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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明提出了一种基于离散型Hopfield神经网络的化学实验室风险预警方法将通风照明设备运行状况a1、控温控湿设备运行状况a2、电路系统运行状况a3、危险化学品存放环境状况a4、危险化学品化学性质保存状况a5、实验仪器安全检查状况a6、实验仪器安全运行状况a7、安全指示标志状况a8、防火防爆设备运行状况a9、实验环境卫生状况a10、应急设备状况a11、应急疏散通道状况a12的实际结果编码化并输入到构建的离散型Hopfield神经网络中，在多次迭代后保持不变的特性实现对高校化学实验室安全状况多指标评估体系的风险预警。本发明解决需要大量数据进行仿真、迁移性差、构造方法复杂的问题，实现了对实验室安全状况直观、快速、准确的风险预警。

主权项：1.一种基于离散型Hopfield神经网络的化学实验室风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建化学实验室安全多指标评估体系面向化学实验室的安全多指标评估体系包括：通风照明设备运行状况a1、控温控湿设备运行状况a2、电路系统运行状况a3、危险化学品存放环境状况a4、危险化学品化学性质保存状况a5、实验仪器安全检查状况a6、实验仪器安全运行状况a7、安全指示标志状况a8、防火防爆设备运行状况a9、实验环境卫生状况a10、应急设备状况a11、应急疏散通道状况a12；共12个二级指标；将二级指标的风险状况为5个层次，从优到差分别为：风险很低、有一定风险、风险较大、风险很大和风险极大；创建关于化学实验室的安全多指标评估体系的神经网络评估模型输入矩阵，输入矩阵的行数为二级指标个数，此处为12，输入矩阵的列数为5，每一列分别表示某二级指标的风险很低、有一定风险、风险较大、风险很大和风险极大五种预警结果；为输入矩阵编码，取值为1或-1，当二级指标为风险很低状况时，二级指标所在行的第一列编码为1，其余列为-1，当二级指标为有一定风险状况时，二级指标所在行的第二列编码为1，其余列为-1，当二级指标为风险较大状况时，二级指标所在行的第三列编码为1，其余列为-1，当二级指标为风险很大状况时，二级指标所在行的第四列编码为1，其余列为-1，当二级指标为风险极大状况时，二级指标所在行的第五列编码为1，其余列为-1，具体为： 其中，XAt表示化学实验室安全状况多指标评估体系的评估网络在第t次迭代时的输入矩阵，为XAt矩阵中第i行第z列在第t次迭代时的编码值，i＝1,…12，z＝1,…,5；2建立基于离散型Hopfield神经网络的评估模型建立用于评价化学实验室安全状况多指标评估体系的离散型Hopfield神经网络评估模型HA；HA神经网络具有5×12个神经元，神经元的初始状态设定为XA中的编码值，每个神经元的输出与其他神经元的输入连接；①HA神经元的输入：Hopfield神经网络神经元的输入分为内部输入和外部输入，其中内部输入为其他神经元的加权输出，外部输入为数据信息，第五行第一列神经元的输入为： 其中，表示HA神经网络中第一行第一列神经元在第t次迭代时的的输入向量，表示第t次迭代时HA神经网络中其他神经元向第一行第一列神经元的连接权值，表示第t次迭代时HA神经网络中第q行第p列神经元向第五行第一列神经元的连接权值，p＝1,…,5，q＝1,…,12，任意权值的初始值为两个连接神经元的状态乘积；②HA神经元的计算：Hopfield神经网络神经元对输入信息和权重进行乘积求和运算，第一行第一列神经元的计算公式为： 其中，表示HA神经网络中第五行第一列神经元在第t次迭代时的计算公式；③HA神经元的输出：Hopfield神经网络神经元的输出由二值函数计算，第一行第一列神经元的输出为： 其中，表示第一行第一列神经元在第t次迭代时的输出，由以上公式得到HA神经网络的输出矩阵为； 其中，YAt表示HA神经网络在第t次迭代时的输出矩阵，表示HA神经网络中第五q第p列神经元在第t次迭代时的输出，④HA神经元的训练终止条件：利用公式4计算YAt+1，若YAt+1＝YAt时停止计算，选取t时刻的YAt作为HA神经网络的最佳状态，完成训练；否则，t增加1，返回步骤②；3化学实验室安全状况评估利用训练好的HA，使用收集到的全部二级指标包括通风照明设备运行状况a1、控温控湿设备运行状况a2、电路系统运行状况a3、危险化学品存放环境状况a4、危险化学品化学性质保存状况a5、实验仪器安全检查状况a6、实验仪器安全运行状况a7、安全指示标志状况a8、防火防爆设备运行状况a9、实验环境卫生状况a10、应急设备状况a11、应急疏散通道状况a12作为模型的输入变量，得到HA神经网络的最佳状态作为化学实验室安全状况多指标评估体系的风险状况预警结果；当HA神经网络的最佳状态为第一列神经元被激活时，风险预警结果为风险很低，当HA神经网络的最佳状态为第二列神经元被激活时，风险预警结果为有一定风险，当HA神经网络的最佳状态为第三列神经元被激活时，风险预警结果为风险较大，当HA神经网络的最佳状态为第四列神经元被激活时，风险预警结果为风险很大，当HA神经网络的最佳状态为第五列神经元被激活时，风险预警结果为风险极大。

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