[發明專利]一種基于定性數據的定量化風險評估方法

在審

• 申請號: 201910236522.4
• 申請日: 2019-03-27
• 公開（公告）號: CN109978373A
• 公開（公告）日: 2019-07-05
• 發明（設計）人: 葛珊珊;張韌;楊忠;楊理智
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 上官鳳棲

1.一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、專家評語的收集和整理；

步驟二、評語的云模型表達和修正；

步驟三、計算綜合云數值特征；

步驟四、生成風險云圖及各等級隸屬度；

步驟五、基于專家經驗構建貝葉斯網絡；

步驟六、貝葉斯網絡條件概率設定；

步驟七、貝葉斯網絡風險推理。

2.如權利要求1所述的一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于：所述步驟一中，根據n個專家的定性資料對指標進行評價，構建各個指標的評語集V＝{極低，較低，中等，較高，極高}。

3.如權利要求2所述的一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于：所述步驟二中，將評價指標分為兩種屬性：“指標越大風險越大型”、“指標越小風險越大型”，針對兩種類型指標的特點，提出兩種類型指標的云評價模型：

指標越大風險越大型指標，評語集如下：

V₁＝{極低，較低，中等，較高，極高}

對應的取值區間分別為(80，100)、(60，80)、(40，60)、(20，40)、(0，20)；

指標越小風險越大型指標，評語集如下：

V₂＝{極高，較高，中等，較低，極低}

對應的取值區間分別為(0，20)、(20，40)、(40，60)、(60，80)、(80，100)。

4.如權利要求3所述的一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于：所述步驟三中，將專家評語轉化為云模型數值特征，對于評價集中“較低”、“中等”、“較高”的雙邊約束評語，采用如下公式進行表達：

其中，Ex為期望，En為熵，He為超熵，a為約束的下邊界，b為上邊界，k為常數；

對于“極低”、“極高”的單邊約束評語，將其單邊界作為其缺省期望值，用半降半升云進行表達：

運用浮動云算法綜合云模型數值特征如下：

其中，W_i，i＝1，2，...，n代表各專家的權重。

5.如權利要求4所述的一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于：所述步驟四中，采用正向正態云發生器生成風險云圖，計算云滴落于各評語區間的頻率，以此表示概念對各風險等級的隸屬度，作為貝葉斯網絡輸入的先驗概率。

6.如權利要求5所述的一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于：所述步驟五中，根據專家對于風險要素影響機理梳理指標之間的因果關系，構建貝葉斯網絡結構。

7.如權利要求6所述的一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于：所述步驟六中，采用蒙特卡洛算法進行模擬試驗，得到各子節點與父節點之間的條件概率。

8.如權利要求7所述的一種基于定性數據的定量化風險評估方法，其特征在于：所述步驟七中，將先驗概率和條件概率作為輸入，進行貝葉斯推理，計算出研究區危險性對各風險等級的隸屬度。