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数据驱动贝叶斯网络在实验室安全事故风险评估中的应用

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1.1实验室安全形势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.2风险评估的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1贝叶斯网络方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.2数据驱动风险评估进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

贝叶斯网络理论及其在风险评估中的基础应用．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1贝叶斯网络的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.1贝叶斯网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.1.2网络节点与边．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2贝叶斯网络的推理机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.1信念传播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.2因果推理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.3贝叶斯网络在风险评估中的初步应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3.1风险因素识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3.2风险传播路径分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

数据驱动贝叶斯网络构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.1.1实验室安全数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.1.2数据清洗与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2贝叶斯网络结构学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2.1基于约束的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.2.2基于分数的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.3网络参数学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3.1极端贝叶斯估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.3.2期望传播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.4网络模型验证与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.4.1蒙特卡洛模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.4.2实验数据对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

实验室安全事故风险评估模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.1实验室安全风险因素体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.1.1物理性风险因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.1.2化学性风险因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1.3生物性风险因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.1.4环境性风险因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．