本書堅持系統(tǒng)觀念、系統(tǒng)思維，全面整理了風險分析與管理的相關概念、過程、理論、技術、方法和工具。全書包括三篇共17章，第一篇是風險分析理論與過程，包括基本概念、管理過程以及風險過濾、排序與管理方法；第二篇是風險分析技術與方法，按照風險識別、風險分析、風險評估、風險決策的思路，匯總了9章核心技術方法；第三篇是風險分析技術創(chuàng)新與發(fā)展，引入數(shù)據(jù)與智能時代的新技術，開展創(chuàng)新研究，不斷拓展風險分析與管理的手段。
更多科學出版社服務，請掃碼獲取。
國防科技大學管理科學與工程系副主任，英國曼徹斯特大學聯(lián)合培養(yǎng)博士，美國哈佛大學訪問學者
目錄
第一篇：風險分析理論與過程
第1章 風險的基本概念 3
1.1 風險的定義 3
1.2 風險的形成 5
1.3 風險的分類 6
1.4 風險的來源 11
1.5 風險與不確定性 14
1.6 風險分析與風險管理 17
本章小結 18
思考題 19
參考文獻 19
第2章 風險分析與管理過程 20
2.1 風險分析系統(tǒng)工程 20
2.2 風險分析與管理相關標準 22
2.3 風險分析過程理論 25
2.4 風險分析一般過程 31
本章小結 37
思考題 38
參考文獻 38
第3章 風險過濾、排序與管理方法 39
3.1 RFRM基本思路 39
3.2 層次全息建模 39
3.3 RFRM基本步驟 40
3.4 案例：邊防部隊危險品運輸風險過濾、排序與管理 40
本章小結 55
思考題 55
參考文獻 55
第二篇：風險分析技術與方法
第4章 風險識別技術與方法 59
4.1 風險識別的概念和原則 59
4.2 風險識別步驟 60
4.3 風險識別技術與方法運用思路 61
4.4 德爾菲法 63
4.5 頭腦風暴法 70
4.6 核對表法 71
4.7 HHM方法 72
本章小結 76
思考題 77
參考文獻 77
第5章 風險矩陣方法 78
5.1 風險矩陣方法概述 78
5.2 風險矩陣方法的基本原理 83
5.3 風險矩陣方法的局限性和改進優(yōu)化 85
5.4 風險矩陣方法在風險管理中的應用示例 91
本章小結 95
思考題 95
參考文獻 96
第6章 風險的故障分析技術與方法 97
6.1 故障分析技術與方法概述 97
6.2 FMECA 99
6.3 FTA 105
本章小結 130
思考題 130
參考文獻 131
第7章 概率風險判定法 132
7.1 概率風險判定法概述 132
7.2 概率風險判定法原理 133
7.3 概率風險判定法步驟 134
7.4 概率風險判定法應用 138
7.5 事件樹分析法 142
本章小結 145
思考題 145
參考文獻 145
第8章 貝葉斯網(wǎng)絡 146
8.1 貝葉斯網(wǎng)絡概述 146
8.2 貝葉斯網(wǎng)絡基本原理 152
8.3 貝葉斯網(wǎng)絡推理 155
8.4 貝葉斯網(wǎng)絡在風險分析中的應用示例 159
本章小結 161
思考題 161
參考文獻 161
第9章 模糊綜合評價法 162
9.1 模糊綜合評價法概述 162
9.2 模糊綜合評價法基本原理 165
9.3 模糊綜合評價法步驟 169
9.4 模糊綜合評價法在風險管理中的應用示例 171
本章小結 173
思考題 174
參考文獻 174
第10章 基于證據(jù)推理的風險分析技術 175
10.1 證據(jù)理論概述 175
10.2 證據(jù)推理方法發(fā)展歷程 178
10.3 基于證據(jù)推理算法的風險分析與評估步驟 180
10.4 證據(jù)推理方法在風險評估與分析中的應用示例 183
本章小結 186
思考題 187
參考文獻 187
第11章 決策樹法 189
11.1 決策樹法概述 189
11.2 決策樹法的基本原理 189
11.3 決策樹法的步驟和方法 190
11.4 決策樹法的局限性與改進優(yōu)化 192
11.5 決策樹法在風險管理中的應用示例 193
本章小結 197
思考題 197
參考文獻 197
第12章 風險決策技術與方法 198
12.1 風險決策概述 198
12.2 不確定型決策方法 203
12.3 風險型決策方法 207
12.4 靈敏度分析 215
本章小結 216
思考題 216
參考文獻 218
第三篇：風險分析技術創(chuàng)新與發(fā)展
第13章 數(shù)據(jù)驅動的風險預測與評估方法 221
13.1 Logistic回歸模型 221
13.2 GM(1,1)模型 223
13.3 隨機森林 225
13.4 XGBoost模型 229
本章小結 232
參考文獻 232
第14章 智能驅動的風險預測與評估方法 233
14.1 強化學習 233
14.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 236
14.3 階梯網(wǎng)絡 239
14.4 對抗機器學習 248
本章小結 252
參考文獻 252
第15章 風險相關性的識別與量化分析方法 253
15.1 多元數(shù)據(jù)風險關聯(lián)性分析方法類別劃分 253
15.2 關聯(lián)規(guī)則挖掘方法 254
15.3 分形理論與方法 255
15.4 動態(tài)時間規(guī)整算法 256
15.5 基于互信息的關聯(lián)分析方法 259
本章小結 263
參考文獻 263
第16章 基于非結構化數(shù)據(jù)的風險識別方法 264
16.1 非結構化數(shù)據(jù)的文本挖掘 264
16.2 基于觀點抽取的風險因素識別 269
16.3 基于知識圖譜的風險因素分析 279
本章小結 284
參考文獻 285
第17章 競爭型風險決策博弈與沖突分析方法 286
17.1 多方博弈的風險決策問題 286
17.2 沖突分析方法原理 287
17.3 沖突分析相關步驟 289
17.4 沖突分析系統(tǒng)工具 292
17.5 應用示例 295
本章小結 297
思考題 297
參考文獻 297
書單推薦
