[发明专利]云模型模糊层次分析法在铁路信号系统风险分析中的应用在审
| 申请号： | 201410179324.6 | 申请日： | 2014-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN104102762A | 公开（公告）日： | 2014-10-15 |
| 发明（设计）人： | 张友鹏;徐征捷;苏宏升;赵斌;董海燕 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 730070 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于铁路信号系统风险分析领域的评估方法，首先制定铁路系统的风险等级，采用MATLAB仿真软件的正向云发生器表现风险等级评价云模型并生成标准风险等级评语集云模型图；由专家对某一功能的失效模式根据制定的风险等级打分，得到风险因素集并转换为综合评判矩阵R，专家通过层次分析法得到风险因素集中各个参数相对应的风险因素集权重系数，利用模糊合成算子计算综合评价结果云模型图；将综合评价结果云模型图和标准风险等级评语集云模型图进行对比，得出综合评价结果的风险等级。本发明使风险评估结果更为客观、准确。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 模糊 层次 分析 铁路 信号系统 风险 中的 应用 | ||
【主权项】：
云模型模糊层次分析法在铁路信号系统风险分析中的应用，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：首先制定铁路系统的风险等级，采用MATLAB仿真软件的正向云发生器表现风险等级评价云模型并生成标准风险等级评语集云模型图；步骤2：由专家对某一功能的失效模式根据制定的风险等级打分，得到风险因素集，通过matlab仿真软件的逆向云发生器得到含有(Ex，En，He)参数的综合评判矩阵R；步骤3：专家通过层次分析法得到风险因素集中各个参数相对应的风险因素集权重系数，通过matlab仿真软件的逆向云发生器得到含有权系数参数![]()
的风险因素集矩阵A；步骤4：根据步骤2中的综合评判矩阵R和步骤3中的风险因素集矩阵A利用模糊合成算子计算综合评价结果，将综合评价结果通过MATLAB仿真软件得到综合评价结果云模型图；步骤5：将步骤4中得到的综合评价结果云模型图和步骤1中的标准风险等级评语集云模型图进行对比，得出综合评价结果的风险等级。
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