方案;③通过最小径集来判断基本事件在事故树中的结构重要度并且可计算出事件发生的概率。
利用两者之间的对偶性，本文主要针对最小径集进行了说明，并通过计算得到以下3组。
2.2 分析事故树结构重要度
结构重要度[14]的定义是在不考虑各基本事件的发生概率或者说假定各基本事件的发生概率都相等的情况下，从事故树结构上分析各基本事件的重要程度，从而分析各基本事件的发生对顶事件发生所产生的影响程度。基本事件结构重要度越大，它对顶事件的影响程度就越大;反之亦然。则基本事件的结构重要度可表示为：
式（1）中，k为最小径集数目;m为包含基本事件Xi的最小径集数;Rj，为基本事件Xi所属的第j个最小径集中基本事件的数目。
通过以上公式可以计算出各基本事件的结构重要度，事件Xl、X2、X3、X4、X5和X6的结构重要度相等，为0.015992;事件X7和X14的结构重要度相等，为0.007874;事件X8、X9、X10、Xll、X12和X13的结构重要度相等，为0.000244。
从分析结果可知，如果仅从结构上判断，Xl、X2、X3、X4、X5和X6对顶上事件的影响程度是一样的，高于X，和X14对顶上事件的影响程度，高于X8、X9、X10、X ll、X12和X13对顶上事件的影响程度。但是缺少基本事件的故障率，无法计算出各基本事件的概率重要度和关键重要度来进行下一步排序，导致无法定位高校图书馆火灾事故防范的重点和拟选取安全措施的优先顺序。所以采用合适的方法来确定各基本事件的影响度从而有效的控制事故就显得尤为重要。
2.3 构建层次分析判断矩阵并计算权重
式（2）中，m、n分别为准则层各因素中对应的指标层中所含有的因素;i、j分别为准则层判断矩阵的第i行和第j列。
准则层中的各因素都包含了一定量的指标层因素，依据各基本事件的结构重要度进行两两比较，得出了准则层与指标层之间的判断矩阵bij由下式表示：式（3）中，i、j分别为指标层判断矩阵的第i行、第j列。
判断矩阵建立后，根据传统层次分析法计算出各因素关于目标层的权重。依据指标层中各因素的结构重要度，求和可得出准则层各因素的结构重要度Iφ（B1）～Iφ（B3）分别为7/18，5/36，17/36。计算并一致性检验准则层判断矩阵的权重，可得出表3。各基本事件即各因素对目标层的权重结果显示为Wl =W2=W3>W6> W4>W7>W12>W13>W5>W8 =W9 =Wl0 =Wll=W14
4 结论
（1）改进层次分析法直接引入事故树分析中的基本事件结构重要度的大小比值来构建判断矩阵，可以解决事故树方法由于基本事件故障率缺失而无法进行进一步分析的缺陷。对比事故树分析法，它更好的区分各基本事件对顶上事件的影响程度，以便有效地预防和控制事故的发生;对比层次分析法，又在一定程度上减少人为主观因素的影响，提高分析结果的准确性。
（2）改进层次分析法与事故树分析结果表明，改进层次分析法得到的各基本事件对顶上事件影响度为8种不同水平，明显优于事故树分析（仅为3种不同水平），具有更好的区分度，对顶上事故预防措施的制定（如预防重点，及其预防措施的优先顺序）具有更强的指导性，且能提高事故预防措施的针对性与效果。
（3）对比实际发现改进的层次分析法分析结果更加符合实际情况，事故防范重点明确，拟采取的安全措施优先顺序合理，有利于指导制定科学合理的防范高职院校图书馆火灾事故的安全措施。
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