基于距离熵的应急决策层信息融合方法研究

发布时间：2017-05-19 16:21

  本文关键词：基于距离熵的应急决策层信息融合方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社会宏观系统是一个复杂的巨系统,近年来社会的高度发展和全球环境的变化给突发事件应急管理带来了难度。一方面,突发事件的复杂性和环境的多变性,给人类造成了巨大的损失；另一方面信息量的膨胀使人们难以从现有的信息中有效提取关键信息进行决策,增加了信息的处理成本。对突发事件应急管理体系的建设尚需进一步完善。基于现有的信息和知识,在突发事件发生时科学迅速的进行应急决策,作为应急管理的核心内容,具有重要的现实意义。现有的研究对突发事件应急决策已经取得了诸多成果,但对于跨领域巨量知识的管理、信息的获取、多部门协同决策的科学性等方面,仍存在很多问题有待深化。 针对现有研究中尚未解决的问题,结合突发事件应急决策在信息处理、知识管理方面复杂性、跨领域、多维度等特点,从认知科学的角度,提出了基于距离熵的决策层信息融合方法,并进行了以下相关研究。第一,利用决策层信息融合在信息处理方面容错性、灵活性等优势,与应急决策的一般模式相结合,提出基于知识的应急决策层信息融合框架；同时在信息预处理阶段,摒弃传统的从物质到信息再认知的信息获取模式,从认知出发,以知识引导信息。第二,结合应急决策层信息融合的特点和层次性,对共性知识元模型进行改进,提出应急决策层信息融合的知识元模型；通过知识元集合将认知映射为先验知识集,并进一步实例化形成信息单元集合,构成决策层信息融合集。第三,结合距离在群体一致性处理方面的优势和信息熵在信息量度量上的特性,提出基于距离熵的应急决策层信息融合方法,分别通过局部距离熵和全局距离熵计算各层融合权重,最终获取局部和全局融合结果；算例分析和实例应用对方法的特性进行了验证。 本文的研究对突发事件应急决策具有一定的探索意义。首先,应急决策层信息融合框架的提出,是决策层信息融合在应急决策中很好的应用,单一的信息难以科学有效的决策,基于融合集成结果进行决策能有效利用信息融合容错性、多源决策等优势,解决应急决策信息不完备、不可靠等问题；且基于认知的信息获取机制,以知识为指引有目的地获取和管理信息,能有效减少信息冗余、降低信息预处理成本、提高信息处理效率。其次,基于知识元的信息融合集的获取,有效利用了知识元模型对关联关系隐性描述的特性,解决了应急决策层信息融合巨量知识和信息的层次性管理问题。再者,基于距离熵的决策层信息融合方法,利用更客观、科学的权重确定方法对决策信息进行融合,同距离法相比体现了系统的信息量,同信息熵法相比,吸收了距离对于群体一致性测量的优势,能有效祛除不可靠信息带来的误差。在融合信息的基础上进行应急决策的优化选择,能更有效、客观得取得较优的决策结果,为应急决策提供有效支持。
【关键词】：知识元 应急决策 决策层信息融合 距离熵
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景及问题的提出9-10
• 1.2 国内外相关研究综述10-14
• 1.2.1 突发事件应急决策10-11
• 1.2.2 决策层信息融合11-12
• 1.2.3 知识的表示与知识元理论12-14
• 1.3 拟解决的关键科学问题14-15
• 1.4 研究方法和技术路线15-19
• 1.4.1 研究方法15-16
• 1.4.2 技术路线16-17
• 1.4.3 论文结构安排17-19
• 2 应急决策层信息融合框架19-24
• 2.1 应急决策层信息融合的信息要素分析19
• 2.2 应急决策层信息融合特性分析19-21
• 2.2.1 应急决策中信息处理的特点19-20
• 2.2.2 应急决策中的知识特征20
• 2.2.3 融合特性分析20-21
• 2.3 基于知识的信息获取机制21-22
• 2.4 基于知识元的决策层信息融合框架22-24
• 3 基于知识元的应急决策层信息融合集获取方法24-30
• 3.1 应急决策层信息融合的知识元模型24-26
• 3.1.1 共性知识元模型24
• 3.1.2 应急决策层信息融合的知识元模型24-26
• 3.2 应急决策层信息融合的先验知识集26-27
• 3.2.1 先验知识集的识别26-27
• 3.2.2 先验知识集的构建27
• 3.3 基于先验知识集的信息融合集获取27-30
• 4 基于距离熵的决策层信息融合方法30-41
• 4.1 距离熵的基本定义和熵权的计算30-33
• 4.1.1 基于距离的权重确定方法30-31
• 4.1.2 基于信息熵的权重确定方法31-32
• 4.1.3 基于距离熵的权重确定方法32-33
• 4.2 局部距离熵的定义和计算方法33-34
• 4.3 全局距离熵的定义和计算方法34-35
• 4.4 基于距离熵的决策层信息融合过程35-36
• 4.5 实验分析36-41
• 5 地铁火灾事故应急决策层信息融合实例41-48
• 5.1 地铁火灾事故应急决策层信息融合框架41-45
• 5.1.1 地铁火灾事故认知分析41
• 5.1.2 基于知识元的地铁火灾事故知识表示41-43
• 5.1.3 地铁火灾事故应急决策层信息融合集的获取43-45
• 5.2 基于距离熵的地铁火灾事故应急决策层信息融合45-48
• 5.2.1 局部融合结果和全局融合结果的计算45-46
• 5.2.2 实验结果对比分析46-48
• 结论48-50
• 参考文献50-54
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况54-55
• 致谢55-56

【参考文献】

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本文编号：379197