基于模糊神經網絡的職業(yè)病危害風險評估研究.pdf

1、自改革開放以來，隨著市場經濟體制的建立，我國國民經濟發(fā)展迅速，但與此同時，職業(yè)病危害也日益增多，已成為制約國民經濟進一步發(fā)展及影響構建和諧社會的因素之一。我國建設項目職業(yè)病危害評價工作尚處于起步階段，缺乏系統(tǒng)的，科學的，規(guī)范的評價方法。到目前為止，還沒有任何一個評估方法可以適用于所有行業(yè)和區(qū)域，因此一個準確可靠的評估方法是職業(yè)衛(wèi)生監(jiān)督人員和企業(yè)管理人員迫切想得到的，對控制我國職業(yè)病危害，保障勞動者健康和促進企業(yè)健康發(fā)展具有深遠的意義。

2、 本文是廣東省基金項目(編號2007B031512005)《化工行業(yè)建設項目職業(yè)病危害風險評估模型研究》和國家衛(wèi)生部《基本職業(yè)衛(wèi)生服務試點》的工作的一部分。 本文研究職業(yè)病危害風險評估模型，在綜合分析了傳統(tǒng)的BP神經網絡(BPNN)和模糊邏輯在風險評估中的優(yōu)缺點之后，根據本課題的特點，結合BPNN和模糊邏輯的優(yōu)點，提出了基于模糊神經網絡(Fuzzy Neural Network，FNN)構造分類器的職業(yè)病危害風險評估模型，

3、并進一步討論了模糊神經網絡的結構、學習算法及步驟。本文根據廣東省化工行業(yè)職業(yè)病危害風險評估調查資料，在職業(yè)病危害評價專家的指導下，在分析了職業(yè)病危害風險相關因素的基礎上，應用聚類、Delphi等方法選用了5個與職業(yè)危害事故發(fā)生密切相關的指標作為評估因子。以800家資料完整的存在有毒有害作業(yè)的企業(yè)職業(yè)衛(wèi)生資料為訓練測試數據，對網絡進行訓練和測試，對測試結果進行評估，通過計算危害風險等級為“高”的一類的分準率和分全率，可以看出該評估效果是良