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J-GLOBAL ID:202102231859829887   整理番号:21A3315104

累積予測理論を用いた拡張ORESTE法に基づくリスク分析のための区間2倍言語的ファインKinneyモデル【JST・京大機械翻訳】

An interval 2-Tuple linguistic Fine-Kinney model for risk analysis based on extended ORESTE method with cumulative prospect theory
著者 (7件):
資料名:
巻: 78  ページ: 40-56  発行年: 2022年 
JST資料番号: W3167A  ISSN: 1566-2535  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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リスク評価は,職業健康と安全(OHS)リスクを同定し,予防し,制御するための最も重要な手順の1つである。OHSリスク評価のための多くの種類の方法の1つは,微細Kinneyモデルに基づく。Fine-Kinneyベースリスク評価手法の大部分は,リスクパラメータの相対的重要度を考慮することができる。それにもかかわらず,現在のFine-Kinneyベースリスク評価手法は,参照依存性効果およびハザード間の詳細な関係を把握する能力を持たない。さらに,これらのアプローチはリスク評価情報の偏差の影響を見落としている。これらの限界を克服するために,本論文では,加重電力平均(WPA)オペレータ,ORESTE(Organization,範囲et Synthese de donnes rearionnelles(フランス語))法,および累積展望理論を統合することによって,OHSリスク評価のための改良Fine-Kinneyモデルを提案した。最初に,間隔2Tuple言語変数を採用して,言語リスク情報を定量的リスク評価情報に変換した。次に,拡張WPAオペレータを提案し,意思決定者のリスク評価情報を融合し,その中で,意思決定者の重みを決定するために最適化モデルを構築した。次に,累積展望理論と間隔2Tuple言語変数に基づく拡張ORESTE法を,OHSリスクを優先するために,微細Kinneyモデルに取り入れた。その後,自動車部品製造プロセスのOHSリスク評価を提示し,改良微細Kinneyモデルの適用性と合理性を試験した。その後,感度解析を行い,提案モデルをさらに説明した。最後に,提案したリスク評価手法と他のFine-Kinneyモデルの比較解析を行い,その有効性と利点を説明した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
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その他の汚染原因物質  ,  産業衛生,産業災害  ,  安全管理  ,  人間に対する影響 

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