【摘 要】
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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风险多指标评估体系；其次，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，使用学习率对离散型Hopfield神经网络进行优化，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
【机 构】
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北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFC1900800-05）； 国家自然科学基金资助项目（61890930-5，61622301）；
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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风险多指标评估体系；其次，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，使用学习率对离散型Hopfield神经网络进行优化，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。
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