营区突发事件应急保障方案仿真推演评估方法

针对当前营区应对复杂突发事件情景下的应急指挥管理能力薄弱、应急方案效能难以量化评估决策的问题, 提出了基于兵棋的营区突发事件应急保障方案的仿真推演评估方法。结合营区应急作战特点和兵棋要素技术, 建立基于“情景-应对”应急模式的营区突发事件机理形式化描述, 采用案例推理方法将当前突发事件情景与历史案例库进行相似度对比分析, 构建一套适合突发事件快速响应生成应急方案的方法。以H营区油料库及核燃料库遭敌特偷袭引发的突发事件为想定背景, 采用兵棋方法开展对营区应急保障行动方案的仿真推演与效能评估, 验证了突发事件应急方案快速评估方法的可行性, 可为营区非常规突发事件应急决策提供重要的支持。     

案例驱动下乳品安全事件应对的风险交流策略生成方法

风险交流(risk communication, RC)是食品安全监管中风险控制框架的构成要素,在乳品安全事件应对阶段,涉及如何根据风险情景,生成有效的风险交流策略这一问题,已有研究注重策略生成的顶层指导,难以适应复杂多样的现实情景.据此,本文阐述了案例驱动下乳品安全事件应对的风险交流策略生成方法,基于案例情景相似度算法生成风险交流策略清单,再结合案例的策略效果数据和概率分配函数实现策略清单约简,从策略完备性与应对时间窗出发完成多案例策略组合与生成.该方法能够提取与应用历史经验,有利于解决复杂情景表达困难、生成策略缺乏操作性与联系性的问题.最后,通过在黑龙江省的用例分析来验证该方法的可行性与有效性.     

基于多属性分类的建筑物损伤案例推理方法研究

建筑物损伤信息大多以非结构化离散的方式加以储存,因此建立建筑物损伤案例推理流程已成为提高建筑运维管理水平的重要研究方向.本文根据损伤属性分类的结果设计了符合国际分类标准的结构化的损伤信息采集样例,并完成了损伤领域的本体建模.本文设计了基于案例距离推理的损伤信息多属性分组案例库构建方法,通过计算建筑物损伤等级案例与分组中心点的距离构建案例距离加权优化求解模型,简化损伤决策中多属性比较的复杂过程.本文建立了基于分组式损伤案例库的损伤案例推理流程,验证了针对案例信息的分组预处理后进行不同损伤案例相似度计算的方法,实现损伤信息的有效利用.结果表明所提方法可以较好地解决建筑物损伤多属性信息的分类问题.     

基于知识元的应急管理案例情景化表示及存储模式研究

应急管理案例蕴含了大量的应急管理知识,如何有效利用这些知识,提高应急管理案例的应用价值,是当前应急管理研究的难点.通过引入共性知识元模型,以知识元的形式抽取领域内突发事件应急管理共性知识,形成共性可扩展的应急知识元体系.同时对应急管理案例进行情景的划分,在此基础上对应急管理案例情景序列的知识结构进行分析,结合应急知识元体系提出应急管理案例的情景化表示及存储模式,使应急过程各阶段的信息相分离,形成基于知识元的应急管理案例情景库,更加满足"情景-应对"模式中案例推理的需要.     

基于相似历史案例分析的突发事件应急方案生成方法

针对缺乏有效应急预案的一类突发事件应急响应问题,提出了一种基于相似历史案例分析的突发事件应急方案生成方法。在该方法中,首先通过计算目标案例与历史案例间的相似度,以及通过设置相似度阈值来提取和筛选历史案例,并构建相似历史案例集;然后通过对各相似历史案例所涉及的应急效果和应对成本进行效用评估来计算关于各相似历史案例的应急响应的综合效用值;进一步地,通过选取应急响应的最大综合效用值所对应的相似历史案例的应急方案,生成目标案例的应急方案。最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性与有效性。     

基于基因图谱的电网应急案例构建结构与检索方法

电网设施是国民生产的关键能源支柱,一旦遭遇成规模突发事件,势必产生连锁反应。突发事件研究属于小样本分析类型,适宜采用案例研究方法。面向突发事件应急应对,案例采集、表示、检索、复用需要在一个合理有效的结构框架下实现。借鉴生物基因图谱的相关研究,提出基于基因图谱的案例表示方法,用以实现应急案例构建。该方法表现出良好的结构性,又能有效表达知识的逻辑内容;同时考虑案例规模相似度、情景属性值与结构相似度,实现案例快速有效检索以辅助决策,在一定程度上弥补了以往表示法的不足。最后,以我国深圳电网为例,进行验证说明。     

案例检索及权重优化方法研究及应用

案例检索是基于案例推理(CBR)系统的中心环节,检索速度和精度关系着整个系统的质量.文章系统地提出了一套案例检索及其权重优化方法(FRAWO),重点研究了用基于梯形的模糊集和改进的欧氏距离检索算法分别解决案例中模糊概念属性、区间特征属性的相似度计算问题以及采用PULL&PUSH调整策略进行案例权重的调整.在实验系统上基于案例库对FRAWO法的有效性、准确度、效率等进行了实验.实验结果表明,FRAWO法适用于CBR系统,检索速度较快、准确性高.     

基于案例的突发事件推演规则验证方法

为提高突发事件案例利用率和突发事件推演规则的适用性及准确率,结合应急管理和知识管理理论,提出了一种利用相似案例验证推演规则适用性的方法.该方法以共性知识元模型作为突发事件情景、推演规则、案例的共性表示基础.首先,利用当前情景匹配突发事件推演规则,提取匹配成功的推演规则;然后结合当前情景匹配突发事件案例,并以匹配成功的案例对推演规则进行推演验证,验证通过的推演规则用于突发事件情景推演,从而为应急管理提供决策支持;最后,以汶川县七盘沟等泥石流为例验证了该方法的有效性.     

案例分析的多维情景空间方法及其在情景推演中的应用

本文提出多维情景空间方法,构建"案例-情景-对象-要素"四层架构的案例模型.多维情景空间方法以情景作为推演的基本单元,以要素作为情景表达的基本维度,建立多维空间坐标系统,从而将情景表达为多维情景空间中由若干个"点"构成的"轨迹",实现对情景,情景相似度,情景推演的量化描述.基于该方法,以油罐火灾为例,选择近年来发生的若干典型油罐火灾案例,进行了案例分析与推理,建立了情景推演过程,并实现了基于情景推演的决策支持.     

基于案例推理的纺纱质量预测模型研究

针对纺织企业的纱线质量控制问题,提出了基于案例推理(CBR)的纱线质量预测模型.利用纺织企业纱线生产中积累的历史数据构建案例库,采用聚类算法为其建立索引结构.在此基础上,使用最近邻法分两步检索出相似案例,并对相似案例进行修改以获得预测值,同时采取主动学习策略保存当前案例,更新案例库.最后使用纺纱生产的实际数据进行仿真,得到具有较高精度的预测结果,验证了模型的有效性.     

案例驱动的社区应急疏散准备规划启动时机识别

有效的应急疏散准备规划是提升应急疏散能力的关键.已有研究关注规划的理论建模及工作机理,忽略了何时启动规划,即应急疏散准备规划的启动时机识别这一重要问题.社区是城市应急管理的基层组织,是实施应对的基本单元.面向城市社区,阐述如何基于案例驱动实现社区应急疏散准备规划的启动时机识别.考虑到不同社区的案例适用性不同,通过社区特征相似性度量和适用度概率分配选择适用案例;以灾害情景要素特征为指标,运用聚类算法生成用于启动时机识别的模拟灾害情景组;根据案例建立模拟情景与预期疏散效果之间的联系,生成启动时机的识别结果.最后,通过对广东省社区的调查用例分析来验证该案例驱动方法的可行性.     

基于基因结构的复杂应急案例表示方法

案例推理作为人工智能领域类比推理的有效方法,其检索效果与推理能力很大程度上依赖于案例构建的合理与否.考虑到已有方法在表示复杂应急案例上的不足,本文依据历史案例将复杂突发事件的"情境-情景"结构抽象化,以此提出复杂应急案例基因模型的概念.基于基因模型构建多级的案例结构,能形成可重复使用的、标准的、简化的、可供应急决策者重组参考且具有"生物型"特征的复杂应急案例表示模型.该方法在一定程度上继承与集成了框架与本体表示法的特点,实现了复杂应急案例结构的系统性表达,使案例内容有机连接成整体,可更好地服务于复杂应急案例推理.为更好地说明,本文以"台风/暴雨"引发的复杂情境链为例,阐述基因结构表示复杂应急案例的合理性与有效性.     

基于元数据与领域概念树的文本相似度计算

随着网络与信息技术的快速发展,导致网络上产生了大量的电子文本,而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集,通常采用向量空间模型（vector space model, VSM）进行文本表示,但是该方法面临着文本向量维度较高及文本语义相似度难以度量的问题。提出一种改进的文本相似度计算方法,从大量的特征空间中选择出具有代表性的元数据特征向量元素,以降低向量空间的维度;构建领域概念树并设计基于领域概念树的文本相似度算法,对领域概念中广泛存在的同义词进行处理,以提高文本之间语义相似度度量的性能。实验结果表明：通过降维和概念相似度计算可提高文本相似度计算的性能。     

平行应急管理系统中人工社会的语义建模

分析平行应急管理系统对人工社会建模的内在需求, 提出采用网络本体语言对人工社会建立语义模型的方法. 将语义网技术合理地应用到智能体模型和人工社会关系网络描述中, 建立应急场景客观世界和社会关系的本体概念集合, 实现智能体的知识和推理规则的语义描述, 提高智能体的智能性和协同能力. 最后以学校暴发H1N1传染病流行为情景, 构建了学生群体社会关系网络的语义模型, 以此为例阐述人工社会的语义建模方法、语义推理方法和语义模型的作用.     

改进的舰船维修费案例调整模型

为提高舰船维修费案例的调整效果,遵循着调整知识产生、调整知识约简和调整知识推理的建模过程,提出了一种改进的舰船维修费案例调整模型。在该模型中,采用Policastro的重构方式,利用目标案例的直接和间接相似案例集,产生舰船维修费案例的调整知识;针对调整知识中可能存在冗余、相关性、知识量过于庞大不便于推理等问题,提出了一种既能有效约简调整知识、又能准确衡量调整知识重要度的改进规则约简方法,并给出了具体的实现算法;为提高知识推理的效率,采用具有强泛化能力和出色学习能力的最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）,构建了舰船维修费案例调整知识推理模型,并基于遗传算法（genetic algorithm,GA）和交叉验证方法,对推理模型的有关参数进行了优化。实例结果表明,与其他案例调整模型相比,所提模型在调整精度上要远远好于其他模型,所提模型是科学、有效的。     

事前-事中两阶段突发事件应急决策方法

针对具有事前不确定情景预测信息的突发事件应急响应决策问题,考虑到事前防灾、减灾措施会对事中应对措施的实施效果造成影响的问题特点,提出了一种事前-事中两阶段突发事件应急决策方法.该方法中,首先通过计算各事中应对措施的效用值确定针对不同防灾、减灾措施和事中灾害情景的最优事中应对措施;然后,基于后悔理论的思想,构建两两防灾、减灾措施比较的过度应对预期后悔矩阵和应对不足预期后悔矩阵,进而构建综合预期后悔矩阵;在此基础上,分别计算各防灾、减灾措施的全局预期欣喜值、全局预期后悔值和排序值,并最终确定事前防灾、减灾措施和针对不同事中灾害情景的应对措施.最后,通过一个案例研究说明了本文所提出方法的计算过程.