桥梁作为潜在恐袭目标的ANP仿真模型

为评估桥梁恐怖袭击风险,提出了一种基于网络分析法（ANP）的桥梁恐怖袭击风险评估仿真模型,通过构建桥梁恐怖袭击风险评估指标体系和ANP网络模型,采用delphi咨询法和Saaty标度法对部分定性评估指标进行了量化,利用Super Decision软件,分别使用ANP和AHP两种方法对某地区5座桥梁作为潜在恐袭目标进行了风险评估和对比分析。仿真结果表明,ANP方法能改进AHP风险评估模型的不足,评估结果可为相关部门反恐提供决策参考依据。     

基于稀有事件仿真的商业银行个人信用风险评估研究

系统仿真是风险评价的一种重要手段,针对商业银行个人信用风险预警问题,提出一种基于稀有事件仿真的个人信用风险评估方法.采用商业银行个人未偿还贷款的概率作为衡量个人信用风险高低的标准,构造基于稀有事件的商业银行个人信用风险识别模型,利用交叉熵方法构建了一种稀有事件仿真的有效算法,并由此估计出发生损失的概率.实证分析结果表明,模型对商业银行个人信用风险具有很强的识别能力,从而提供了一个风险预警的新视角.     

基于稀有事件仿真的商业银行IT操作风险评估研究

系统仿真是风险评价的一种重要手段,针对商业银行IT操作风险预警问题,提出了一种基于稀有事件仿真的IT操作风险评估方法。采用商业银行IT操作风险的概率作为衡量IT操作风险高低的标准,构造基于稀有事件的商业银行IT操作风险识别模型,利用交叉熵方法构建了一种稀有事件仿真的有效算法,并由此估计出发生损失的概率。实证分析结果表明,模型对商业银行IT操作风险具有很强的识别能力,从而提供了一个风险预警的新视角。     

排队论在生化恐怖袭击的医疗救助中的决策支持

生化恐怖袭击事件是危害性极大的小概率事件,并且无法通过历史经验和真实实验来提高应急响应能力。以评估医疗救助能力的排队论模型为例,提出了应对生化恐怖袭击的非稳态系统的建模和求解方法,建立了适合生化恐怖袭击事件特性的多库决策支持系统结构,将有关生化恐怖袭击事件处置的模型和算法集成到系统中,验证了系统的可行性和实用性。     

基于残余抗原学说的动态记忆风险识别模型

以小概率事件风险识别为研究对象,提出一个基于残余抗原学说的动态记忆风险识别模型DMRIM。DMRIM针对小概率事件风险的无规则等特点,将风险的强度和频度直观地、动态地映射为残余抗原的浓度,以残余抗原刺激免疫记忆、指导抗体进化、控制识别器的生命周期,突破了传统的记忆细胞生命周期,实现了识别器分布自制,提高了小概率事件的辨识能力。仿真实验表明,DMRIM充分体现免疫记忆的动态性,有效地识别小概率事件,其可行性在实际应用中得到了验证。     

效用理论在信息安全投资优化中的应用

为了解决组织预算过程中信息安全投资最优的问题,建立了安全投资与风险控制的关系模型,对安全投资的有效性进行了研究,提出了降低事件发生概率有效性及缓解损失有效性的新概念.采用效用理论作为组织财富、风险损失和安全投资的描述模型,指数效用函数作为组织投资收益的描述模型.分析了安全投资的边界,使用求偏导数取极值的方法对投资效用函数进行了研究,并求得最小投资的解.应用实例表明,基于效用的风险度量方法是科学的,损失效应越大的安全事件需要更大的安全投资.     

面向涉恐领域的知识图谱构建方法

近年来,世界各地的恐怖袭击事件时有发生,为了减轻安防人员对涉恐信息分析工作的负担,需要提供工具辅助相关人员对海量信息进行整理,因此研究并实现了面向涉恐领域的知识图谱。首先,针对海量的互联网信息,采用了分布式爬虫技术进行数据的采集,并使用双向门控神经网络(BI-GRU)+注意力机制(Attention Mechanism,Att)等模型实现对信息的抽取;然后构建了涉恐领域本体库,并在此基础上完成了涉恐领域知识图谱的构建以及知识图谱的可视化展示。该研究成功地将知识图谱的构建技术应用到涉恐领域,对相关工作有一定的参考价值。     

交叉熵算法在企业违约风险评估中的应用研究

系统仿真是风险评价的一种重要手段,针对企业违约预测问题,提出了一种基于交叉熵算法的违约风险评判方法。采用公司未偿还贷款的概率作为衡量违约风险高低的标准,利用交叉熵方法构造企业违约风险识别模型及其算法,并由此估计出发生损失的概率。与传统的预测方法进行比较,结果表明该模型对违约风险具有很强的识别能力,预测精度高。     

效用函数在IT风险评估中应用

把效用函数引入IT风险评估领域,利用效用函数反函数,定义绝对损失效应和相对损失效应,并用以度量安全风险;在此基础上建立了统一的风险等级划分标准。绝对损失效应能度量高损失、低概率与低损失、高概率风险事件间差异,相对损失效应能度量不同规模组织风险承受能力差异,而普遍使用的平均损失却不能度量这些差异。     

基于排队Petri网的战时物流中心能力与风险评估

战时后勤物流中心直接服务于前线部队,其“配送能力”和“敌袭风险”是配送决策的关键因素;但其服务流程繁琐,不确定性大,是典型的复杂离散事件动态系统,难以全面、准确、直观进行描述。采用系统仿真方法,依据实际作业流程,对普通排队Petri网进行扩展,构建带有风险因素的排队Petri网物流中心模型;通过仿真实验,研究不同模型参数对物流中心能力影响,发现瓶颈原因,并得出配送能力与风险评估值,综合决策。仿真结果表明,该方法在能力评估,瓶颈原因发现,风险评估和综合决策上有一定优越性。     

基于游戏引擎的机场鸟击风险三维可视化方法

鸟击事件是威胁航空安全以及导致航空事故发生的最主要原因之一.鸟类生态调查研究和鸟击风险防控是机场必要的日常业务.为了使机场鸟击防范工作更有针对性，对存在于三维空间中抽象的鸟击风险评估结果进行可视化具有重要应用价值.本文提出一种基于游戏引擎的鸟击风险三维可视化方法，并以厦门翔安国际机场为例，开发了一套鸟击风险可视化系统来实现该方法.构建了机场周边10×40平方公里上空的三维地理场景及鸟击风险三维标量场，叠加机场净空区三维模型，根据鸟情观测数据，模拟鸟类飞行路径，最后通过摄像头漫游与飞机飞行模拟的方式实现了风险场场景的沉浸式动态展示.该系统可为机场飞行安全管控提供辅助决策支持.     

民航机场应急救援大数据处理平台架构研究

安全是民航领域的第一准则,随着新一代信息技术和机场行业的发展,机场运行产生的业务数据呈爆炸性增长,论文依托大数据存储和处理技术,构建机场应急救援大数据处理平台,能更有效支撑现场指挥,智能决策,遇案推演,趋势预测,舆情监控等各项救援行动需求。通过结合目前国内外民航机场应急救援领域大数据技术的应用现状,梳理机场应急救援需求及数据类别,设计并搭建机场应急救援大数据处理平台整体架构;对大数据处理基础对的名称节点、数据节点进行功能设计,并对大数据平台数据批处理计算、流处理计算等计算需求进行研究,提供具体的处理引擎;分析表明研究成果有助于提高我国民航机场安全运行效率,为民航机场应急救援大数据处理平台提供支撑。     

机场综合监视与引导系统运动模块设计及实现

随着民航运输业的迅猛发展,机场起落流量逐年增大,机场内各种车辆的运行给机场场面管理带来巨大的压力。对于目前民航这种发展形势,近年来提出了地面滑行引导与控制系统概念,该概念旨在满足繁忙机场的滑行引导与控制需求。结合传统地面滑行引导与控制系统概念设计了滑行引导运动模块,并通过C＋＋实现。     

基于模糊神经网络的民航物流预测研究与仿真分析

为合理规划我国机场改扩建方案,针对目前民航业特点,从客运量的角度对民航物流预测进行研究,在综合分析影响客运量因素的基础上,提出了模糊对角回归神经网络滚动预测模型.此模型在前端网络处理层对不确定性因素进行模糊量化处理,对确定性因素进行归一化处理,有效地解决了模型输入量纲不一致的问题.通过实际数据的检验与内回归神经网络、外回归神经网络的预测结果相比较,证明应用此模型进行民航客运量预测有较高的预测精度.并在此基础上利用Visual Basic语言开发了民航物流预测仿真系统,对预测结果进行仿真验证,试验结果表明该仿真系统具有广阔的应用前景和推广价值.     

基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计

为提升离港航班运行效率，根据机场协同决策规范（A-CDM）中关于离港航班可变滑行时间（EXOT）的有关规定，分析了相关影响因素。根据数据分析处理和民航专家知识建立了一种基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计模型。贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分析的工具。应用其增量学习特点对模型进行动态调整，实现了对场面实时变化的把控。以国内某大型枢纽机场为例，使用期望优化（EM）算法实现了对随机缺失数据的处理，并验证了模型的有效性。对实验结果与该机场实际运行数据对比表明，所建模型能有效地估计离港航班滑行时间且具有较高的置信度。     

一种应用于机场廊桥监控网络的路由算法

针对民航机场廊桥监控网络在机场停机坪现场测试中暴露的网络节点过早死亡、网络生命周期短的问题,对该系统无线网络架构中路由层算法进行优化,采用基于剩余能量和位置的改进LEACH算法,根据网络环境的因素综合考虑节点剩余能量、网络平均剩余能量以及节点位置,分步选出最优簇头,同时,采用能量估算方法确定网络平均剩余能量,达到均衡网络能耗且延长网络生命周期的目的.最终利用Matlab软件对民航机场廊桥监控管理系统建模仿真,仿真结果表明：提出的算法比网络原有路由层LEACH算法在均衡网络能耗和提高网络生命周期上均具有优越性.     

The Lateral Conflict Risk Assessment for Low-altitude Training Airspace Using Weakly Supervised Learning Method

The lateral conflict risk assessment of low-altitude training airspace strategic planning, which is based on the TSE errors has always been a difficult task for training flight research. In order to effectively evaluate the safety interval and lateral collision risk in training airspace, in this paper, TSE error performance using a weakly supervised learning method was modelled. First, the lateral probability density function of TSE is given by using a multidimensional random variable covariance matrix, and the risk model of a training flight lateral collision based on TSE error is established. The lateral conflict risk in specific training airspace is analyzed, and then the lateral collision model is built. Through the quantification of the risk probability of lateral collisions, the security level of a specific airspace is evaluated. The analysis of the examples shows that for normal training flight in a variety of 4D flight track data, the lateral collision risk in specific training airspace is 0.543744 × 10^-13, the conflict risk meets the requirement of safety target level of international civil aviation organization.     

BI前端工具在民用机场数据领域应用的研究

该文通过对民航机场领域数据业务的深入分析,以及对目前各种主流BI前端工具应用的研究,提出了如何更好地使用BI前端数据分析工具进行相关领域数据分析和挖掘的解决方案。文中介绍了作者针对机场不同业务场景,应用BI前端工具制作的六个实用案例,阐述了BI前端工具中各种分析方法适用的最佳业务场景,为如何更好地在民航机场业务领域进行数据分析提供了一些合理化建议。     

基于攻击图的分布式网络风险评估方法

对信息系统进行有效的风险评估,选择有效的防范措施,主动防御信息威胁,是解决信息系统安全问题的关键所在。将攻击图模型应用于信息安全的风险评佑。首先针对信息安全风险评佑的不确定性和复杂性,将脆弱点关联技术用于风险评估。其次,针对攻击图所描述的攻击路径对于定量指标的分析缺乏相应的处理能力,而风险因素的指标值具有很大的不确定性等问题,采用攻击路径形成概率对信息安全的风险因素的指标进行量化,对原子攻击成功概率进行预处理,提出了基于攻击图模型的分布式风险评佑方法。该方法充分利用网络系统中各个主机的计算能力,极大地缩短了攻击图生成时间。     

面向情景的机场应急仿真系统Petri网建模方法

危机管理是当前的热门话题,其中利用仿真的方法进行应急管理是研究的重要方法之一。文章提出了面向情景的机场应急仿真建模方法,并运用此方法建立了机场应急仿真模型,进行了实验验证。