模糊网络分析法翻译初级
移动Ad-hoc网络分层路由协议综述翻译版
移动Ad Hoc网络分层路由协议综述Hao Huang Nini RaoSchool of Life Science and TechnologyUniversity of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu, PRC 610054************************************摘要在本文中，我们首先讨论MANET（移动Ad Hoc网络）中分层路由协议的分类方式进而比较它们的不同特点。
然后，我们将分析当前层次协议和比较这些协议。
最后，我们预测分析未来的路由协议的设计，并给出结论。
关键字：MANET网络，Ad Hoc网络，分层路由协议；1引言无线网络有很多不同的方案，基本上分为两大类[1]。
第一类被称为“基础设施网络”。
如蜂窝无线网络（无线局域网），节点（或用户）通过基站（或接入点）进行相互通信的基础设施网络。
基站通常是固定的，可以形成一个固定节点固定网络或移动节点网络的基础设施。
当旧基站“切换”到新基站时，移动节点从一个基站范围移动到另一个基站范围内继续无缝通信。
移动无线网络的第二种类型是没有基础设施的移动网络，俗称“移动Ad Hoc网络（MANET）”[2-3]。
Ad Hoc网络是没有固定的基础设施，如战场或抗灾救援的情况下，移动Ad Hoc网络相比传统无线网络是更好的选择。
Ad Hoc网络通过移动节点或终端之间的自我组织和相互协作，形成一个多跳无线网络，并维持自治系统的方式建立管理无线通道进行快速连接和断开节点之间的通信[4]。
因为随着时间的推移，由于节点移动，新的节点出现拓扑结构会有所不同，无线通信将受到较大的影响，如噪声，衰落和干扰。
此外，无线连接通常比有线网络的带宽更少。
由于这些网络带来了许多复杂的问题，还有许多已知的特设网络方面的难题等待研究人员去解决。
关键问题之一是设计一种高效的路由协议，它允许节点通信，多跳路径和无环路径，并采用自启动和自组织的方式[4]。
汉英语言的模糊性及其翻译
汉英语言的模糊性及其翻译语言是人们沟通思想的工具，其精确性对于信息的准确传递至关重要。
然而，模糊性是自然语言不可避免的一个属性，这一点在汉英语言中尤为突出。
汉英语言的模糊性表现在词汇、语法和语用等多个层面，给翻译带来了一定的挑战。
本文将从汉英语言模糊性的表现、翻译方法及其在实践中的应用三个方面进行探讨。
汉英语言中的词汇具有多重含义和交叉领域，往往难以找到完全对应的词汇。
例如，“江湖”一词在汉语中具有多个含义，如指代社会上各种势力、不受约束的生活方式等，而在英语中则没有完全对应的词汇。
一些抽象词汇在汉英语言中往往具有相似或相近的含义，如“爱”、“美”等，但也存在一些细微的差别，这也增加了翻译的难度。
汉英语言在语法层面也存在一定的差异。
汉语是一种意合语言，句子的结构往往取决于语义的关联，而英语是一种形合语言，句子的结构更加注重形式的完整性和逻辑的严谨性。
因此，在翻译过程中，需要充分理解原文的语义关系，才能准确地在目标语言中表达原意。
语用层面的模糊性主要涉及语言环境、文化背景等因素。
例如，汉语中的一些成语、谚语和俚语等，如果直接翻译成英语，可能会失去原有的文化内涵和比喻意义。
汉英语言中存在一些模糊性表达，如“差不多”、“大致上”等，这些表达在具体语境中具有丰富的含义，而在翻译过程中需要结合上下文进行准确的把握。
针对汉英语言模糊性的特点，可以采取以下几种翻译方法：归化翻译强调将原文中的表达方式、文化意象和语言习惯等转化为目标语言中对应的表达方式、文化意象和语言习惯等。
例如，在翻译“画蛇添足”这个成语时，将其翻译为“to draw a snake with feet”就很好地将原意转化为英语中对应的表达。
异化翻译则保留了原文中的表达方式、文化意象和语言习惯等，以传达原文的异质性。
例如，在翻译“上有天堂，下有苏杭”这个谚语时，将其翻译为“In heaven there is a paradise, and on earth there are Suzhou and Hangzhou.”就保留了原文中的对仗和押韵的特点。
智能翻译的工作原理
智能翻译的工作原理智能翻译，又称机器翻译（Machine Translation，MT），是指通过计算机程序自动将一种自然语言的表达形式转换为另一种语言的表达形式。
其工作原理基于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和机器学习（Machine Learning）等技术，可以大大提高翻译效率和准确性。
基本原理智能翻译的工作原理主要包括以下几个步骤：1.分词与词性标注（Word Segmentation and Part-of-Speech Tagging）：首先，将输入的句子进行分词，将句子拆分成一个个单词或标点符号，并为每个单词确定其词性。
这个步骤的目的是对输入的文本进行初步的处理，方便后续的处理和分析。
2.句法分析（Syntactic Parsing）：根据每个单词的词性和语法规则，对输入的句子进行句法分析，确定词与词之间的依存关系。
通过建立一个句法树或依存图，可以更好地理解句子的结构和含义。
3.语义分析（Semantic Analysis）：在已经进行了句法分析的基础上，进一步对句子的语义进行分析。
这一步通常包括词义消歧、指代消解等任务，旨在准确理解句子中每个单词（或短语）的含义以及彼此之间的关系。
4.翻译模型（Translation Model）：基于已有的语料库和机器学习技术，构建一个翻译模型，即将源语言句子翻译为目标语言句子的模型。
这个模型可以是基于规则的，也可以是基于统计的或神经网络的。
–基于规则的翻译模型主要依靠人工编写的规则库，规定了源语言词组与目标语言词组之间的对应关系。
这种方法简单易懂，但对规则的覆盖面有一定的限制。
–基于统计的翻译模型则基于大量的平行语料，在源语言和目标语言之间进行统计分析，选择最有可能的翻译结果。
这种方法能够通过大数据进行学习，提高翻译的准确性和自然度。
–基于神经网络的翻译模型则利用深度学习技术，通过神经网络结构对源语言和目标语言之间进行映射，从而实现翻译功能。
公共管理学专业英语词汇整理
公共管理学专业英语词汇目标mission/ objective 内部环境internal environment 外部环境external environment 集体目标group objective 计划planning 组织organizing人事staffing 领导leading 控制controlling步骤process 原理principle 方法technique经理manager 总经理general manager 行政人员administrator主管人员supervisor 企业enterprise 商业business产业industry 公司company 效果effectiveness效率efficiency 企业家entrepreneur 权利power职权authority 职责responsibility 科学管理scientific management现代经营管理modern operational management 行为科学behavior science生产率productivity 激励motivate 动机motive法律law 法规regulation 经济体系economic system管理职能managerial function 产品product 服务service利润profit 满意satisfaction 归属affiliation尊敬esteem 自我实现self—actualization 人力投入human input盈余surplus 收入income 成本cost 资本货物capital goods机器machinery 设备equipment 建筑building 存货inventory经验法the empirical approach 人际行为法the interpersonal behavior approach集体行为法the group behavior approach 协作社会系统法the cooperative social systems approach社会技术系统法the social—technical systems approach 决策理论法the decision theory approach数学法the mathematical approach 系统法the systems approach随机制宜法the contingency approach 管理任务法the managerial roles approach经营法the operational approach 人际关系human relation心理学psychology 态度attitude 压力pressure 冲突conflict招聘recruit 鉴定appraisal 选拔select 培训train报酬compensation 授权delegation of authority 协调coordinate 业绩performance考绩制度merit system 表现behavior 下级subordinate 偏差deviation检验记录inspection record 误工记录record of labor—hours lost 销售量sales volume 产品质量quality of products 先进技术advanced technology 顾客服务customer service 策略strategy 结构structure 领先性primacy 普遍性pervasiveness 忧虑fear 忿恨resentment 士气morale 解雇layoff批发wholesale 零售retail 程序procedure 规则rule规划program 预算budget 共同作用synergy 大型联合企业conglomerate 资源resource 购买acquisition 增长目标growth goal 专利产品proprietary product 竞争对手rival 晋升promotion 管理决策managerial decision 商业道德business ethics 有竞争力的价格competitive price 供货商supplier 小贩vendor 利益冲突conflict of interests 派生政策derivative policy 开支帐户expense account 批准程序approval procedure病假sick leave 休假vacation 工时labor—hour 机时machine—hour 资本支出capital outlay 现金流量cash 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经济研究助理Electrical Engineer 电气工程师Engineering Technician 工程技术员English Instructor/Teacher 英语教师Export Sales Manager 外销部经理Export Sales Staff 外销部职员Financial Controller 财务主任Financial Reporter 财务报告人F。
功能翻译理论的文本分析法--诺德
诺德功能翻译理论的文本分析模式探究从20世纪50年代开始，西方的翻译理论基本上是与语言学同步发展的。
语言学主导着翻译研究，人们把翻译仅仅是看做是一个符号转换的过程，20世纪60年代，奈达（Eugene A. Nida）以语言学、信息论和符号学为基础提出“动态对等”理论；纽马克（Peter Newmark）又将翻译纳入语义学的研究之中。
而20世纪70年代出现的德国功能学派翻译理论则独树一帜，首先摆脱了当时盛行的对等翻译理论的束缚并明确提出仅靠语言学是不能解决翻译问题的，并且拓宽了翻译理论研究领域，赋予翻译更多的涵义。
正如埃德温·根茨勒（Edwin Gentzler）所说，在过去的20多年里，西方翻译理论研究的发展出现了两大转换：（1）翻译理论研究由“源语文本为导向”过渡到了“以目的语文本为导向”的研究；（2）翻译培训模式由单纯的语言学转向了文化因素和语言学因素相结合的模式。
而德国功能学派多年以来一直是这两个方面的先驱者。
功能翻译理论视翻译为一项需要考虑读者和客户要求的全新的目的性交际活动，是基于目的性理论（Skopostheorie）的建立而提出的。
目的论的雏形是由凯瑟琳娜·赖斯（Katherine Reiss）在1971年提出，后由她的学生弗米尔（Hans J. Vermeer）于1978年明确创立理论，并在应用和研究中不断发展。
曼塔里（Justa Holz Manttari）借助交际理论和行为理论的概念，将其扩展为翻译行为理论。
功能学派第二代代表人物是诺德（Christiane Nord），她是德国功能学派的集大成者和主要倡导者之一，1997年出版的《翻译作为具有目的性的活动》（Translating as a Purposeful Activity）一书，使她成为第一位用英文系统总结功能派各种思想、深入浅出介绍功能派的学术理论和术语的学者。
本文旨在通过对于诺德功能翻译理论的文本分析模式的探究，归纳其在实用翻译和文学翻译中的应用、找到文本分析模式存在的不足之处。
模糊神经网络的研究及其应用
模糊神经网络的研究及其应用模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的先进技术，它在许多领域中都得到了广泛的应用。
在本文中，我们将介绍模糊神经网络的基本概念、特点、理论研究以及实际应用，最后对未来发展进行展望。
模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论的多层前馈网络，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现分类和识别等功能。
与传统的神经网络相比，模糊神经网络具有以下特点：模糊化输入：将输入数据转换为模糊量，使网络能够更好地处理不确定性和非线性问题。
采用模糊规则：模糊神经网络采用模糊规则进行计算，这些规则可以很好地描述现实世界中的模糊现象。
双重迭代：模糊神经网络需要进行模式识别和参数优化双重迭代过程，以实现网络性能的优化。
模糊神经网络在许多领域中都得到了广泛的应用，以下是其中的几个典型例子：图像处理：模糊神经网络可以应用于图像分类、图像增强、图像恢复等方面，提高图像处理的效果和速度。
语音识别：模糊神经网络可以应用于语音信号的特征提取和分类，提高语音识别的准确率和鲁棒性。
自然语言处理：模糊神经网络可以应用于文本分类、情感分析、机器翻译等方面，提高自然语言处理的效果和效率。
控制领域：模糊神经网络可以应用于系统建模、控制优化等方面，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
模糊神经网络的理论研究主要集中在以下几个方面：模糊逻辑的研究：模糊逻辑是模糊神经网络的基础，因此对模糊逻辑的研究是十分必要的。
主要研究内容包括模糊集合、模糊关系、模糊推理等方面的研究。
神经网络的研究：神经网络是模糊神经网络的核心，因此对神经网络的研究也是十分必要的。
主要研究内容包括神经元的数学模型、神经网络的训练算法、神经网络的稳定性等方面的研究。
模糊神经网络的建模和优化：模糊神经网络的建模和优化是提高其性能的关键。
主要研究内容包括网络结构的选取、参数的优化、训练算法的设计等方面的研究。
模糊神经网络在实际应用中已经取得了显著的成果，以下是其中的几个例子：电力系统的负荷预测：通过建立基于模糊神经网络的负荷预测模型，可以对电力系统的负荷进行准确预测，提高电力系统的稳定性和安全性。
模糊翻译技巧在英语翻译中的应用
·116·模糊翻译技巧在英语翻译中的应用郝小磊（山西财贸职业技术学院，山西 太原 030031）摘要：当今社会国际化趋势明显，而英语作为一种国际化通用语言，越来越受到人们的关注。
英语翻译在大学生的英语学习中尤为重要，准确掌握各项翻译技巧能有效提高大学生的综合素质。
传统观念认为，语言翻译追求“准确性”，认为越精确越好，但生活中，往往精确翻译反倒不能表达准确语义。
恰当应用模糊翻译的技巧，有时更能自然准确地表情达意，在语言表达方面能取得更好的效果。
关键词：模糊翻译；技巧；英语翻译中图分类号：H315.9 文献标志码：A 文章编号：1673-4270(2020)05-0116-03当今社会发展迅速，国与国之间的交流日趋频繁，而英语作为一种全球通用的语言交流工具，越来越受到人们的关注。
英语翻译是英语学习的一个重要组成部分，是所有大学生应掌握的一项必备技能，但在现实生活中，英语翻译存在的问题很多。
如传统观念认为,语言翻译追求“准确性”，认为越精确越好，但生活及交际中，经常出现精确翻译反倒不能表达准确语义。
而模糊翻译作为一种语言翻译技巧，利用其模糊的原则，不但对于有歧义的词可能提供准确的语义，而且更能自然准确地表情达意，在语言表达方面能取得更好的表达效果[1]。
本文针对笔者在英语翻译中应用模糊翻译的经验进行总结。
一、模糊性及模糊翻译在语言中的研究现状[2]模糊性通常是指由于事物属性划分不分明，从而引起判断结果不确定的一种情况，源于事物本身概念等的不确定性，但现实中许多领域都巧妙应用其不确定性达到完美的效果，在语言学习中也是如此。
众所周知，语言是非常复杂、极其抽象的系统，又是翻译的基础。
所以日常谈翻译肯定离不开语言,也就是说要想翻译准确，必须准确理解语言。
而大量实践表明，模糊性也是语言的一种基本属性，因其能应用模糊的原则达到更完美、更准确的效果，在语言学习中一直受到广泛关注。
关于语言的模糊性方面的研究,好多文章都有涉及。
计算机网络专业词汇中英对照
《计算机网络》中英文对照Chapter 1End system P28 端系统Modem P29 调制解调器（俗称：猫）Base station P29 基站Communication link P30 通信链路Physical media P30 物理介质Coaxial cable P30 同轴电缆Fiber optics P30 光纤Radio spectrum P30 射频频谱Transmission rate P30 传输速率Packets P30 （数据）包，或分组Routers P30 路由器Link-layer switches P30 链路层交换机Path P30 路径ISP (Internet Service Provider) P30 网络服务提供商TCP (Transmission Control Protocol) P31 传输控制协议IP ( Internet Protocol) P31 网际协议Intranets P31 内网API (Application Programming Interface) P32 应用程序编程接口Network edge P35 网络边缘Access Networks P38 接入网Ethernet P42 以太网Network core P48 网络核心Circuit Switching P50 电路转换Packet Switching 分组交换FDM (frequency-division multiplexing) P50 频分多路复用TDM (time-division multiplexing) P50 时分多路复用Statistical Multiplexing 统计复用Store-and-forward 存储转发Queuing delays P53 排队延迟Transmission delay P60 传输延迟，或发送延迟Propagation delay P60 传播延迟Throughput P59 吞吐量Internet backbone P57 骨干网Delay P59 延迟，或时延Loss P59 丢包Packet-Switched Network P59 分组交换网络Nodal processing delay P60 节点处理延迟End-to-end delay P66 端到端延迟Instantaneous throughput P68 瞬时吞吐量Network interface card P74 网络接口卡（即网卡）Message P75 消息，或报文Segment P75 （报文）段Datagram P75 数据报Frames P75 帧Packet sniffer P82 数据包监听器Protocol Stack 协议栈Peer entities 对等实体Chapter 2 应用层Server farm P110 服务器集群Infrastructure P110 基础设施，或基础架构Self-scalability P111 自扩展性Timing P114 实时性Bandwidth-sensitive applications P115带宽敏感应用Connection-oriented service P117 面向连接的服务Directory service P121 目录服务Base HTML 基本HTML文件Stateless protocol P124 无状态协议RTT (round-trip time ) P126 往返时间Web proxy caches P128 网页代理缓存Status line P130 状态行Out-of-band P141 （频）带外（的）In-band P141 带内（的）User agents P144 用户代理Mail servers P144 邮件服务器Pull protocol P148 拉式协议Push protocol p148 推式协议Host aliasing P158 主机别名Canonical hostname P158 规范主机名Mail server aliasing P158 邮件服务器别名Load distribution P158 负载分配Top-level domain (TLD) servers P161 顶级域名服务器Authoritative DNS servers P161 权威域名服务器Iterative queries P168 迭代查询Resource records (RRs) P165 资源记录Overlay network P179 覆盖网Nonpersistent HTTP 非持久HTTP，或非坚持HTTP Persistent HTTP 持久性HTTP，或坚持的HTTP Peer-to-Peer (P2P) Network 对等网络Socket programming 套接字编程Chapter 3 传输层Multiplexing and demultiplexing P226 复用与分用Unidirectional data transfer P241 单向数据传送Finite-state machine (FSM) P242 有限状态机Positive acknowledgments P243 肯定确认Negative acknowledgments P243 否定确认Countdown timer P250 （倒数）计时器Cumulative acknowledgment P258 累积确认Receive buffer P269 接收缓冲区，或接收缓存Resource-management cells 资源管理单元Source (port number) 源端口号Destination (port number) 目的端口号Checksum 校验与Pipelined protocols 流水线（型）协议Go-back-N 回退NSelective Repeat 选择重传Timeout （定时器）超时Fast Retransmit 快速重传Flow Control 流量控制Three way handshake 三次握手sequence number 序列号（简写为seq）acknowledgement number 确认号（简写为ack；注意与大小的ACK不同）Congestion Control 拥塞控制additive increase, multiplicative decrease 加性增乘性减Slow Start 慢启动congestion-avoidance 拥塞避免fast recovery 快速恢复duplicate (ACK) 冗余（ACK）Random Early Detection 随机早期检测Chapter 4 网络层Forwarding table P338 转发表Virtual-circuit networks P343 虚电路网络Datagram networks P343 数据报网络Signaling message P346 信令报文Content Addressable Memory P354 内容可寻址存储器Crossbar switch P356 纵横开关Active queue management 主动队列管理Head-of-the-line (HOL) 队头Classless interdomain routing (CIDR) P371 无类域间路由Plug-and-play P376 即插即用Anycast P386 任播Interior gateway protocols P414 内部网关协议Routing information Protocol P414 路由信息协议（RIP）Open shortest Path First OSPF P414 开放最短路径优先Area border routers P419 区域边界路由器Sequence-number-controlled flooding P430 序列号控制的洪泛，或带序列号的受控洪泛Reverse path forwarding (RPF) P431 逆向路径转发Rendezvous point P433 汇聚点Longest prefix matching 最长前缀匹配Scheduling 调度Fragmentation 分片，或分段Fragment Offset 报文段偏移量Network Address Translation (NAT) 网络地址转换NAT traversal NAT穿越Multicast 组播，或多播Unicast 单播Tunneling 隧道技术Link-State Routing Algorithm 链路状态路由算法Distance Vector Routing Algorithm 距离向量路由算法Count to Infinity Problem 无穷计数问题Hierarchical Routing 分层路由autonomous systems 自治系统BGP (Border Gateway Protocol) 边界网关协议in-network duplication 网内复制broadcast storm 广播风暴spanning tree 生成树redundant packets 冗余数据包Chapter 5 数据链路层，或链路层Broadcast channels P461 广播信道Trailer fields P464 尾部字段Link access P464 链路接入，或链路访问Network interface card P466 网络接口卡（即网卡）Parity checks P469 奇偶校验Forward error correction (FEC) P471 前向纠错Cyclic Redundancy Check 循环冗余校验Polynomial code P472 多项式码（即CRC码）Multiple access P475 多路接入Random access protocols P477 随机接入协议CSMA/CD P484 带冲突检测的载波侦听多路访问CSMA/CA 带冲突避免的载波侦听多路访问Token passing protocol P487 令牌传递协议ARP P491 地址解析协议Preamble P497 前导（字段）Exponential backoff P502 指数回退，或指数退避Repeater P504 中继器Virtual-channel identifier P520 虚拟信道标识Cell-loss priority P520 信元丢失优先权Label-switched router P524 标签交换路由器Framing （封装）成帧error detection 误差检测，或检错Channel Partitioning 信道分割式（MAC协议）Taking turns MAC protocol 轮流式MAC协议Collision 冲突，或碰撞Time Slot 时隙Slotted ALOHA 时隙ALOHAUnslotted ALOHA 无时隙ALOHA Nonpersistent CSMA 非坚持CSMA1-persistent CSMA 1坚持CSMAp-persistent CSMA p坚持CSMAToken Ring 令牌环(Wireless) LAN （无线）局域网Hub 集线器Collision domain 冲突域Bridge 网桥。
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模糊网络分析法翻译初级模糊网络分析法（ANP）模型来识别的错误的行为风险（FBR）一、摘要系统安全工作是许多因素的函数，除了它是动态的和复杂的。
可能存在的安全因素之间的关系和依赖性。
因此，系统安全工作应该以整体的方式进行分析。
在这项研究中，安全系统工程一个重要的因素-----错误的行为风险（FBR），试图通过确定网络分析法（ANP）这是一个扩展的层次分析法，并允许对复杂系统的分析。
除此之外，过程中有许多困难和限制测量错误的行为因素。
出于这个原因，对于因素的权重和次要因素必要计算FBR决心通过使用模糊ANP和通过这种方式可以在这一过程中做出更好的决策。
1、介绍在工作系统中，故障的定义通常是指偏离合理，设计和预期行为标准（2003）。
错误的行为要么是减少或拥有的行为要么可能减少工作系统的安全性和性能。
多余的或不恰当的行为也被认为是错误的行为（佃99）。
根据人体工程学方面（麦考密克，1982）工作系统通常分为三组，即手动、机械和自动化系统，。
无论多么复杂的和全面的工作系统，人类和机械因素决定的性能和运行工作系统（库尔特，1993）。
在工作系统中，同步和协调人类和机器的运转取决于工作系统的安全性能。
如果有一个有效的安全管理，达到安全性能也是可能的。
在这种情况下，测量一些可能的风险因素导致错误的行为在工作系统安全性能是非常重要的。
安全管理的文献中，有许多方法提出或为了测量安全性能开发的。
事故的主要方法是统计，事故控制图，态度量表（布劳尔,1994）。
然而，这些方法大部分是被动的或主观的方法。
例如，事故统计数据只显示安全管理在过去的性能，而事故控制图演示了安全管理的当前状态，态度量表包括既是主观和定性的测量。
由于这些原因，这些方法没有一个可以定量评估安全管理的现状和意外事件的发生概率估计（陈和阳，2004）。
然而，在他的研究中，Qien（2001 a，b）采取了一个广泛的一步风险指标的发展，能够提供一个信号或警告。
他的方法包括一个包含八个步骤的过程，包括识别风险影响因素，评估潜在的变化风险影响因素，评估效果变化的风险，选择风险指标（陈和杨，2004）八步法。
在另一项研究中，旨在确定当前的安全性能指标的工作系统，提出了将安全气候与实际工作场所获得的特征职工调查问卷（佃91）。
威廉姆森（1997）又通过调查问卷把安全氛围与工人对他们的工作环境的看法联系起来，。
这两种方法已经证明了它们在预测或预测事件发生的有效性。
事实上，迄今为止在工作场所。
似乎没有经过验证的指标、方法或任何意味着已知能够预测事件的发生。
（陈和阳2004）。
陈、杨（2004）观察到缺陷的研究文献中，基于石化工厂不安全的行为或条件开发出了一种预测风险指标（PRI）。
不安全的观察结果是由基于概率的估计危险（PD），工作接触的频率（FE），许多人（RN）和最大可能的损失风险（MPL）根据几何平均评级组合风险指数一个简单的量化评级。
从上述研究可以看出，在不同的文献中，从不同的观点分析了系统安全问题。
然而，如前所述，陈和阳（2004），安全在工作系统总是动态的。
感知，不仅取决于工人还在许多其他复杂因素，如管理执行安全规定，职工对安全的态度，办公室工作环境等系统安全管理工作是许多因素的函数（格罗特2003），同时工作系统的一个因素可能影响另一个因素。
此外，工作系统可能会有相互关系的因素。
出于这个原因,系统安全工作应该从整体的角度进行分析。
本研究的主要区别其他文学是其以整体的方式工作系统安全问题的建模。
就像在这项研究中，网络分析法（ANP），这是一个扩展的层次分析法（AHP），并允许分析复杂系统，用于确定错误的行为风险的工作系统。
此外，在测量工作系统因素的风险水平时可能遇到很多次的困难或限制。
例如，它是不可能衡量定性因素，如安全文化，感觉适应，冒险行为倾向，竞争,尤其是management-worker关系。
因此，测量定性因素通过使用模糊数代替使用的数字有助于简化决策和获得更现实的结果。
在这种情况下，模糊ANP用于确定计算FBR主要因素权重的因素/子因素所需的研究。
2.1模糊ANP FBR的计算初步研究发现多目标决策技术，称为层次分析法（层次分析法），是最适合解决复杂决策问题（,2007）。
萨提（1980）首次引入AHP和用于不同的决策过程（2005）。
层次分析法的基本假设是上部的功能独立的条件，层次结构，从较低的部分，和标准或物品在每一个级别。
许多决策问题不能在结构上分等级，因为他们涉及各种因素相互作用，与高层因素有时取决于底层因素（萨提佃96）。
萨提建议使用AHP 中独立解决问题替代方案或标准，和ANP的使用解决问题方案之间的依赖或标准。
由萨提基于AHP提出来ANP。
而AHP代表一个单向分层框架层次分析法的关系,ANP允许决策水平之间复杂的相互关系和属性。
ANP反馈方法替代层次结构网络水平之间的关系是不容易表示为高或低，主导或下属，直接或间接（1999）。
例如，作为在一个层次结构中，标准的重要性不仅确定备选方案的重要性，备选方案的重要性也影响标准的重要性（Saaty,1996。
因此,一个自上而下的线性层次结构不适合一个复杂的系统。
2.2模糊集和模糊数萨提（1965）介绍了模糊集理论处理不精确和模糊不确定性。
模糊集理论的主要贡献是其代表模糊数据的能力。
理论还允许数学操作符和编程适用于模糊域。
模糊集是一个类的对象连续的等级的元素。
这样一组元素（特征）函数，分配给每个对象一个元素等级介于0和1。
（2003）“~”将被放置在符号的符号代表一个模糊集。
三角模糊数仃FN的）,M e是图1所示。
TFN的仅仅是来标示（I / m m / u）或（l,m,u）。
参数l,m和u,分别表示最小的可能值，最有前途的价值，最大的可能值描述一个模糊事件。
每个TFN 的线性表示在其左、右侧，这样它的隶属函数可以定义为:W - x)/{u - m)TM = (Af 啊财=卩十(则-/)y t u + (删-U )yl y € |0. ]|. (2)一个模糊数总是可以由相应的左和右的代表每个隶属程度 ：l(y)和r(y)表示表示左边和右边表示模糊数，分别。
在文献中，针对模糊数开 发了许多排名方法。
这些方法可能会给不同的排名结果 ，并且大多数方法都是需 要复杂的数学计算乏味的图形操作。
模糊数的代数操作可以在 Kahraman 中找 到。
(2002)。
2.3模糊层次分析法有许多不同的作者提出的模糊层次分析法(AHP )方法(2004)。
这些方法是通过使用模糊集理论的概念和层次结构分析。
系统化的方法来 解决替代选择和理由的问题。
决策者通常发现相对于固定的价值判断，他们更 有信心给区间判断。
这通常是因为他/她无法明确的关于他/她的偏好是否应归于 比较过程的模糊特性。
在这项研究中，我们更喜欢张的程度(1992、佃96)分析方法，因为这种方法的 步骤更容易比其他模糊AHP 方法。
Chang 的步骤(1992、佃96)程度分析方法如 下:让X = { x1,x2,。
、xn }是一个对象集和 U = { u1,u2,，xn}是一个目标。
根据张 的方法(1992)程度分析，每个元素都被提出来用到过，并且分别根据其目标做了程 度分析，特别是gi,执行。
因此,m 值为每个对象可以获得程度分析，以下标志：”；一财] . 一 i= L2 ________ n(3)where all lhe (j = 1.2... - fli) are TFNs.The ilcps Whang's cxlcni aiulyiijs can be given 朋 in ihc fbUowing: Sfrft /: llic vjlue of fuzzy ^yntlielic exlenl *ilh nispccl lu the Flh object istklined1 ig. I. A InajignLar j tizzy number, Af .To obl^iinperform ihu liuzzy addition opera lion o 「m eMent 制 rudy%i* values Ibr ap;inicuhirmatrix sueb ihiil _#L/ #i _#L _ 翼_ \ E^；=⑶ J-l \J-I J-l >■ /And lo> oblain [工二]22二]」忖；.「1 periomi the fuzzy Lulditio 口 operation of Af J ^ (j = L2】....m)values suvh ihsHJ ・I I 厂!1 \ /■! .I i*] /Lind ihcn com pule lhe inverse of the vcclor in Eq, (6j Kuch ihul§§，V \Sfe/J 2: The degree ol possibilily of A/;=匾，此上寸 3 A/, = 片」is deiined as明理是最高的交点的纵坐标 d 1M1和IM2之间（见图2）,比较M1和M2,我们需要值 V （M1 P M2）和 V （M2 P M1）。
步骤3:凸模糊数的可能性程度要大于 k 凸模糊数Mi （i = 1,2,。
可以定义为,k ）V{M > 珀 ......... AfJ => xM[) and {M > and …and (A/ > Af t )|=min V{M i - [ (10)Assume l hat= nun 鼻 £}(11) For = I. 2八"…R : A ■尹 f. Then the wcighl v(xt« rs gjycn by旷=…昇0.)巴(12)where A} (r = L ^,.... ,ri} arc n dtmcnls.■& 亠 4 Ji I. K .a d 4 d L A 步骤4:通过标准化、归一化权重向量 W 是非迷糊数值。
2.4预警模型的提出叫吐鼻 Mi) = sup[min (%□"%&))] jnd can becqiiivjknlly exprehsed » fol lows:(].门地 鼻⑷）=h 职Mi 门机）-虹土⑷庇一irJTfT 厂 if AH > if /| >比・ □ihcriA'isc . (8) (9)Fig. 2P 11IE mCersfctiDn bclwwn _W| aind .W 3_工作系统中，该模型确定FBR由以下步骤组成：步骤1:确定在模型中使用的因素和子因素。