本书包括七个部分：第1章介绍了本书研究背景、意义并梳理归纳了国内外相关研究的现状；第2章介绍多数属性决策与FMEA的基础理论及实施步骤；第3章以地铁运营韧性为案例背景，主要研究二元语义与FMEA结合与应用；第4章为揭示故障模式间的因果关系，以云模型结合DEMATEL的FMEA评估办法评估分析舰船发动机曲轴箱爆炸的故障模式；第5章结合区间直觉模糊数和云模型理论来改进FMEA在实际应用中的不足；第6章为解决城市应急管理决策中的问题，以建立的决策者间社会网络为基础，以信任/不信任组成决策者间二元信任/不信任矩阵，在评估过程用相似性聚合法来解决决策者间的共识问题，并以指标结合权重来改进FMEA；第7章考虑到在FMEA评估过程获取的数据的主观性较强，因此结合贝叶斯提出数据驱动的FMEA改进方法。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容及研究方法
1.4 本章小结
第2章 相关概念及理论基础
2.1 故障模式与影响分析方法
2.2 二元语义相关理论
2.3 社会网络
2.4 贝叶斯网络模型
2.5 区间值直觉模糊理论
2.6 云模型相关理论
2.7 DEMATEL
2.8 本章小结
第3章 基于二元语义和最大共识法的FMEA风险评估
3.1 问题描述
3.2 评估体系构建
3.3 算例分析
3.4 本章小结
第4章 基于云模型和DEMATEL的FMEA风险评估
4.1 问题描述
4.2 评估体系构建
4.3 算例分析
4.4 本章小结
第5章 基于区间直觉模糊数和云模型的FMEA风险评估
5.1 问题描述
5.2 评估体系构建
5.3 基于IVIFS和云模型的FMEA评估
5.4 案例分析
5.5 本章小结
第6章 社会网络环境下考虑专家共识的大群体FMEA风险评估
6.1 问题描述
6.2 评估体系构建
6.3 算例分析
6.4 本章小结
第7章 数据驱动和多属性决策的FMEA风险评估及应用
7.1 问题描述
7.2 数据驱动预测故障模式发生概率
7.3 曳引电梯故障分析
7.4 贝叶斯网络模型构建
7.5 基于贝叶斯的故障模式发生概率
7.6 严重度（S）和探测度（D）的计算
7.7 算例分析
7.8 本章小结
参考文献