1、得大幅度简化了计算复杂程度。从分析所需时间上,很明显看出,越来越少考虑顶点将导致较少计算时间要求。因此,上述特征方法为全面部署在主导环境做出了准备。种有效检测健康和安全基本关键因素，尤其是对工作环境范围，可以显示出个非常积极影响。结束语在寻求相关信息和知识来支持决策过程中,该思想通过有效便捷选择，对实施中影响因素进行了综合评价和排位，介绍了实现艾达使用可能性回归去处理模糊数据基于计算结果,我们可以找出最突出影响因素，去成功实施制定关于和相关政策和项目,建立职场上危害识别和评估过程,开发和实施管理风险控制策略。选定方法作为个健全替代，特别是可能性回归分析中有模糊数据存在。在开发过程相关回归模型是基于建设相关连接外边界,这样成为凸面端点。我们强调顶点点模糊数据表示凸包，大大降低了与整个数据集大小比较。这做法大大减少了计算时间。因此，这种方法可以被运用于当前真实世界大规模系统。这个与相关关于表现评估实验已经提供了些确凿证据，完善了计算时所需要方法以及所须时间分析。从几何角度来看,我们表明,本文所提出方法表现像个随机增量算法关于数量顶点。它比大多数随机和执行速度增量式输入需要较少空间，尤其在当处理实时数据分析时，更能体现这特点。般来说，我们可以预测说方法回归可能成为种有效计算机辅助人机工具，但运用工具在真实世界数据分析实验时，歧义或者模糊等因素是不可避免，例元，项目开发实现税前利润为亿元，税后利润为亿元，税前利润率为，税后利润率，高于行业平均利润率，项目开发具备较好盈利能力。项目财务评价项目财务指标选取对本项目进行经济效益分析评价主要依据是国家计委建。
2、如在分析计划和实施影响因素过程中。总来说,公司机构专家或对感兴趣小组应该考虑这些成果,从而有效提高管理水平和实施效果。鸣谢第作者受到了马来西亚高等教育部门大力支持，是日本早稻田大学研究生院奖学金项目。附录图个概念性框架管理审查罗布森等问题,实施工作中变化因素中间结果如安全气候最终结果如受伤率经济学结果如保险费介入工作方案图长方形例子隶属度函数位点图凸壳隶属度函数位点图流程管理实施分析图开始设置样品模糊数据优化过程确定潜在局外位点进行算法新添加样品新增样品是否大或加工时间是否足够是输出结果程序终止使用点为约束凸壳模糊回归公式沿个方向选择和分类连接每个选择轨迹点构造凸边边缘连接构造创建界限凸壳省略凸壳内高转速点构造结束新提出方法，利用凸壳方法王塔达图隶属函数三角模糊数属性图说明可能性情节和构造回归相关凸壳阶段，插入阶段，和实施阶段更全面完善这些输出结果。考虑到这些，效率和前置活动包括分析和合理解释都应该变成重要步骤。另外，极为关键因素应该在这个过程中被明确定义出来以及相关优先等级方法组成需要表明出来。这些因素改变取决于安全气候受雇人员知识和行为，信念，领悟力还有些其他相关因素包括公司背景和政府在上法规。.影响职业健康和安全政策实施决定性因素现今，政府和商人对广泛使用，表明种相对于其他优先插入选择，和金融及人类资源起作为重要投资态度。他们本身就在全球大部分公司，组织议程中，这是对于有关管理及体现相关政策地位需要。般地，政策只是提供和维持工作环境实践安全计划并且确保没有健康风险。福瑞克等人在年提出全球在全球范围内发展主要策略用于来降低系列在工作区域疾。
3、当不可靠。因此我们真正需要是开发种可选择方法，用于我们分析和提供高质量结果有关实施程序也需要连续不断改进。目前，主管或审计师可以在他们评估影响因素过程中使用多种仪器和评估工具。影响实践因素和标准通常取决于公司政策和法规，它评估过程包括许多方法和参数选择，这些通常都是建立在不准确数据上。除此之外，些公司和组织机构还提出开放性或者主观问题。这些问题类型都需要进行些判断过程，例如专家对结果分析和解释。如果不这样做，它是很难得到结论或产生有用知识。此外，新兴互联网设施为在公司或组织相关部门提供了优势开发个门户网站让每级员工评估他们行政主导体系。到位使用这项技术相关人员，例如审计人员，公司机构管理人员和员工都可以得到相当可观好处。为了从分析结果中受益，促使他们全面实施相关政策，个充足分析是非常重要。这项研究主要目是运用可能性回归曲线分析法来对进行评价。我们希望可能性回归分析法能够产生个有意义关于实践最重要影响因素结果。这个可能回归是通过复合方法实现，会涉及到个叫做凸壳方法几何概念，特别是算法。这个方法选择在这是合适，由其基本效率和处理不准确数据致性决定。另外，在选择时公司或组织之间实践过程中,可能性回归分析法使我们能确定和排列有重要影响因素。这种智能数据分析法凭借它效率和致性已经在处理不准确输入数据中得到体现。例如在评估实践中，它紧密和人决策过程连接起来，特别是在处理大量模糊输入输出数据过程中。这项研究使我们得到个有趣和实用信息，发现了六个选择影响因素，其中有据分析看起来更适合于有效率地处理这个关键问题同样地，个适当工具也是必要。总来说，我们应该强调对。
4、从建立凸壳中获得顶点，可以很容易应用于可能性回归方法，是用来获得所有数据。此外，这个凸壳多边形是通过轨迹选出点来建立，它可能不会影响回归分析结果获得。从这个理论性观点来看，我们可以强调建立在凸壳方法之上可能回归法对于影响因素分析是非常合适。从这些数据样本模糊输入输出描述方面来看，我们指出了选出成功地完成了分析过程和有效地处理了这些相关问题时间消耗和计算复杂性。因此，环境因素增加了相关决定性程序。解释可能性回归系数在年，他们指出了有效回归系数,在可能回归预测中做出了积极贡献。对于这项研究,分析结果是指在排名顺序影响因素下,使管理实施效率达到。结果如表四所示，且和对有正面影响。另方面和为负面影响。涉及到回归系数传播如表四所示，其中恒定值和输入变量包括和，而对传播有正面影响。因此,这意味着定程度模糊性确实是和恒定值及五个输入变量联系在起。但是,有三个输入变量,和都具有零传播。这意味着最终选定关系是由输入变量和输出变量之间数值性质。尽管定程度模糊性确实和些变量联系在起,但它还没有完全显现出来。考虑到上述解释,在这里,我们应该加强主要因素对管理影响。在公司机构包括发展个政策和项目。建立危险标志和评估过程工作场所。发展和实施风险管理控制策略。此外,基于所得系数,我们可以识别出些信息管理影响因素。如下会话管理咨询方法。建立个管理培训策略。促进维护和改进管理策略。我们相信在实施管理过程中，那些缺乏影响力因素也应该有自己重量,这不能简单地避免。考虑所有这些因素与些执行战术,我们假设管理目标就能成功地完成。参照表给出空间和时间分析，我们注意到由于个凸壳多边形，使。
5、数据分析将来发展趋势进行考虑，我们要强调方面是我们面临大规模数据，这些数据来源于各种各样资源和不同格式。因此，健全工具需要成为这个分析给予考虑优先权，它能在给定时间限制内产生最优结果。可能回归模型基本思想在统计学里，观察和评论价值背离都被假设为任意错误。尽管如此常规回归还是被应用于变量领域，包括输入和输出变量虽然不能明确区分模糊关系存在相关问题。因此，这将成为它不能成功个主要原因。回归分析是种常见描述分析数据关系方法。这个回归模型解释了确定和不确定变量之间相关性。这些用来解释其他变量变量被称为解释变量。个标准数据回归曲线模型从下面形式得出.做为个既有趣又有用延伸，塔妮卡等人通过合适模糊设置,介绍了回归模型增加来使可能性回归上升。这个范畴模型反映出在确定和不确定变量之间本质关系上模糊设置。较高和较低回归范围用来衡量可能输出变量分配。做为可能性回归替代，在确定和不确定变量之间不正确关系可以通过模糊回归曲线描述表达如下形式.其中,是组不确定变量向量,.是模糊系数向量在系统三角模糊函数中出现通过来表示。这个模糊数字资格函数描述如下其中和都是中心模型值,是三角模糊数字分别展开得出。另外，可能回归成为可能模型可以被运用于可能理论环境中来为获得模糊变量和未知知识提供新方法。.以凸壳为基础可能回归模型方法正如前面所述，如果每个模糊系数都被种形式隶属函数些参数所规定,模糊数字隶属函数可以很容易计算出。除此之外，这里主要问题是有关回归系数估计和伴随模糊环它开始就是做为个隶属函数矩形被描述出来。这些点相互联系产生了充足边缘并且最终凸壳多边形将被很快构造出来。用这些。
6、病健康引起社会经济问题。但是由于忽视关键因素导致了较多问题，特别是相关雇佣人员健本译文原文出自第卷页页职业健康和安全管理体系中可能性影响因素回归性分析摘要职业健康和安全机构关键之处是靠个有影响力规程,来提高在职员工安全性。但是仍有许多因素影响了规划和实施。评估管理实践是最重要因素,特别是针对员工形成健康和安全环境政策。这个调查程序是通过个被赋予用回归方法求解凸壳顶点智能数据分析方法，该方法能用于分析管理中出现必要影响因素。面对这种主观条件,所得样品可以方便地认为是隶属函数中模糊输入输出数据。这项研究提供了这种用智能数据分析方法，在成功实施政策过程中，可作为个选择评价影响因素,这样全面计算量可以大大减少。结果表明,些管理中相关影响因素需要仔细考虑，以便于成功实施管理程序。关键词智能数据分析职业健康与安全管理系统可能性回归分析引言在最近几年里，职业健康和安全管理成功实施成为确保在工作环境中保证健康和安全最好解决方法。直接关系到这重要规则由两大部分人组成员工个人和管理人员。职业健康和安全管理体系和活动整体结合必须要有明确定义,而且他们产生结果也要通过职业健康和安全管理系统做出定期评估。在这种环境下，影响个因素评估工作就给员工和管理人员提供了个有效反馈。不仅如此，这个过程还使职工产生更高安全意识并且员工还会在单位中产生更多幸福。除此之外，最本质分歧是些有争议观点，这些观点是有关程序怎样得到合适关于实践知识并且如何处理不精确或者模糊数据。固有复杂性来源于几个因素。具体而言，我们需要强调是，个简单计算方法通常是有不足，而且事件要求传统数据，也会被证实是相。
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