典型文献
基于离散Hopfield神经网络的化学实验室安全评估
文献摘要：
针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评价法对评估指标进行量化,对评估指标编码;最后,使用学习率对DHNN进行优化,将该方法与传统评估方法进行对比,结果表明该方法能够实现对样本的准确评估.将该方法应用于高校危险化学品实验室安全评估过程中,仿真实验结果表明该方法构建的指标体系合理可行且评估精度较高.
文献关键词：
实验室;层次分析法;模糊综合评价;离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network;DHNN);安全状况;指标编码
中图分类号：
作者姓名：
韩红桂;王远;甄琪
作者机构：
北京工业大学信息学部,北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]韩红桂;王远;甄琪-.基于离散Hopfield神经网络的化学实验室安全评估)[J].北京工业大学学报,2022(11):1150-1158
A类：
DHNN,指标编码
B类：
Hopfield,实验室安全,高校化学实验室,量化评估,discrete,neural,network,安全评估方法,安全状况,多指标评估,模糊综合评价法,用学,学习率,危险化学品
AB值：
0.190723
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