，a3，a4，a5}，其中a1表示作者，a2表示出版社、a3表示出版年份、a4表示图书版次、a5表示价格
权重系数Ci归一化，即∑ci=1
最后得出综合值D=∑aici
根据各个因素对教材的影响程度，确定权重系数：
C1=0.25；C2=0.1；C3=0.2；C4=0.3；C5=0.15
计算各个评价指标的值：
作者a1=作者出书量/样本中所有作者出书量的平均值；
出版社a2=（出版社在某专业领域的出书量/该专业领域的所有图书量）×100；
出版年份a3=n（选取教材的年数）/（当前年份-出版年+1）；
版次a4=该书版次/样本中所有教材的版次平均值；
价格a5=样本中所有教材的平均价格/该书价格。
D=∑aici，根据这个模型计算每本教材的最后得分，按照得分进行排序。计算结果并从高到低排序如表4所示：
本结果是按照评价模型计算出的最后得分进行排序的，表4只列出了排在前10名的教材，表中排在第6位的教材就是全英语课程老师选择的教材。本研究只是从文献的角度来对教材排序，但最后的结果是在此基础上请相关领域的专家进行遴选。通过这样的研究，就可以对教材有一个科学的、客观的与可操作的事先评价行为，从而形成一个推荐教材目录，让老师在有限的范围中选则高质量的教材。
4 待研究的问题
确定评价指标值的准确度还有待提高，作者的出书量只是一个快捷的统计方法，理想的方法是统计作者发表论文的数量、被引频次、H指数等更多的指标，在采集这些数据时，对于作者甄别也还是有一定难度。权重系数还需进一步的优化，使得统计结果更准确一些。可以再加入世界大学使用情况等因素作为评价指标。
参考文献
[1]陈超群.复旦大学图书馆藏哈佛教学用书的引进与利用[J].上海高校图书情报工作研究，2007，（2）：33-36.
[2]袁曦临，顾建华，华苏永.外国教材的选择与评价——以土木工程主要课程为例[J].大学图书馆学报，2009，（2）：33-38.
[3]李玉兰，王哲，魏群义.外国教材的遴选与评价模型研究[J].图书情报工作，2011，（9）：80-84.
安全评价模型论文 篇7
随着我国城市化的推进,地铁工程的建设也迅速发展。地铁作为重要的公共交通工具,其运营安全管理的重要性不可忽视。目前,对地铁运营安全研究主要集中在火灾灾害[1]、运营事故致因分析[2]、系统风险管理[3]等方面,对运营期地铁隧道的安全评价研究较少。然而,由于地铁隧道自身结构复杂,运营中受到如工程地质、水文条件等影响,随着地铁运营的负荷量增大,隧道结构健康问题日益突出。实行地铁运营隧道的结构健康安全评价,对提高其安全管理水平愈显重要。
运营隧道的结构健康状态是多因素作用的结果,因此安全评价方法也是综合评价方法。目前用于隧道结构健康安全评价方法有层次分析法[4]、模糊综合评价法[5]、BP神经网络法[6]等。然而,在运营隧道结构健康安全评价过程中,常会出现各类监测指标值具有随机性和模糊性的特征等问题,而上述几种方法在评价过程中对指标的主观性和随机性考虑不全,不能很好解决这种不确定性问题。
云模型是我国李德毅院士提出的,它主要反映自然语言概念中的不确定性,即模糊性和随机性,并通过特定的语言把两者结合起来,构成定性和定量的映射,实现定性表达和定量计算的互相转化,能够有效表达知识概念的模糊不确定性和随机不确定性[7]。本文借鉴云模型相关理论,将云模型运用到地铁运营隧道结构健康安全评价中,利用云变换算法对风险因子连续型数据属性离散化,并利用云模型数字特征处理运营隧道结构健康安全状态等级划分和表征风险评价因子的不确定性,计算各因子相应于不同安全评价等级的隶属度,根据隶属度判别营隧道结构健康安全状态,并以武汉市轨道交通隧道区间进行实例分析,得到相应运营隧道结构健康安全等级,并进行敏感性分析,从而为运营隧道结构健康安全评价及运营安全管理提供合理的决策依据和参考。
1 云模型理论
1.1 云模型其及数字特征
设U是一个用精确数值表示的定量论域,XU,T是U上的定性概念,若对于元素x(x∈X),都存在一个具有稳定倾向的随机数,CT(x)∈[0,1],则称为x对T的隶属度,即:
概念T从论域U到区间[0,1]的映射在数域空间的分布,称为云,每一个x称为一个云滴。
云模型所表达概念的整体特性可以用云的数字特征反映,即用期望Ex、熵En、超熵He三个数字特征表示,记作(Ex,En,He)。期望Ex表示云滴在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,代表了论域空间的中心值;熵En代表定性概念的可度量粒度,反映了定性概念模糊性和随机性的综合度量;He是熵的不确定性度量,即熵的熵,反映了论域空间中云滴的凝聚程度,He越大,云滴的厚度就越大。对于具有双边界限的定量指标变量,如x∈(a,b)云模型的数字特征计算公式如下所示:
式中:i为常数,可以根据指标变量本身的模糊阈度调整。利用公式(4)计算运营隧道风险评价因子监测第i实测值隶属于第j安全等级的隶属度μij。x为风险评价因子的实测值,Ex、En、s分别为对应等级云模型的三个参数。
1.2 云变换算法
云变换是从一个论域的实际数据分布当中恢复其概念描述的过程。一般随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布加以描述,根据云模型理论,采用式(6)所示的规则,将任意不规则的数据分布进行数据变换,使该数据分布函数近似为若干个大小不等云模型的叠加,从而从数据分布中提取东西概念的描述,实现对连续数据的软化分。
式中:g(x)是数据的分布函数;fj(x)是云的概率密度期望函数,;cj为系数;m为叠加云的个数;ε为允许的最小误差。
通过反复试验,找到恰当的Ex和En。
蒋嵘等[8]依据如下两个启发性原理:①论域中的元素对定性概念的隶属程度是一统计属性,具有随机性;②高频率元素对定性概念的贡献大于低频率元素对定性概念的贡献,给出了基于峰值法云变换的概念划分算法。
该算法在寻找合适的Enj时,是通过计算云模型的期望曲线,在Exj-5Enj到Exj+5Enj的范围内与数据分布函数进行拟合,当拟合后的误差小于允许的误差范围ε后,即认为找到了合适的Enj。李兴生等[9]提出了改进的峰值云变换算法:在迭代的第j步中,确定了Exj后,根据实际情况在Exj周围选取若干个代表点,利用这些代表点通过逆向云算法获得Enj的估计值,再通过拟合后的误差对Enj进行调整,直到拟合后的误差小于允许的误差范围ε,这样就得到了改进峰值云变换算法。
2 研究方法
Step 1:运用层次分析法原理,将运营隧道结构健康安全评价体系,自下而上地分解为若干个层次,从而合理有效地确定各层次的评价项目,识别影响运营隧道结构健康安全的风险评价因子。
Step 2:通过整合地铁数据资源和养护规范、标准及文献,通过云模型处理连续数据属性离散化,确定安全风险评价因子的分级。
Step 3:利用主观与客观赋权相结合的方法,确定健康安全评价体系中各指标的融合权重,使健康安全评价结果更为可靠、客观与真实。
Step 4:根据确定的影响运营隧道结构健康安全风险评价因子,利用云模型的数字特征,构建等级云模型。
Step 5:利用风险评价因子实测值,计算各个因子相应于不同安全评价等级的隶属度,从而根据隶属度判别运营隧道结构健康安全状态。
Step 6:通过敏感性分析,得到各评价指标对运营隧道结构健康安全状况的影响程度,从而识别出地铁运营维护和管理过程中的关键控制因素。
3 模型构建
3.1 运营隧道结构健康安全风险评价因子的确定
根据大量工程实践经验及相关文献[10-11],运用层次分析法原理,首先将运营隧道常见总病害成因归纳为外荷载作用、隧道结构应力变形、材质劣化以及渗漏水四个二级子系统病害,然后对每个二级子系统构建了各自的三级病害指标,从工程应用的角度出发,从中选取了19个可定量化的指标因素作为评价指标,运营隧道结构健康安全评价体系如图1所示。
3.2 运营隧道结构健康安全状态等级划分的确定
由于现阶段缺乏统一的运营隧道结构健康安全等级划分标准,本研究从相关工程规范和标准入手,参考如GB 50157-2013《地铁设计规范》及《城市轨道交通地下工程建设风险管理规范》,并结合现行应用较多的分级办法,将运营隧道健康安全状况划分为5个等级Ⅰ~Ⅴ,运营隧道结构病害的严重等级依次递增,如表1所示。
3.3 基于云模型的连续型影响因素属性离散化
云模型是基于定性概念的,因此在进行安全评价前,先将连续型数据影响因素属性离散化,转换成定性概念。数据挖掘中常用的连续型数据离散化方法有等距离区间法和等频率区间法,但以上方法是依凭主观划分的且未考虑划分边界模糊性,基于云模型的概念划分[12]可实现数据软划分,考虑了定性概念边界数据模糊性。
限于篇幅,本文仅介绍风险因子环向接缝宽度(S11)离散化处理过程。首先计算每个属性值的频数,得到其分布函数g(x),如图2所示。
寻找g(x)的波峰所在位置,并将该属性值定义为云的期望Exj,在各个期望值附近选取若干样本点,利用逆向云发生器计算云模型的熵,得到云模型的分布函数gj(x)。初步选定m为6,经过改进峰值变换后,得到6个云模型,用来模拟原始数据的分布函数。尽管通过换能很好地合原始数据分布,但由于没有考虑云模型之的关系,得到的云模型较为糙,有些云模型间的距离过近,所表达的定性概念非常近似。因此合并初始云中云间距最小的云可解决该问题。合并后的云模型划分最终结果如图3所示。
同理,对其他连续型属性数据进行离散化,将属性值划分为五个安全状态区间,对应A、B、C、D、E五个等级,如表2所示。
3.4 运营隧道健康安全评价指标融合权重的确定
本文为更好地确定指标因素的权重,既兼顾决策者的丰富经验,又充分获取客观数据的有效信息,采用主观与客观赋权法相结合的融合权重法,计算融合权重wi(i=1,2,…,n),可用简单线性加权组合方法进行确定,具体如式(8)所示:
式中:u为主观偏好系数,(1-u)为客观偏好系数,w1i当为主观权重,w2i为客观权重。
当u<0.5时,即客观权重在融合权重中所占的比例相对较大,那么主观权重就会较小,反之客观权重所占比例较小而主观权重则会较大,由此认为以上两种赋权方法具有同等的重要性。健康安全评价指标因素的融合权重如式(9)所示:
本文采用层次分析法确定风险评价因子主观权重,采用熵权法计算其客观权重,最后根据公式(8)和(9)最终得到三级评价指标因素的融合权重。
3.5 运营隧道结构健康风险云模型的构建
本文选取19项评价指标,根据式(2)~式(4),运营隧道结构健康安全评价因子云模型数字特征如表3所示。
4 实证分析
4.1 工程概况
本文选取武汉轨道交通几条线的四个隧道区间,M1和M2为2号线上的隧道区间,M3和M4为4号线上的隧道区间,通过对四个运营隧道现场进行勘查,采集现场监测数据,得出各区间的监测数据,如表4所示。
4.2 结果分析
依据云模型的算法,由公式(5)计算风险评价因子数据隶属于安全评价等级的确定度。例如,区间1累积沉降值通过正向云发生器的计算可得到隶属于各个运营隧道结构健康安全评价等级的确定uA=0.309 8,uB=0.000 2,uC=0.000 1,uD=uE=0,根据最大确定度原则,那么该风险评价因子隶属于A级风险。
而根据运营隧道风险评价因子分级表,区间1累积沉降值为45.32 mm属于结构无破损Ⅰ级风险区域,与计算的隶属度所属安全评价等级保持一致,这反映了云模型能够在定性语言和定量数值间能进行相互不确定性转换的适用性。同理可确定其他风险评价因子与安全评价等级相应的确定度。
根据风险评价因子的融合权重,结合式(10)计算确定每个安全等级的综合确定度,根据最大确定度原则,判断样本的结构健康安全等级。
式中:ui为第i个评价因子隶属度,wi为该因子相应权重,样本运营隧道结构健康安全等级结果见表5。
由计算结果可知,M1隧道结构健康安全评价等级为Ⅱ级,结构存在轻微破损,应保持正常检测并准备采取措施;M2和M3隧道结构健康安全评价等级为Ⅰ级,健康状态良好,结构无破损,保持正常检测即可;M4隧道结构健康安全评价等级为Ⅲ级,结构已经存在破损,相关部门应及时采取措施修复。
4.3 风险评价指标的敏感性分析
对各评价指标进行敏感性分析,得各风险因素对运营隧道结构健康安全的影响程度,从而识别地铁运营维护和管理过程中的关键控制因素,进而有针对性地加强对这些因素的监测和控制,保障隧道安全运营和合理使用寿命。各因素敏感性对比分析如图4所示。
图4表明环向错台、裂缝宽度、径向错台、单点浸湿面积、渗漏水量及累计沉降值是运营隧道结构健康安全的敏感性因素。根据相关规范和文献,宽度大于0.05mm的裂缝则称为可见裂缝。裂缝测量较为简便,因而成为目前分析衬砌裂缝最常用指标之一,这与本文敏感性分析得出的环向错台、纵缝错齿以及裂缝宽度是运营隧道结构健康安全关键因素相符合。综上所述,为有效保障运营隧道结构健康安全,必须加强对敏感性因素的监测、分析及控制,在运营中保证这些因素状态始终处于可预计和控制的范围内,必要时采取有效的措施,降低运营隧道的风险。
5 结论
1)本文根据运营隧道工程所处环境的关键参数,分别从外荷载作用、隧道结构应力、变形材质劣化、渗漏水这四个方面,建立了运营隧道结构健康安全评价体系,并基于云模型的连续数据离散化确立了运营隧道结构健康安全等级划分和指标权重。
2)基于云模型在解决不确定性方面的优势,将云模型引入运营隧道结构健康安全评价体系,通过云模型数字特征实现评价等级的定性表达与定量数值转化,有效解决分级边界的不确定性。
3)通过工程实例验证,基于云模型的运营隧道结果健康安全评价具有较好的可行性性,并根据敏感性分析找出敏感性指标,为轨道交通的运营管理者对隧道建成之后续的运营工作提供参考依据,对提高运营的隧道安全管理水平具有一定的实用价值。
摘要：为了实现运营隧道结构健康安全评价,选取19个指标因素作为评价指标,并基于大量工程实践和专家经验,进行云模型连续型影响因素属性离散化,得到运营隧道风险评价因子云模型分级标准。根据风险因子的不确定性,建立运营隧道结构健康安全评价云模型,并通过实例进行验证。结果表明,基于云模型的运营隧道结构健康安全等级具有较好可行性与适用性。同时,通过敏感性分析得到影响运营隧道结构健康安全的敏感性因素,为运营隧道结构健康安全控制提供支持。
安全评价模型论文 篇8
在外资进入国内市场的背景下, 机械制造业产业安全涉及到的因素很多, 主要包括劳动力、资本、技术、环境、国家政策等。在劳动力方面, 主要包括劳动力素质、创新人员在专业人才中的比重等指标;在资本方面, 主要包括资本效率、资本收益率等;在技术方面, 主要包括开发费用占生产总成本的比重、申请专利技术项目的数量等考核指标;在市场竞争力方面, 主要包括产业国内或国际市场份额等考核指标。这些因到素概括起来, 可以归结为四大因素:产业竞争力、产业控制力、产业环境和产业对外依存度等因素, 结合国内外的相关研究, 可以对这四大因素加以分析研究。
►►一、机械制造业产业安全评价指标体系
1.产业竞争力指标
机械制造业产业竞争力是指形成机械制造业各生产因素内在生产力的外在比较优势或竞争优势的总和。该产业竞争力是一个动态变化的概念, 且行业整体与行业内各因素的产业竞争力并不同步发展。对于我国机械制造业, 整体来说并不具有产业竞争力, 但由于该产业属于劳动密集型产业, 而我国现阶段劳动力成本低, 这就使我国的机械制造业具有加工制造环节的产业竞争力。机械制造业产业竞争力主要包括产业结构、产业行为、产业绩效等因素。
2.产业控制力指标
所谓机械制造业产业控制力是指在开放条件下, 利用产业的创新技术、标准等竞争优势而在国际竞争条件下所形成的本国资本对机械制造业的国际控制能力。产业控制力是对产业核心技术、标准和品牌的控制, 判断一个国家的对某一特定产业的控制力主要需要分析本国资本在该产业中的以下几个指标:一是对该产业核心技术的掌控率, 二是该产业标准的拥有率, 三是在该产业价值链中所处的地位, 四是相关产品的市场占有率, 五是国内品牌的拥有率以及股权的控制率等。。
3.产业环境指标
机械制造业产业环境是指一定时间和空间上, 一国或地区拥有的能够影响投资决策以及影响其投资运行与效益的各种因素的有机综合体。机械制造业产业投资环境既包括当地所拥有的当地政府绩效水平、外资政策法规、市场化程度等制度环境, 也包括劳动金融环境、生产要素环境等市场环境。
4.产业对外依存度指标
机械制造业对外依存度用来衡量一个国家的经济对国际市场的依赖程度, 也同时反映一个国家的经济开放程度。影响一国外贸依存度的因素有很多, 主要有三种因素:汇率、GDP水平和GDP构成。本文根据国内近期研究成果, 对机械制造业产业对外依存度的测算采用双修正外贸依存度计算方法。
总之, 在构建机械制造业产业安全评价指标体系时, 遵循产业安全评价指标体系的重点和准确相结合、科学性和可行性相结合的设计原则, 按照指标体系的设计方法, 以产业竞争力评价指标、产业控制力评价指标、产业环境评价指标和产业对外依存度评价指标四大部分机械制造业产业安全评价指标体系的一级指标, 然后在此基础上选取并建立相应的二级指标或者三级指标, 后两者必须是可量化, 以此来达到量化评价的目的。综合起来, 我们可以得到机械制造业产业安全评价指标体系如表1。
►►二、机械制造产业安全评价模型的构建
1.评价模型的构建
由以上分析可知, 一个国家或地区的机械制造业产业安全状态主要是由上述四个评价指标决定的, 产业是否处安全状态要取决于各指标的综合评价, 因此机械制造业产业安全可以看成上述四个评价指标的函数。即:
S=f (X, Y, Z, W)
其中 S:机械制造产业安全评价值
X:机械制造产业竞争力评价值
Y:机械制造产业控制力评价值
Z:机械制造产业环境评价值
W:机械制造产业对外依存度评价值
为简化计算, 设定S与各因变量之间存在的函数关系为线性相关, 对各个因变量赋以不同权重, 产业安全评价模型可以写作:
S=aX+bY+cZ+dW 式 (1)
其中a、b、c、d分别为一级指标权重系数, a+b+c+d=1
对于四个一级指标X, Y, Z, W, 其相应评价估值由相应的可量化的二级指标求得, 即:
X=Σaixi;Y=Σbjyj; Z=Σckzk; W=Σdlwl 式 (2)
其中, i、j、k、l=1、2、3、4……n, xi、yj、zk、wl分别为二级指标评价值, 系数ai、bj、ck、dl分别为各二级指标对应的权重系数, 同样地, 各二级指标权重系数之和Σai=Σbj=Σck=Σdl=1
把公式 (2) 代入公式 (1) 可得:
S=aΣaixi+bΣbjyj+cΣckzk+dΣdlwl 式 (3)
根据前面的分析, 我们可以按公式 (3) 进行计算, 从而得出机械装备制造产业整体安全度的值, , 但计算之前必须输入一些原始变量, 这里的原始变量就是各个一级指标或者二级指标的权重以及相应的三级指标的合理赋值。
2.一级指标的赋权
由以上分析可知, 对产业安全模型的评价, 首先需对一指标或者二级指标进行赋权, 这是进行产业安全评价的关键。所谓赋权是指对评价模型中的一级指标和二级指标的重要性进行分析并赋予相应影响产业安全的权重, 赋权更多地是依据以前历史统计分析进行。首先, 所有一级指标权重之和应为1, 其次, 对于同一一级指标下的二级指标赋权。同样也可根据其重要性进行相应的赋权, 也可以赋予相同的权重, 但同一个一级指标下的所有二级指标权重之和也是1。
具体来讲, 对于一级指标, 根据对产业安全影响程度的大小对一级指标赋予相应的权重。分析可知:由于当今国际之间存在WTO及相关的双边或多边协议的约束, 分析各国产业时主要是其看其相关产业的国际竞争力, 所业四个指标中产业国际竞争力类指标的重要性最强, 权重最高, 其权重可达0.4。对于产业控制力指标而言, 由于受外资控制的威胁比外国产品冲击要小, 对产业安全的影响则也要弱一些, 各国为避免受外国产品的冲击就必须将一些控制力让渡给外资以改善国内产业环境, 故可认为产业控制力类指标和产业国内环境类指标的重要性大体相同。对产业对外依存度指标, 由于世界经济发展越来越互相依赖, 各国在这样的世界经济体系中都会考虑自身利益, 但是除经济之外的各种政治、偶然事件 (如金融危机发生) 的可能性依然存在, 所以可认为产业对外依存度指标与产业控制力指标、产业环境类指标的重要性基本相同。综上所述, 对产业竞争力指标、产业控制力指标、产业对外依存度指标和产业环境指标的赋权分别为0.4、0.2、0.2和0.2
3.二级指标的赋值
赋值是指对一级指标下的所有二级指标进行评价并根据其编统计分析得出评价结果并赋予相应的评价值。各个二级指标评价结果可分为:很好、较好、一般、较差、很差, 按5分制计算:对应得分依次是:5、4、3、2、1分, 如果按百分制分别来计算, 则相应的评价值可计为:90、70、50、30、10。
4.产业安全评价结果分析
按照上述方法, 完成对一级指标赋权, 在分析特定行业的各个二级评价指标后赋予相应的分值, 并对所有二级指标加权求和分别得出所有一级指标的评价值再将四个一级指标的值依据相应的权重进行加权求和即可计算得出产业安全度的评价结果。对于一个国家或地区的特定产业安全问题, 如查其产业安全评价结果的数值越高, 其产业安全性也就越高, 产业就越安全。我们可设定五个相应的区间[85, 100]、[65, 85]、[45, 65]、[25, 45]和[0, 25], 并对将产业安全定为五类:很安全、安全、基本安全、不安全、很不安全。这样, 通过分析计算结果落在哪个区间, 即可确定该国该产业处于何种状态。
当然, 对于产业安全的评价指标评判标准, 会因不同国家, 不同地区, 不同产业而有所不同, 而且对于同样的国家、地区及产业, 随着时间的推移, 产业安全评价指标的赋值也会所变化, 需要因时因地制宜。
摘要：本文在结合我国机械制造业的发展现状, 根据我国机械制造业的自身特点, 将产业安全的一般性规律与我国机械制造业的特殊性相结合, 抓住其在外资并购中的主要矛盾, 提出以我国机械制造业的产业竞争力、产业控制力、产业环境和产业对外依存度等四项因素为评价指标, 基于此四大指标, 构建出在外资并购下我国机械制造业的产业安全评价模型, 以此量化评价我国机械制造业的产业安全。这一模型既可用于微观的对单个机械制造业进行产业安全评价也可以对机械制造业的某一个细分行业或者是某一地区的机械制业进行产业安全的评价。
关键词：外资并购,产业安全,机械制造业,安全评价
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安全评价模型论文 篇9
在我国医疗信息化建设过程中,医院主体内部信息安全、医疗隐私安全以及一系列与信息安全相关的问题都没有引起医疗机构单位的足够重视。如何保证医疗信息系统的安全性,已成为众多医疗机构信息化建设的当务之急。
同时,随着信息化普及程度的加快,信息安全与信息风险等问题开始引起了国内外医疗机构和相关部门的关注,医疗的信息安全和风险管理模型也成为了国内外专家学者关注的焦点。Lo和Apler(2000)从宏观政策方面提出了关于电子医疗信息的商业挖掘和安全防护的管理策略;Agrawal(2003)提出了客户电子医疗信息流动的安全性管理模型,提出了保护包括所有权和隐私权在内的个人电子医疗信息的安全管理策略模型;Collmann和Cooper(2007)提出了复杂电子医疗信息安全管理系统;Walker(2008)提出了一系列包括安全预警在内的协调步骤来促进安全EHR(电子健康记录)的设计、实现和持续改进的实践和理论,将安全管理嵌入了EHRs的规约和设计中;Anderson(2008)重新定义了隐私性和机密性,并针对两者提出了安全管理策略与模型;Xiao(2008)基于软件工程学提出了一种具有多层次安全性要的的安全管理模型与方法;孙强(2004)提出了基于HTP(人员与管理、技术与产品、流程与体系)三位一体的信息安全管理模型与策略;黄兰英、赵长军和李德顺(2006)提出了基于PKI的安全医疗信息体系,并对PKI体系的安全管理机制进行了阐述与分析;姚晔弘和张建国(2008)提出了一个采用代理+服务器架构的区域医疗信息系统集成体系,并对其中的用户认证、审计跟踪和界定认证等安全问题进行了分析。
目前,国内外信息安全风险管理方面的文献较为丰富,但在医疗信息管理方面应用的文献相对较少,尤其在数字化医疗信息安全管理和风险管理方面的文献可谓是汗牛充栋。对医疗信息安全管理研究更多的是基于被动防御思想下对医疗信息系统模块化的静态管理策略与机制,将主动防御和纵深防御的安全管理思想引入的文献较少。本文结合当前医疗信息安全系统的实际,提出了基于纵深防御思想的新型医疗信息安全管理模型和构建思路,对其中的安全风险进行了分类阐述。在此基础上,构建了医疗信息安全系统风险评价体系,并运用模糊层次分析,对医疗信息安全系统的风险进行评价,提出了纵深防御下的新型医疗信息安全系统风险管理的侧重建议和优化策略,为进一步优化我国医疗信息安全系统风险管理模型与机制提供意见参考。
2 医疗信息系统纵深防御安全模型
医疗信息网络是一个信息系统,它必须具有对数据或信息的采集、存储、处理、传输和获取五个基本功能。要保障医疗信息系统安全就是要在网络环境下,不断增强对信息本身和信息系统的安全防护能力、监测控制能力、应急响应能力和事故恢复能力等四项能力,进而建立和强化信息系统安全保障体系。当前医疗信息系统,大多采用基于静态防护思想的传统网络安全模型来构建自己的安全防御体系。在这些网络安全模型中尤以P-PDR主流模型为代表。该安全模型包括Policy(安全策略)、Protection(防护)、Detection(检测)、Response(响应)、Encryption(加密)五部分,模型以安全策略为中心,防护、检测、响应、加密组成一个有机的整体,保证网络最大限度的安全。
该模型阐述了这样一个结论:安全的目标实际上及时尽可能的增大保护时间,尽量减少检测时间和响应时间。该模型还存在一定的缺陷,这种传统的网络安全理论中的安全防御,是基于静态安全技术建立的被动防御模型,没有依据统一的安全防御策略对网络系统各个层面进行系统全面的防御,对不同层次安全问题的防御缺乏整体的协调和可控性,对威胁和攻击只能进行被动防御,消极反应,事后修补完善。而且,它忽略了内在的变化因素,如人员的流动,人员的素质差异和政策贯彻的不稳定型。该模型所描述的动态安全体系模型中,其唯一的动态因素建立在检测(Detection)上,而解决手段只有防护,因此很难防止有组织的分布式协同攻击和更大威胁更大范围的攻击,不能适应当今医疗信息领域复杂多变的网络技术环境,应对不了层出不穷的网络安全漏洞和日新月异的网络攻击技术和手段。本文对该模型进行了完善与改进,提出了基于纵深防御思想的医疗信息系统安全管理模型。其中,该模型由预警、防护、监测、恢复、响应和管理六个模块。
(1)安全预警模块(Warning),是根据基于过程的推理、防火墙以及IDS等技术进行风险情报收集分析,对可能发生的医疗信息网络攻击给出预先警告。其主要包括了基于过程推理的预警系统、代理型防火墙预警系统、IDS与FW联动预警系统三个子系统。
(2)安全防护模块(Protection),是根据预警情报采取手段与措施保护医疗信息的隐私性和机密性信息。其主要包括了信息系统的安全路由器、防火墙、代理服务器、网关病毒防护墙、加密、加密网关、增强安全服务器等子模块。
(3)安全检测模块(Detection),是对本地系统中存在的非法信息流及安全风险、系统漏洞进行检测,进而有效阻止来自系统外部的网络攻击。其主要包括了CA授权认证、入侵检测、C/S病毒检测等技术子模块。
(4)安全恢复模块(Recovery),是利用已备份信息受到安全威胁或网络攻击的系统进行及时恢复或修护。其主要包括了网页保护恢复、文件备份系统、数据库备份恢复系统。
(5)安全管理模块(Manage),是整个安全管理模型的资源平台,其主要包括了网络管理中心、入侵检测控制台、安全评估中心、病毒集中管理中心、CA管理主机;另外,管理还要考虑人员、策略、技术的因素影响。
(6)安全响应模块(Response):是网络的第三道防线,通过对各阶段防御提供响应措施,当攻击发生时维持网络稳定。
在该模型中,一个完备的安全体系是在严格的安全管理控制下,人员在安全策略的指导下,依靠技术进行操作。它是一个较为完善的安全体系系统,强调了信息安全技术的综合使用,并强调安全问题的解决要从“事前”(攻击发生前)的入侵预警与安全防护、“事中”(攻击发生中)的动态检测与实时响应、“事后”(攻击发生后的灾难恢复)三方面加以考虑。强调了在加强安全防护的同时,还要形成对攻击威胁的快速反应;也强调了在提高网络系统抗击能力的同时,更突出了系统被攻陷后的恢复能力;还强调了闭环控制下反馈机制的形成,更注重了系统防御能力的动态提升。六大模块技术手段轮式往复,构成了一个具有闭环控制机制的纵深防御模型。
从技术层面考虑,一个完善的计算机信息系统安全体系应有风险分析、安全防护、入侵检测、应急响应、备份恢复、安全管理控台和协同通信平台七大功能模块组成,各安全部件在安全管理控制台的集中管理下,通过协同通信平台进行互通和互操作。该安全体系组成图如下:
3 医疗信息系统纵深防御安全模型的物理实现架构
本模型旨在完成系统主机所在网络内的所有主机的安全防护,通过采集流经网络内的数据包,进行分析并给出相应的安全措施。其安全防御流程如图所示。
(1)防火墙
在本网络中部署了防火墙之后可以极大地提高网络安全和减少子网中主机的风险。入侵者必须首先穿越防火墙的安全防线,才能接触目标系统。设立安全服务区(SSN)定义访问控制规则,对外部网络和内部业务系统实行严格的逻辑隔离;流入流出的所有网络通信均要经过此防火墙。防火墙对流经它的网络通信进行扫描,这样能够过滤掉一些攻击,以免其在目标计算机上被执行。防火墙还可以关闭不使用的端口。而且它还能禁止特定端口的流出通信,封锁特洛伊木马。最后,它可以禁止来自特殊站点的访问,从而防止来自不明入侵者的所有通信。
当然防火墙并非是万能的,不足之处表现在:(1)不能防范恶意的知情者。防火墙可以禁止系统用户经过网络连接发送专有的信息,但如果入侵者已经在防火墙内部,防火墙是无能为力的。内部用户偷窃数据,破坏硬件和软件,并且巧妙地修改程序而不接近防火墙。对于来自知情者的威胁只能要求加强内部管理,如主机安全和用户教育等。(2)不能防范不通过它的连接。防火墙能够有效地防止通过它进行传输信息,然而不能防止不通过它而传输的信息。例如,如果站点允许对防火墙后面的内部系统进行拨号访问,那么防火墙绝对没有办法阻止入侵者进行拨号入侵。(3)不能防备全部的威胁。防火墙被用来防备已知的威胁,如果是一个很好的防火墙设计方案,可以防备新的威胁,但没有一个防火墙能自动防御所有的新的威胁。(4)防火墙不能防范病毒。防火墙不能消除网络上的PC机的病毒。对于防火墙不能做到的事情,我们可以为客户提供安全风险评估解决办法和入侵检测解决办法来解决。
(2)防病毒管理
我们使用防病毒网关,该网络设备,用以保护网络内(一般是局域网)进出数据的安全。主要体现在病毒杀除、关键字过滤(如色情、反动)、垃圾邮件阻止的功能,同时部分设备也具有一定防火墙(划分Vlan)的功能。
对于医疗系统网络,一个安全系统的首要任务就是阻止病毒通过电子邮件与附件入侵。当今的威胁已经不单单是一个病毒,经常伴有恶意程序、黑客攻击以及垃圾邮件等多种威胁。网关作为企业网络连接到另一个网络的关口,就象是一扇大门,一旦大门敞开,企业的整个网络信息就会暴露无遗。从安全角度来看,对网关的防护得当,就能起到“一夫当关,万夫莫开”的作用,反之,病毒和恶意代码就会从网关进入企业内部网,为企业带来巨大损失。基于网关的重要性,企业纷纷开始部署防病毒网关,主要的功能就是阻挡病毒进入网络。
这种网关防病毒产品能够检测进出网络内部的数据,对HTTP、FTP、SMTP、IMAP四种协议的数据进行病毒扫描,一旦发现病毒就会采取相应的手段进行隔离或查杀,在防护病毒方面起到了非常大的作用。
防病毒网关也通常被称作UTM(统一威胁管理),我们采用的反病毒网关为McAfee公司的Web Gateway(也称MWG)和趋势科技的IWSA,这两种产品均采用经过优化的linux内核。其中McAfee Web Gateway还支持https等加密流量的恶意代码检测,并支持URL过滤、应用控制、以及对互联网的使用行为进行统计等功能,性能和功能居于业界领导地位。
(3)入侵检测
入侵检测系统是对防火墙的合理补充,以完成一些防火墙所不能完成的任务。它分散在整个网络中的各个关键部位,实时监控外网和内网的各种业务通信,捕获安全违规活动,根据服务器会话数据流寻找网络攻击模式;当入侵检测系统检测到入侵行为时,他会采取一些处理措施,例如切断网络的连接、记录入侵事件和发出警报等。
(4)安全评估
对整个网络系统所有模块进行扫描、分析和评估,发现并报告网络系统的安全弱点。安全评估软件在网络内部署中基于网络和数据库的评估软件的部署方式较为相近,不受网络环境的限制,而基于主机的安全评估需要在客户的主机上安装相应的软件。(1)基于网络和数据库的安全评估。可以考虑使用Internet Scanner针对TCP/IP网络设备提供网络安全风险的侦测与分析。透过传送一连串的TCP/IP封包、密码猜测、以及破解程序的执行等,仿真骇客入侵的手法,来进行网络安全弱点的侦测与评估,以辨识网络通讯服务、操作系统、router、E-mail、Web Server、FireWall等,是否有遭外界入侵的风险。(2)基于主机的安全评估。针对主机的安全评估与上述两种安全评估方式不同,它在网络内部署时是采用Client/Server结构,需要在客户要扫描的主机上安装代理(Agent)程序,在控制中心的网络监控中心安装控制台(Console)。由控制台(Console)来控制代理(Agent)的扫描活动。这个模块首先要解决的是管理配置和安全策略方面的评估。要解决主机和网络管理、配置、策略、审计、安全加固不当对安全的影响。其次是未知漏洞的发现技术。主机和网络中还有很多未知的漏洞没有发现,对这些漏洞人们不易在评估阶段及早发现,也不易防范。第三大规模网络的预警和态势评估。我们说防火墙和主机监控系统是被动的防御手段,那么安全风险评估就是一种主动的防范措施,可以有效避免黑客攻击的发生,做到防患于未然。
(5)网页保护恢复
网页保护系统的基本任务是监视并在预定的时间间隔对Web服务器页面进行校验,页面文件被篡改后,能够及时发现、产生报警、通知管理员自动恢复。在此基础上还可以添加更加完善的功能,如产生日志信息、文件自动上传、远程管理等;对各级医疗办公网络重要的Web服务器配置Web防问控制系统进行防问权限设置,由安全管理中心进行统一管理,客户端根据管理中心的授权获取相应的服务,有效地防止假冒进入网络。
4 基于纵深防御的医疗信息系统安全风险评价体系
(1)评价方法的选择
目前,国内外信息安全的评价方法与模型相较多,最早关注信息系统安全的是美国国家安全局,1998年5月提出并起草了信息安全技术框架(IATF,information assurance technical framework),又分别于1999年、2000年和2002年对其进行了修订与完成,并最终将信息安全保障划分为保护、检测、响应和恢复四个部分,即所谓的PDRR安全模型。随后,国内外学者先后就此技术框架为研究基础进行了研究。Changduk Jung(1999)提出了基于案例推理的信息风险评估方法;Daniel Bilar(2003)提出了通过系统优化和设置管理权限控制安全风险的方法;Ashish Gehani(2003)提出一种基于主机的风险管理和决策模型;Shawn A.Butler(2003)提出一种协助信息安全管理人进行安全措施选择权重分析的多属性决策方法;钱钢(2002)提出一种基于SSE-CMM的信息系统安全风险评估方法,将信息系统的某个特定风险事件的风险用一个属于[0,1]区间的数值表示;朱而刚和张素英(2004)提出一个基于灰色关联理论的信息安全风险评估模型;任帅和慕德俊(2006)将层次分析法和灰色理论共同引入信息安全评估模型,得出了评价因素的权重;高阳和罗军舟(2009)运用灰色关联决策算法评估了信息安全风险评估中的参数不确定性。
本文结合医疗信息安全和风险管理实际,采用模糊层次分析方法墩医疗信息安全和风险管理评价指标权重进行分析与测量。层次分析法是Satty于上世纪七十年代提出的一种系统化、层次化的分析方法,是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。目前,该方法普遍应用于经济与计划、能源政策与资源分配、项目评价等领域。它的特点是把复杂问题中的各种因速通过划分为相互联系的有序层次,使之条理化,根据对一定客观现实的主观判断结构(主要是两两比较)把专家意见和分析者的客观判断结果直接而有效地结合起来,将一层次元素两两比较的重要性进行定量描述。而后,利用数学方法计算反映每一层次元素的相对重要性次序的权值,通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。
(2)评价指标体系的构建
依据前文中构建的医疗信息网络纵深防御安全管理模型与机制的构成,论文将安全管理机制中的风险评价指标体系分为物理层、网络层、系统层、信息层以及管理层五个层面,以此来评价基于纵深防御的医疗信息网络安全与风险。
(1)物理层安全评价指标
物理安全是指存储档案信息的库房、计算机设备以及工作场所内外的环境状况必须达到相对应的要求。物理层安全包括信息环境安全、技术设备安全和信息载体安全三个方面。
(2)网络层安全评价指标
网络作为一种建立在开放性技术协议基础上的信息流通渠道,它的防御能力和抗攻击能力比较弱。为了确保医疗信息安全,本文从计算机防病毒、防黑客措施,访问控制措施,安全审计与监控设备三个方面来构建指标体系。
(3)系统层安全评价指标
系统安全是指计算机整个运行体系的安全。为了保正系统的稳定性、确保信息的安全,该层安全评价指标设计如下:系统安全检测、数据库安全性、应急响应性。
(4)信息层安全评价指标
信息安全包括保密性、完整性、可用性、可控性以及不可否认性五大特征,根据信息安全的特征,该层级的安全评价指标设计如下:信息加密防泄漏措施、数据完整性鉴别技术、数据库信息安全可用性、防抵赖技术。
(5)管理层安全评价指标
实现信息安全技术保障固然重要,组织管理中的人为因素造成的信息安全风险隐患不容小觑。本文在该层面的指标设计如下:信息安全管理规章制度、科研合作风险控制管理、信息人员素质水平。
(3)各层次权重及一次性检验
应用AHP法对专家的打分数据进行评价,在计算过程中,按从上至下,逐层计算的准则,得出目标层和粗分准则层的关系,即计算A-B层次的关系。
首先,通过专家法构造的1~9标度的两两比较矩阵,构造出判断矩阵A如下:
计算判断矩阵每一行元素之和Mi,各元素占的权重W=Mi/∑Mi,算出BW,其中,λmax=BW/Nw,CI=(λmax-n)/(n-1)。计算结果如下:
最大特征值λmax=5.24,CI=0.06,RI=1.12,CR=0.0536<0.10,通过一致性检验。
然后计算粗分准则层与细分准则层的关系,即B-C层的关系。对于B1-C层,可以构造出判断矩阵B1,并进行一致性检验,计算结果如下:
对于B2-C层,可以构造出判断矩阵B2,并进行一致性检验,计算结果如下:
对于B3-C层,可以构造出判断矩阵B3,并进行一致性检验,计算结果如下:
对于B4-C层,可以构造出判断矩阵B4,并进行一致性检验,计算结果如下:
对于B5-C层,可以构造出判断矩阵B5,并进行一致性检验,计算结果如下:
综合以上数据可以得到各层CR的值如下:
由上表可以看出,各层次的一次性检验数值均小于0.01,都具备满意的一次性,通过检验。
总排序权值计算结果如下:
由此得出医疗信息安全评价体系中各个指标的权重,作为医疗信息网络安全管理机制的安全风险评价和分析的基础。从权重一致性检验的结果来看,网络层的风险在风险评价体系中的权重最高,达到了0.3162;其次是系统层和信息层,分别占到了0.2388和0.2362;排在最后两位的是管理层和物理层,权重分别占0.1742和0.0346。从评价体系中的各项指标层的权重分布来看,计算机防护(防病毒、黑客)措施和系统安全监测技术方面的权重数较高,分别达到了0.19143和0.16623;信息安全管理规章制度、信息加密防泄漏措施和安全设计与监控等指标权重较高,均在0.09以上;而载体安全、环境安全、应急响应、科研合作风险控制和设备安全等指标的权重系数较低,均在0.03以下。
从风险评价体系权重整体可以看出,在医疗信息体系日益完善的今天,网络技术先进、计算机防护技术为主的安全防护成为了医疗信息系统安全风险防范的关键和首要任务,机构应将安全风险控制中心放在安全防护技术的引入和改进上;其次需要重视信息系统的安全监测、数据库信息本身的安全性以及信息安全管理机制建设方面的完善与优化。
5 结语
安全评价模型论文 篇10
1评价指标体系的建立
通过分析道路交通安全管理设施在道路交通安全管理方面作用的基础上, 综合专家意见, 建立如图1所示的评价指标体系。
评价指标体系体现安全设施应设置和已设置的比例关系以及完好情况, 以及安全设施的设置与道路交通实际条件的结合情况。
2模糊综合评价模型的建立
2.1 确定评价因素集、评价集
1) 因素集:
根据图1建立的评价指标体系, 得到评价因素集合U={U1, U2, U3}, 子因素集U1={U11, U12, U13, U14}, U2={U21, U22}, U3={U31, U32};
2) 评价集:
评价集是对道路安全管理设施安全性评价可能得出的评判结果所组成的集合, 评价集V={V1, V2, V3, V4, V5}={100, 90, 80, 70, 60}。
其中, V1为好;V2为较好;V3为尚可;V4为较差;V5为差。100, 90, 80, 70, 60是等级高低度量模糊数, 是对模糊评语的量化处理。
2.2 指标等级隶属函数的确定
指标评价等级划分为5个级别, 由于影响道路交通安全设施系统的不确定因素多, 以至有些指标分级边界存在模糊性。依据现场分析, 参考文献[3]确定各项指标升势、降势临界点, 建立各项指标的分级界定标准, 如表1所示, 建立梯形分布隶属函数。
1级隶属函数:
j (j=2, 3, 4) 级隶属函数:
5级隶属函数:
其中, vij-i项为指标的j级界定值, i=1, 2, …, m, j=1, 2, …, n。
2.3 两级模糊评价模型的建立
第一级模糊综合评判模型:根据前面建立的因素集及其由层次分析法得到的各因素集的权重值, 对每个Ui的子因素Uij做一级综合评判:
其中, Ri为第i个指标的模糊评判矩阵;wij为第i个指标的第j个子指标的权重值;uk (xij) 为第i个指标的第j个子指标相对于第k个指标评价等级的隶属函数, i=1, 2, …, m (m是第i个指标的子指标个数) , j=1, 2, …, n (n是评价等级数) 。
第二级模糊综合评判模型:根据一级评判得出的4个评判向量S1, S2, S3, S4构成二级综合评判的单因素评判矩阵S, 并由权重向量W, 得到二级综合评判向量为:
B=WS= (w1, w2, w3, w4) (s1, s2, s3, s4) T。
评判所得结果B= (b1, b2, b3, b4, b5) , 表示评判对象属于5个评判等级的隶属度, 为了最终确定评判对象的评价等级, 对B进行反模糊化处理, 为了综合考虑各因素的影响, 反模糊化处理的方法选用重心法计算, 即:
其中, vi为第i个评价等级度量模糊数, vi= (100, 90, 80, 70, 60) 。
通过清晰化处理, 所得的B就是道路安全管理设施安全性评价等级的量化值。
3模型的实例应用
以上海市某区为背景 (其道路交通安全管理设施设置现状的标线施化率为79.73%, 标志设置率为65.17%, 标志设置合理性为67.9%, 行人过街设施设置率为307.09 m, 人行横道灯控率为25.36%, 隔离率为93.75%, 交叉口渠化率为79.73%, 交叉口灯控率为77.22%) , 进行道路交通安全管理设施的综合评估。
根据前述的层次结构模型, 由于考虑评价指标因素较多, 有一些指标的权重较小, 为使具有较小权重的指标在评价中不至于被淹没, 分二级进行评价。
3.1 一级模糊综合评判
由各指标的等级隶属函数以及该区道路交通安全管理设施的原始数据, 得到单因素模糊评判矩阵为:
根据层次分析法确定权重的获取方法, 对单因素U1={U11, U12, U13, U14}的一级模糊综合评判向量为:
同理可得其他单因素的一级模糊综合评判向量为:
3.2 二级模糊综合评判
利用B1, B2, B3构建基于评判因素集U={U1, U2, U3}的二级模糊综合评判向量:
3.3 结果分析
为了最终确定评价对象的等级, 对B进行反模糊化处理, 为了综合考虑各因素的影响, 反模糊化处理的方法选用重心法进行, 得到道路交通安全管理设施模糊综合评价的量化值, 即:
该城市的道路交通安全管理设施的实效性水平属于中等偏下的水平, 评价结果与现场调查基本吻合, 通过该区事故致因分析, 结果表明道路交通安全管理设施是引发交通事故的诱因之一, 进一步验证了该区道路交通安全管理设施的实效性水平不高, 有待进一步完善。
4结语
本文将模糊层次分析法应用于道路交通安全管理设施的评价中, 很好的解决了模糊性指标的度量, 使评价结果连续、客观。实例表明该模型可操作性强, 可以用来评价道路交通安全管理设施的设置实效性, 预先发现设施的安全隐患, 对于完善道路交通安全管理设施的设计、辅助道路交通安全管理部门进行安全管理等都具有较高的实用价值。
摘要：建立了道路交通安全管理设施的模糊综合评价模型, 并利用该模型对上海市某区的道路交通安全管理设施进行了实例验证, 结果表明, 评价模型能够较为全面客观地反映道路交通安全管理设施的交通安全管理水平。
关键词：道路交通安全管理设施,实效性,模糊综合评价
参考文献
[1]彭建华.城市道路安全性评价指标体系及方法的研究[D].北京:北京科技大学硕士学位论文, 2006:2.
[2]王建军, 李富勇, 任福田.高速公路网交通安全设施规划及后评价[J].公路, 2005, 2 (2) :66-72.
安全评价模型论文 篇11
关键词：会计信息质量；BP神经网络模型；评价模型
会计信息质量特征，即会计信息的确认、计量、记录和披露程序中所到达到要求和标准。现如今会计信息失真越来越严重，直接导致资本市场的发展严重受阻，以及投资者和其他会计信息用户的投资热情和自信大大受挫。对他们来说，只有准确评估会计信息质量，他们才能为管理或投资以及其他经济决策做出正确的选择。所以，更好地评价会计信息的质量，具有重要的实践价值和理论意义。
一、構建评价指标体系
（一）选取评价指标
有效地选取会计信息质量评价指标，应该从生成会计信息质量的识别问题和披露会计信息质量的标准来进行探讨和研究。会计信息质量特征又兼顾了相关性和可靠性，因此，文章将从相关性和可靠性这两个方面来分割和选择会计信息质量评价标准。
企业提供的会计信息之间的相关性应与投资者及其他相关财务报告对用户的经济决策需要，有助于投资者如财务报表使用者对企业过去、现在或将来做出评价或预测。即选取重要性、时效性、可比性和明晰性四个评价指标。
可靠性，指的是企业提供的会计信息有诚信，没有偏见甚至是错误的，真实、客观体现出企业经营业绩情况。即企业所提供财务报告，应当内容真实、数据精准。即选取真实性、完整性、谨慎性和实质重于形势四个评价指标。
（二）构建指标体系
根据上述分析，即可以构建出一套指标体系构架，具体如下面的表所示：
二、BP神经网络评价方法概述
（一）BP神经网络的定义
BP神经网络，从字面意义理解即与生物的神经网络相似。生物的神经网络是检测和识别信息的有机体，并可以在生物间相互传送信息。
文章所讨论的BP神经网络就是在生物神经网络的基础特征上的推广和应用，从而使BP神经网络具有模仿，传输，识别和控制的特点，而不是完全复制生物神经网络的结构和功能。BP神经网络主要是由输入层、隐含层和输出层组成，其结构包含至少三层，具有一定的数据传输和处理功能，就像生物的神经网络，具有较强自我调整、自我组织、自我适应和自我协调的能力。
（二）BP神经网络的算法
BP神经网络具体的算法如下图：
最后，经过仿真处理后，我们就可以准备几组测试样本来测试网络训练结果的合理、准确性。（作者单位：吉首大学商学院）
参考文献：
[1] 牛丽文，郑娟娟.企业会计信息质量模糊综合评价模型及应用[J].河北工程大学学报（社会科学版），2012（12）.
[2] 乔莉.我国会计信息质量问题研究[J].现代商业，2012，No.29126：244-245.
[3] 杜栋，庞庆华.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2008.
[4] 黄玥.企业内部控制与会计信息质量问题探析[J].中国乡镇企业会计，2012，11：169-171.
[5] 康楠楠.上市公司会计信息质量评价研究[D].东北石油大学，2012
航空维修安全性评价的一种新模型 篇12
所谓安全性评价是指通过对系统存在的危险性进行定性和定量的分析,确认系统发生危险的可能性及其严重程度,提出必要的措施,以寻求最低的事故率、最小的事故损失和最优的安全效益[1]。对航空维修进行安全评价,目的在于了解维修安全状况,并通过对安全状况的总体评价,指导下一时期的安全工作,是综合多因素的评价。
以可靠性为中心的维修理论认为,装备使用维修的基本目的是以最经济的资源消耗来保持、恢复装备的固有可靠性与安全性[1]。同时,随着现代战争对维修性的高度重视,也对装备的维修安全性提出了新的更高的要求。而影响航空维修安全性的指标众多,难以用经典的数学方法进行定量分析,因而客观、准确的评价一个维修组织的安全状况是比较困难的。
所谓灰色系统是指信息部分明确,部分不明确的系统,灰色系统理论作为一门横断面大、渗透性强的新兴边缘学科,目前主要用于社会、经济、农业、生态等本征灰系统的分析、建模、预测、决策、评估、控制等。在航空维修安全性评价中运用灰色系统理论,可以解决评价过程中指标不可量化且具有一定模糊性的缺点,消除经验和主观判断的影响。采用灰色系统理论中的聚类方法,对维修组织中影响维修安全的各个指标进行聚类归纳运算,判断各维修组织所属灰类,进而较全面地对维修组织的安全状况进行评价。
1 灰色聚类原理及计算步骤
灰色聚类是根据灰色关联矩阵或灰数的白化权函数将一些观测指标或观测对象聚集成若干个可定义类别的方法,可分为灰色关联聚类和灰色白化权函数聚类。一个聚类可以看作是属于同一类的观测对象的集合。灰类白化权函数聚类是将聚类对象根据不同聚类指标所拥有的白化数按几个灰类进行归纳,以判断该聚类对象属于事先设定的不同类别中的哪一类[3]。在航空维修安全性评价中,把所要评价的维修组织作为聚类对象,用i表示(i=1,2,…,n);把影响安全的因素作为聚类指标,用j表示(j=1,2,…,m);把维修安全的综合评价结果作为聚类灰数(灰类),用k表示。
灰色聚类计算步骤如下。
第一步:聚类要素的确定 确定聚类对象,聚类指标以及聚类灰类。
第二步: 给出聚类白化数dij(第i个聚类对象中第j个聚类指标中所拥有的白化数,i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,m),并构造样本矩阵D
第三步:确定各灰类白化函数 记fjk为第j个指标属于第k灰类的白化函数。
第四步:求灰色聚类权ηjk(第j个指标对第k个灰类的权重)
第五步:求聚类系数σik(第i个聚类对象属于第k个灰类的系数)
第六步:按最大原则确定聚类对象属于何类
令σi=(σi1,σi2,...,σin),若有σik*满足σik*=
则称聚类对象i属于灰类k*。
2 航空维修安全性评价体系的建立
随着高新技术在装备中的广泛应用,装备结构的复杂化,装备运用的规模化、体系化,形成了维修安全因素的多样化、复杂化[1]。从影响航空装备维修安全的诸多因素来看,一般可从人、机、环境、管理等四个方面考虑,每个方面根据实际情况可进一步对其进行划分。本文将4个影响安全的主要因素细分为16个评价指标,构成了航空维修安全评价体系,其具体评价体系见图1。
3 实例分析
由于实际需要,对工作条件相同的4个维修组织进行维修安全评价。每个维修组织的评价指标都相同,具体如图1所示。专家以百分制对各个维修组织的各项评价指标打分,运用灰色聚类理论在对打分值白化的前提下,进一步计算、分析、归纳,从而确定各个维修组织的安全情况所属灰类。其中聚类对象为这4个维修组织(设为维修组织1,维修组织2,维修组织3,维修组织4),聚类指标如图1所示16个评价指标,白化函数因指标的不同而异,评价结果为:优秀,良好,一般,差。具体计算分析过程如下:
3.1 确定聚类要素
有4个聚类对象,记为i=1,2,3,4;聚类指标有16项,记为j=1,2,…,16;聚类灰类分为4类,记为k=1,2,3,4。
3.2 构造样本矩阵
。
3.3 确定各灰类白化函数
(1)指标2、7、8、10、12、13、14、15、16取图2所示白化函数,评分标准如下:
第1类(k=1),90～100分;
第2类(k=2),80～90分;
第3类(k=3),60～70分;
第4类(k=4),60分或60分以下。
(2)指标1、3、4、5、6、9、11取图3所示白化函数,评分标准如下:
第1类(k=1),95～100分;
第2类(k=2),85～95分;
第3类(k=3),65～80分;
第4类(k=4),60分或60分以下。
3.4 求灰色聚类权
由图2和图3,按式(2)计算得ηjk,如表1所示。
3.5 求聚类系数
由式(3)计算得σik值,如以下矩阵所示
3.6 确定聚类对象所属灰类
维修组织1:
维修组织2:
维修组织3:
维修组织4:
经计算、判断得出各个维修组织的安全评价所属灰类,除维修组织2的评价属于“良好”以外,其他维修组织的评价均为“优秀”。根据打分情况和计算结果可以看出,灰色聚类方法的运用排除了主观因素的影响,较好地解决了评价指标众多的问题,故此方法是适用的,结果是可信的。
4 结束语
应用灰色聚类理论进行航空维修安全性评价,通过相应的归纳、运算、比较,能够直观地对相同标准下维修组织的维修安全状况做比较客观的评价,为维修安全的系统分析提供了科学方法,为维修安全的有效管理提供了定量的决策依据。在白化函数及评分等级的确定中,可以由经验主观决定。细化影响航空维修安全的指标,会使得评价结果更合理、客观,但随着数据增多,采用计算机编程计算则更快捷、方便。具体到每一个维修组织,可以利用灰色系统理论中的灰色关联方法进一步分析对安全影响最大的指标是哪一项,从而进一步改善维修安全管理的有效性和针对性。
参考文献
[1]陈学楚.现代维修理论.北京:国防工业出版社,2003
[2]张执国,陈云翔,张诤敏.基于模糊评判的航空装备系统安全评价.航空可靠性工程进展,
[3]邓聚龙.灰色系统理论教程.武汉:华中理工大学出版社,1992
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