应急辅助决策系统中案例表示和检索方法的研究

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1、大连理工大学硕士学位论文摘要近年来，突发事件频繁发生，引起了各国政府的高度重视。如何在突发事件发生后快速高效地进行应急指挥决策以将灾害的损失降到最小，是目前人们普遍关注的问题。案例推理是人工智能领域的一种类比推理方法，通过检索案例库中与当前问题相类似的案例，从中选择相似性高的一个或多个进行适当地修改或调整，从而得到当前问题的求解结果。本文将基于案例的推理方法应用到应急辅助决策中，为应急指挥者提供了一种科学而有效的辅助决策的方法。文章分析了目前主要的案例表示方法，根据应急领域案例的特性，提出了应急案例的层次划分，在层次结构的基础上，提出了应急案例的XML表示

2、方法，解决了异构应急案例的统一表示问题。在研究案例检索算法过程中，根据案例库中案例数量的多少，设计了单级检索策略和基于聚类分析的两级检索策略，提高了案例检索的效率：提出了一种基于结构相似度和属性相似度的双重案例检索算法，有效克服了传统最近相邻算法中由于案例属性值缺失而无法进行案例相似性计算的缺陷。最后，本文通过应急辅助决策系统中案例库的实现方法说明了案例推理在应急辅助决策中的实用性。本文基于案例推理方法研究的应急辅助决策系统中的案例表示与检索方法能够准确地从历史案例库中检索出与当前问题相似的案例，从而有效地辅助决策者根据历史案例的应急指挥调度方案进行当前问

3、题的应急决策，为决策者进行决策指挥提供了非常有力的支持。关键词：应急；案例表示；案例检索；决策支持应急辅助决策系统中案例表示与检索方法研究ResearchonMethodofCaseRepresentationandRetrievalinEmergencyAidDecision—MakingSystemAbstractInrecentyears，incidentshaveoccurredfrequently，whichcausesgovernments’greatattention．Howtomakeemergencycommanddecisionquic

4、klyandefficientlyaftertheoccurrenceofemergencyinordertominimizethelossesfromdisastersiswidespreadconcem．Case-basedreasoningisamethodofanalogicalreasoningintheartificialintelligencefield．Bysearchingsimilarcasetothecurrentissuefromcasebase，choosingolleormorehighsimilaritycaseandmodi

5、fyoradjustitappropriately,theresultsforsolvingcurrentissuesareobtained．Thispaperappliescase—basedreasoning(CBR)approachtoemergencyaiddecision-making，whichprovidesascientificandeffectiveaiddecision—makingmethodfortheemergencyofficials．nearticleanalyzesthecurrentmainmethodofcaserepr

6、esentation．Accordingtocasecharacteristicsintheemergencyfield，leveldivisionmethodofemergencycasesisputforward．Basedonthehierarchicalstructureofemergencycases，arepresentationmethodXMLisproposed，whichsolvestheunifiedrepresentationproblemsoftheheterogeneousemergencycases．Intheprocesso

7、fstudyingcaseretrievalalgorithm，single—stagesearchstrategyandthetwo—stagesearchstrategiesbasedonclusteranalysisaredesignedaccordingtothenumberofthecases，whichimprovestheefficiencyofcaseretrieval．Atwo-layercaseretrievalalgorithmcombiningstructuresimilarityandattributesimilarityispr

8、oposed，whicheffectivelyovercomest