基于范例推理与逻辑推理的突发危机事件决策研究

发布时间：2017-05-05 17:15

  本文关键词：基于范例推理与逻辑推理的突发危机事件决策研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 近年来,突发危机事件的频繁发生造成了巨大的损失与影响,但与此同时,应对突发危机事件的应急决策体系基础比较薄弱,尤其是面向突发危机事件的应急决策模型与决策辅助支持系统在实际应用中仍有待进一步完善。因此近年来对于实现突发危机事件的有效管理以及利用应急决策模型与计算机支持系统实现快速有效的决策响应已成为各界的研究热点。 本文在对突发危机管理以及应急决策的概念与特征进行深入研究的基础上,分析比较了目前常用的应急决策模型及其优缺点,提出了一种结合范例推理与逻辑推理的突发危机应急决策模型。该模型充分利用了基于范例推理易于获取知识,推理速度快,学习能力强以及基于逻辑推理表现形式清晰,解释能力强,知识发现能力强的优点,能够很好地满足突发危机应急决策的特殊要求,提高决策的效果与效率。 在突发危机应急决策模型建立的基础上,本文详细阐述了应急决策各关键步骤的实现方法与对应算法。首先提出面向对象的知识层次化表示框架;其次利用辅助规则与集成范例属性相似度计算方法提出范例检索改进算法,并与基于Prolog的逻辑推理算法结合,实现了一种并行的知识检索机制;然后结合转换型适配策略与人机结合群决策设计范例适配的实现流程;最后提出三层价值评估算法实现系统自学习,并利用规则覆盖检验的方法实现规则的冗余处理。在以上研究基础上,本文以洪涝灾害应急决策过程为例,演示介绍了本文所提出的决策过程模型和相关算法技术在实际中的应用,并在最后对于研究的主要结论和进一步继续研究的方向进行了探讨。
【关键词】：基于范例推理 基于逻辑推理 危机管理 应急决策
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：B812
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-22
• 1.1 引言10-12
• 1.1.1 突发危机事件发生频繁10-11
• 1.1.2 突发危机事件损失严重11
• 1.1.3 应急响应体系基础薄弱11-12
• 1.2 突发危机与突发危机管理12-16
• 1.2.1 突发危机的概念12
• 1.2.2 突发危机的特征12-13
• 1.2.3 突发危机的成因13-14
• 1.2.4 突发危机的分类分级14-15
• 1.2.5 突发危机管理15-16
• 1.3 突发危机应急决策研究综述16-18
• 1.3.1 突发危机应急决策理论研究16-17
• 1.3.2 突发危机应急决策系统研究17-18
• 1.4 研究意义18-19
• 1.5 研究内容19
• 1.6 论文结构19-22
• 第二章 突发危机应急决策的基本理论研究22-34
• 2.1 应急决策基本概念22-25
• 2.1.1 应急决策的含义22
• 2.1.2 应急决策的流程22-25
• 2.2 应急决策主要特征25-27
• 2.2.1 决策信息的局限性25
• 2.2.2 决策环境的复杂多变性25-26
• 2.2.3 决策程序的非常规性26
• 2.2.4 决策效果的高风险性26-27
• 2.3 应急决策支持系统主要特征27
• 2.4 应急决策模型分析27-34
• 2.4.1 基于应急预案的应急决策模型28-29
• 2.4.2 基于范例推理的应急决策模型29-31
• 2.4.3 现有应急决策模型的优缺点31-33
• 2.4.4 现有应急决策模型分析总结33-34
• 第三章 基于范例推理与逻辑推理的突发危机应急决策模型34-46
• 3.1 基于范例推理概述34-38
• 3.1.1 基于范例推理的基本概念34
• 3.1.2 基于范例推理的过程34-35
• 3.1.3 基于范例推理的关键技术概述35-38
• 3.2 基于逻辑推理概述38-42
• 3.2.1 基于逻辑推理的基本概念38-39
• 3.2.2 专家系统概述39-40
• 3.2.3 专家系统的基本结构40-42
• 3.3 基于范例推理与基于逻辑推理的结合研究42-43
• 3.4 结合范例推理与逻辑推理的突发危机应急决策模型43-46
• 第四章 面向对象技术及Prolog 语言在应急决策模型实现中的应用46-54
• 4.1 面向对象技术概述46-48
• 4.1.1 面向对象技术的基本概念46-47
• 4.1.2 面向对象技术的特点47-48
• 4.1.3 面向对象程序设计语言48
• 4.2 Prolog 语言概述48-50
• 4.2.1 Prolog 语言的语句结构48-49
• 4.2.2 Prolog 语言的特点49-50
• 4.3 面向对象技术与Prolog 语言在应急决策模型实现中的结合应用50-54
• 第五章 基于范例推理与逻辑推理的应急决策模型的实现54-80
• 5.1 知识的基本概念54-55
• 5.1.1 知识的含义54
• 5.1.2 知识的特性54-55
• 5.1.3 知识的分类55
• 5.2 知识表示55-59
• 5.2.1 范例表示结构56-57
• 5.2.2 规则表示结构57-59
• 5.3 知识检索59-74
• 5.3.1 范例检索算法59-61
• 5.3.2 结合辅助规则的范例检索改进算法61-71
• 5.3.3 逻辑推理算法71-74
• 5.4 知识适配74-76
• 5.5 知识维护76-80
• 5.5.1 知识更新76-78
• 5.5.2 知识冗余处理78-80
• 第六章 基于范例推理与逻辑推理的应急决策模型在洪涝灾害应急决策中的应用80-91
• 6.1 应急决策系统结构80-82
• 6.2 知识表示框架示例82-84
• 6.2.1 范例形式化表示框架示例82-84
• 6.2.2 规则形式化表示框架示例84
• 6.3 应急决策过程示例84-91
• 6.3.1 知识表示与存储85
• 6.3.2 危机信息收集85-86
• 6.3.3 范例检索86-87
• 6.3.4 逻辑推理87-89
• 6.3.5 方案整合89-91
• 第七章 结论与展望91-94
• 7.1 研究结论91-92
• 7.2 研究展望92-94
• 参考文献94-97
• 附录97-105
• 致谢105-106
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文106

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 余宏亮;吴贤国;刘博;;CBR-RBR混合模式在地铁工程施工安全事故案例库中的应用研究[J];施工技术;2013年13期

2 杜可琦;;灾难事件中公益广告的协调功能[J];新闻爱好者;2011年22期

3 李明磊;王红卫;祁超;刘丹;王剑;王U

本文编号：346769