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系统工程
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陈收

月刊

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410003

长沙市浏河村巷37号湖南省社会科学院内

系统工程/Journal Systems EngineeringCSSCICSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是在钱学森等著名科学家的倡导与支持下，创办的综合性科技期刊，主要刊登系统科学与系统工程前沿领域的理论、方法和应用研究成果。
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    考虑专家可靠性的概率犹豫模糊HAZOP风险评级方法

    高志方穆毅强彭定洪王铁旦...
    122-135页
    查看更多>>摘要：为准确获取危险与可操作性分析(HAZOP)识别出的危险的风险分级与排序信息,进而提高HAZOP分析的质量和效率,提出一种考虑专家可靠性的概率犹豫模糊风险评级方法.首先以概率犹豫模糊集表征危害风险评价信息,旨在充分汇聚HAZOP专家组的集体智慧;其次,提出了一类参数可调的概率犹豫模糊Tversky相似性测度,用于风险评级过程中评价信息间相似性的度量;然后考虑到H AZOP专家给出准确评价能力的差异,构建了专家可靠性度量方法与相应的概率犹豫模糊群体评价信息融合方法,并在此基础上进一步发展了适用于HAZOP风险评级的概率犹豫模糊逼近理想解评级法(PHFTOPSIS-Sort);最后,建立基于所提方法的HAZOP分析流程,并以某LNG低温检测设备为例进行分析.结果表明:H1等2个危害被评为风险可忽略级别,H8等8个危害被评为最低合理可行级别,对应排序为H9＞H10＞H3＞H7＞H5＞H6＞H8＞H4.

    危险与可操作性分析风险评级概率犹豫模糊集专家可靠性Tversky相似性测度

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    基于改进Switching集成算法的具有类间重叠不平衡数据分类

    张建同李君昌王来樊重俊...
    136-148页
    查看更多>>摘要：准确识别具有类间重叠的不平衡数据类别有着重要的理论意义与应用价值.首先,基于Switching集成学习框架,结合样本类间重叠度和邻域分布信息,定义了样本类别待转换的概率,进而提出了一种针对具有类间重叠的不平衡数据分类的集成学习算法SwitchingHD.该方法在提升少数类样本可见性的同时,完全保留了少数类样本的真实信息,能有效克服已有Switching集成学习算法在具有类间重叠的不平衡数据分类中的局限性.其次,在3种评价指标下,对比了 SwitchingHD与3类Switching集成算法及2类传统集成学习算法在33个具有类间重叠的不平衡数据集上的分类表现.再次,分析了 6类集成学习算法分类效果对待转换样本比例和基分类器数目的敏感性,给出了最优待转换样本比例的范围及这两个因素的作用效果,分析表明SwitchingHD在AUC下的分类效果显著优于其他集成学习算法,针对具有类间重叠的不平衡数据分类问题具有有效性与优越性.最后,以某地区电信客户数据为例,进一步对比SwitchingHD与11种新颖集成学习算法识别潜在流失客户的效果.

    不平衡数据分类类间重叠邻域分布Switching算法

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    考虑故障状态劣化的并行多个电力设备的预测性维护调度

    耿苏杰王秀利
    149-158页
    查看更多>>摘要：为解决电厂中多个并联设备的维护问题,提出一种基于故障状态的预测性维护调度方法.首先,结合设备当前状态和故障自身劣化特点的影响,改进时变函数预测故障的劣化状态;依据故障状态划分维护优先级,考虑维护资源、供电持续性和电能产量等因素的约束,以总维护成本的最小化为目标构建调度模型;考虑可维护时间的连续性特点,提出两阶段算法对模型求解,先划分维护时间窗将该问题转化为时间段的组合优化问题,再结合全枚法和经济性原则确定最优维护方案.最后,以云南电网中多台变压器的维护为例,对该方法的有效性进行测试和分析.结果显示,相较于传统的基于先故障先维修原则的事后维修模式,本文以故障状态为基础的预测性维护方法在降低维护成本和提高系统稳定性方面具有明显的优越性.

    并行多个设备预测性维护调度故障状态预测维护时间窗

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    《系统工程》来稿须知

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