消费品安全风险评估方法研究 基于仿真技术2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

消费品安全风险评估方法研究 基于仿真技术PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 理论基础1

1.1 相关概念1

1.1.1 消费品安全1

1.1.2 事故致因1

1.1.3 风险评估1

1.1.4 风险耦合1

1.1.5 仿真技术1

1.1.6 贝叶斯网络2

1.1.7 贝叶斯神经网络2

1.1.8 机器学习2

1.1.9 增强学习2

1.2 国内外研究现状2

1.2.1 消费品安全2

1.2.2 风险评估4

1.2.3 风险耦合7

1.2.4 仿真技术9

1.2.5 机器学习11

1.2.6 小结13

第2章 消费品安全伤害场景构成因素关联模型研究15

2.1 构成因素特征分析15

2.1.1 消费者特征分析15

2.1.2 产品特征分析16

2.1.3 环境特征分析20

2.2 消费品伤害场景构成因素关联关系分析21

2.2.1 构成因素关联关系特征21

2.2.2 消费品安全伤害因素风险耦合机理22

2.2.3 构成因素同质单因素耦合关系分析24

2.2.4 构成因素异质双因素耦合关系分析26

2.3 基于N-K模型的构成因素风险耦合测度分析32

2.3.1 耦合风险分类33

2.3.2 构成因素风险耦合测度计算公式35

2.4 消费品风险耦合N-K模型验证36

2.5 小结37

第3章 消费品安全多源数据采集与融合分析38

3.1 总体情况38

3.1.1 数据来源38

3.1.2 消费品类别42

3.2 消费品伤害事件各项因素统计分析43

3.2.1 人的因素43

3.2.2 环境因素44

3.2.3 产品因素45

3.2.4 伤害类型45

3.3 纺织品及服装鞋帽类产品伤害事件各项因素统计分析47

3.3.1 人的因素47

3.3.2 环境因素47

3.3.3 产品因素48

3.3.4 伤害类型49

3.4 儿童用品伤害事件各项因素统计分析50

3.4.1 人的因素50

3.4.2 环境因素51

3.4.3 产品因素53

3.4.4 伤害类型53

第4章 基于仿真方法的消费品安全风险评估模型研究55

4.1 消费品安全风险评估模型构建流程55

4.1.1 风险因素识别55

4.1.2 基于贝叶斯网络的伤害因素—伤害场景关联模型57

4.1.3 基本分类器模型构建58

4.1.4 基于贝叶斯网络的增强学习分类器构建59

4.1.5 消费品安全风险等级判定59

4.2 基于伤害数据的危害因素识别59

4.2.1 多源数据处理59

4.2.2 风险因素库的建立60

4.3 基于贝叶斯网络的伤害因素—伤害场景关联模型64

4.3.1 建立分层贝叶斯网络网络的边64

4.3.2 贝叶斯网络初始化64

4.4 基于贝叶斯网络的基本分类模型65

4.4.1 基于马尔科夫—蒙特卡洛算法的结构学习65

4.4.2 基于EM算法的参数学习67

4.5 基于增强学习的分类器设计67

4.5.1 基于AdaBoost增强学习算法的强分类器结构68

4.5.2 AdaBoost增强学习的算法实现68

4.6 基于矩阵法的消费品危害风险评估70

4.7 小结71

第5章 实证研究72

5.1 基于贝叶斯网络和增强学习的风险评估模型（强分类器）72

5.1.1 风险评估强分类器设计72

5.1.2 模型效果测评73

5.2 基于马尔科夫—蒙特卡洛算法的贝叶斯网络实现产品多因素综合风险评估79

5.2.1 多因素耦合关系风险评估模型79

5.2.2 模型效果测评79

5.2.3 产品的多危害因素综合风险评估80

附录82

1 贝叶斯网络及其NetLogo实现82

2 节模型训练的网络参数98

参考文献101