略談化工企業安全中的人工神經網絡

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一、化工企業安全管理評價體系

1評價體系建立的原則依據化工行業的安全評價體系依賴于化工行業的生產實際情況，利用模糊評判模型方法及層次分析法進行綜合分析。綜合分析依賴于3個方面：（1）化工企業安全文化評價指標；（2）化工企業安全文化指標；（3）化工企業安全文化指標權重。對于要構建的化工企業安全管理評價指標體系這樣一個復雜的工程，要求涵蓋現在化工企業安全管理的多方面內容。我們這里從六個方面來構建：（1）企業安全物質文化；（2）企業安全行為文化；（3）企業安全制度文化；（4）企業安全觀念文化；（5）企業系統文化的持久性；（6）企業系統文化的開放性來建立安全管理評價體系，該管理評價體系又從這6個方面細化為多個條款，依據現有的法律、法規以及國家規范對每個評價指標做了闡釋，確定各個條款在這個評價體系中占的權值。2建立化工企業評價指標的意義和方法現代化工企業和其他行業一樣處于各行各業飛速發展的信息時代，安全評價體系建設工作是直接影響化工行業發展的大事。安全評價指標體系的完善程度關系化工企業的發展，現代化管理是否達標跟上時代步伐，因此建立化工企業評價指標體系意義重大。（1）理論分析化工企業安全評價體系的特點，論述神經網絡技術在該評價體系中的可行性，提出建立基于人工神經網絡的化工企業安全評價體系方法。（2）充分考慮化工生產企業的多種因素，確定評價指標各細則條目，條目要求囊括生產過程的所有相關因素。（3）在認真總結前人研究的基礎上，結合所構建的安全評價指標體系，以及采集到的各生產工段的安全狀況數據，構建了適于化工企業安全評價的基于神經網絡技術的BP網絡非線性模型。

二、人工神經網絡在化工企業安全管理評價體系中的體現

1人工神經網絡技術在化工企業安全評價中的可行性人工神經網絡的基礎單元是神經元，網狀連接的神經元模擬人的大腦活動方式來處理數據信息，這些信息是并行出來的，其網絡結構像一個復雜局域網的拓撲圖，進行非線性的信息處理和傳輸。人工神經網絡就像人的大腦一樣進行活動，接受外界來的信息后訓練神經網絡，這些神經網絡模型邊學習、邊適應、聯想記憶，模擬的神經網絡模型避開復雜的數學運算，在非完善數學模式的狀態下取得較為理想的分析效果。如今神經網絡技術在多個領域受到學術研究和技術應用的青睞，應用在模式識別、智能控制、虛擬技術、人工智能等多個領域。我們知道互聯網絡拓撲分為多種結構，神經網絡模型與之類似也存在多種拓撲連接方式。2BP神經網絡結構在評價體系的設計體現BP神經網絡模式是最常用的神經網絡拓撲方式。BP網絡模型模擬人的神經網絡處理信息的機理是：當信號m進入輸入單元，通過隱單元作用到輸出單元，中間含非線性變換的過程，從輸出單元輸出信號n，神經網絡訓練任一樣本，樣本包括輸入信號m和期盼的輸出值k，k與n之間必然存在差異，通過隱單元的作用減小k和n之間的差異，使誤差降低最低。神經網絡多次進行這種訓練過程，差異到最小時訓練終止。BP網絡模型由4個模型組成，輸入輸出模型、變換函數模型、計算誤差模型和自我訓練模型。BP神經網絡在安全評價體系中的應用：首先確定神經網絡的拓撲結構，該結構的層級是多少，輸入層節點、輸出層節點以及隱含層的節點到底有多少，信息做到具體化。將神經網絡與安全管理評價體系中的相關參數關聯，與評價體系關聯的參數的種類、數量以及特征都有拓撲結構建立對應關系，確定各參數在管理評價體系中的狀態及表達方式。篩選學習樣本提供給神經網絡進行訓練，盡量將樣本采集全面，樣本越多越能全面的供神經網絡學習，盡量把樣本選擇多樣化且有代表性，樣本代表企業安全生產過程的各自安全狀態，樣本的訓練過程其實也是對網絡中節點間的權值修正和誤差拉近的過程。為了降低整個網絡的負責度級別，盡量避免選擇高難度的函數來作為處理函數，一般選擇非線性復雜低的函數作為神經網絡的作用函數。安全評價知識庫是建立安全評價體系的集中點，輸入節點、輸出節點以及隱含節點是安全評價知識庫的要素，賦予網絡節點間的權值也是安全評價知識庫的要素，這些要素構成了系統安全評價知識庫，為神經網絡活動提供支持。聯系實際安全生產情況，神經網絡不能脫離實際情況，在學習和訓練過程都要將實際模擬過程的特征值導入到神經網絡。依靠前面建立的系統安全評價知識庫多次進行培訓學習，每次學習的結果數據作為新的樣本充實安全評價知識庫，整個過程形成良性循環。3人工神經網絡在評價體系中的優點（1）評價處理速度快，基于神經網絡的特征，物理結構是并行的，信息處理方式為并行處理，通過選擇所有安全評價體系中的指標內容，克服只是片面評價的弊端，全面對化工企業安全管理評價體系和所有影響參數的狀態進行評價。（2）優越的自我學習能力，利用神經網絡事先構建的知識庫和所具有的自適應能力，通過不斷訓練和學習，結合歷史的案例和現在的新技術新知識，建立適應當前生產實際的安全管理評價體系。（3）人工神經網絡理論具有很強的容錯能力，只有作用函數和數據結構選擇恰當才能利用神經網絡的特性進行分析處理，得到當前系統安全狀態的評價值。基于神經網絡的評價方式雖然有很多優點，但是一些有代表性的評價方法如AHP方法，Fuzzy評價方法也具備其存在的空間和價值。基于神經網絡的評價方法是通過這些傳統有代表性的評價方法總結學習達到目的的。如果評價指標體系中某個參數發生變化時，先利用傳統的評價方式獲得評價樣本，神經網絡借助于這些評價樣本進一步通過學習訓練達到建立完善安全管理評價體系的目的。

三、結語

化工企業是高危行業，規模越大，生產手段越先進其安全問題涉及的人身及國家財產問題范圍更廣。化工企業建立安全管理評價體系，有助于主管部門進一步掌握化工企業安全管理的發展趨勢，并可為制定宏觀政策提供決策依據，運用新的人工神經網絡科學技術完善安全管理評價體系的結構，使化工企業管理走向規范化、科學化和系統化，使化工企業走上良性發展的道路。

作者：趙秀梅單位：吉林司法警官職業學院