融合事故表征和CBR的特种设备事故预测研究

为了更好地预测特种设备事故,提出了融合事故表征和CBR（case-based reasoning）的特种设备事故预测研究。详细说明了面向全类特种设备的通用型事故表征技术,包括事故表征信息的结构模型、规范化方法和编码规则。介绍了融合事故表征和CBR的特种设备事故预测方法,其中为了更精准地检索相似案例,提出了针对不同属性类型的属性相似度计算方法、基于专家置信度的改进型AHP法、考虑时间衰减效应的案例相似度计算方法以及案例相似度阈值确定函数。通过上海某公司的汽车起重机案例验证了该方法。结果表明该方法不但能根据事故前兆信息,给出特种设备的事故原因故障树,以了解事故发展趋势,还能提供如事故特征、事故发生部位等事故表征信息的发生概率,以及应采取的预防措施。     

基于案例推理的故障诊断算法

电力系统智能告警研究目前主要集中于规则推理领域,未能充分利用系统内历史故障的案例进行有效的分析与故障处理.本文初步研究了基于案例推理的故障诊断算法,在此基础上提出了一种基于向量计算的案例匹配算法.该算法通过对故障信息进行抽象,并与系统案例库中的案例进行相似度计算的方式,对故障信息与案例信息进行一一匹配.案例库的建立基于经过人工分析的各类历史故障信息.相似案例的故障性质、故障原因分析可对本次故障的分析、诊断和后续处理起到指导作用.     

考虑应急方案总体优势度的决策方法

针对突发事件有效方案生成问题,从案例匹配和方案生成两个角度出发,提出一种基于证据推理的考虑总体优势度的应急决策方法。首先,依据检索方法得到源案例与目标案例的相似度,并获取应急方案的历史实施效果和当前实施效果;然后,通过证据推理合成应急证据,进而计算案例的总体优势度来确定最有效的案例;最后,通过一个煤矿事故应急决策案例验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于案例属性特征区间相似度的改进算法研究

基于案例推理的关键是确定问题案例与案例库中的案例属性特征的相似度.针对相似度的算法问题,在分析比较多种已有算法的基础上,提出一种解决感知信息和案例库中的案例属性特征均为不确定或不完整信息的区间相似度计算模型,论证了该模型的计算结果适用于特定区间内微小区间相似的问题.结合某型艇抗沉辅助决策系统的预案推理问题,对已有的算法求解结果进行比较,证实该模型可提高案例相似度的计算结果灵敏度.     

一种基于案例属性特征的区间相似度改进算法研究

基于案例推理的关键是确定问题案例与案例库中的案例属性特征的相似度,针对相似度的算法问题,在分析比较多种已有算法的基础上,提出了一种解决感知信息和案例库中的案例属性特征均为不确定或者不完整信息的区间相似度计算模型,论证了该模型的计算结果适用于特定区间内微小区间相似的问题。结合某型艇抗沉辅助决策系统的预案推理问题,对已有的算法求解结果进行比较,证实了该模型提高了案例相似度计算结果灵敏度。     

基于XML的CBR异构案例近似匹配模型

针对已有XML文档间相似度比较策略仅限于结构或内容单方面匹配的局限,借助基于案例的推理CBR（Case-Based Reasoning）系统的领域知识库,设计并提出一种用于解决CBR异构案例近似匹配的模型,从结构、语义及内容三方面综合考虑XML文档间的相似度。该模型一方面解决了现有XML文档相似度匹配策略无法综合结构、语义及内容三方面信息的难题;另一方面解决了现有CBR系统仅能比较同构案例的局限。     

基于交叉效率的应急案例检索方法

为了解决应急方案搜索客观性及属性权重确定困难的问题,建立一种基于交叉效率的应急案例检索方法.首先,应用欧氏距离度量目标案例与历史案例的属性相似度;然后,通过数据包络分析中的CCR交叉效率模型测量案例相似度,同时历史案例应急方案的实施效果也应用CCR交叉效率模型进行评估,进而集结案例相似度和应急方案实施效果得到案例的综合评价值,目标案例的应急方案为综合评价值最大的历史案例的应急方案;最后,通过一个高层建筑火灾案例验证所提出方法的可行性和有效性.     

基于案例表示及语义匹配的装备故障辅助诊断方法

为满足装备故障快速诊断需求,将案例推理技术与文本语义相似度算法相结合,构建了一种基于句向量的装备故障案例的语义相似度匹配算法。根据装备故障信息的特点,结合面向对象的案例表示方法,在优选装备故障现象文本相似度计算方法和装备故障信息的权重合理分配的基础上,提出了基于句向量的装备故障案例相似度综合计算方法（综合法）。针对1 000个故障案例,在有无增加干扰项的情况下开展实验分析,结果表明,提出的综合法在有无干扰项情况下都能取得最好的故障案例匹配效果,既能根据案例相似度给出推荐案例的正确排序,又有较好的区分度。     

一种故障树结构匹配算法及其应用

面对以故障树形式汇集的大量历史事故案例,故障树结构匹配是借鉴历史经验在有限时间、人力和成本下实现对新事故准确和全面调查的有效手段。根据事件演化的时序和因果推理的结构特征,提出一种故障树结构匹配算法。通过构造故障树结构匹配的隐马尔可夫模型,利用维特比算法预测待匹配序列的最佳序列。实验数据显示,相对于基于节点的结构匹配算法,该算法在匹配的准确性、结构缺陷的检测效果等方面有显著提升。     

面向地下管线空间数据匹配的概念语义相似性方法

<正>针对城市地下综合管线和专业管线空间数据匹配中语义表达不足、语义相似性计算方法简单及匹配质量不高等问题,提出一种顾及管线空间特征的概念语义相似性方法.首先列举管线概念属性项以表达概念语义,分析管线实体拓扑特征确定实体空间关联情况,融合其他特征建立管线本体;然后从管线信息概念内涵出发,提出基于概念语义的管线空间数据匹配模型,其中利用概念属性、空间特征及本体层次结构匹配指标,结合权重信息计算管线实体相似度大小确定匹配实体.实验结果表明,该方法能更合理地计算管线实体间的相似度,明显提升管线空间数据匹配的质量.     

基于灰色理论的故障案例检索算法

案例检索是基于案例推理系统的关键问题。为了在信息不完全的条件下提高故障案例匹配的准确度,将灰色关联分析应用到故障案例相似度的计算中,对灰色关联度公式进行改进,提出一种基于二次搜索策略的故障案例检索算法。对多种案例检索算法进行比较分析,结果表明该方法克服了传统方法确定相似度系数的主观性缺点,具有较好的分辨能力。     

基于IG-NRS与ICK双向压缩的KMS自学习案例知识匹配

案例知识匹配可有效缓解知识过载问题,确保知识应用水平。针对知识管理系统自学习案例知识匹配的冗余性问题,提出了一种基于IG-NRS与ICK的双向压缩方法。该方法首先设计NRS的改进模型IG-NRS,据此约简案例知识属性集,实现邻域决策系统的纵向压缩;在此基础上,通过引入谱聚类判别并剔除不一致案例知识实现其横向压缩;再藉由知识视图相似度锁定目标案例知识簇与最相似案例知识,从而确定知识匹配结果。在多个UCI数据集上的实验结果表明,该方法能有效减少知识管理系统自学习案例知识的冗余,取得更高的知识匹配效率和有效性。     

基于灰色理论的故障案例检索算法

案例检索是基于案例推理系统的关键问题.为了在信息不完全的条件下提高故障案例匹配的准确度,将灰色关联分析应用到故障案例相似度的计算中,对灰色关联度公式进行改进,提出一种基于二次搜索策略的故障案例检索算法.对多种案例检索算法进行比较分析,结果表明该方法克服了传统方法确定相似度系数的主观性缺点,具有较好的分辨能力.     

基于案例推理的煤矿应急预案管理系统设计

针对文本形式的静态预案管理方式对事故发生时救援工作的指导不够精确、难以制定切实可行的救援方案的问题,设计了基于案例推理的煤矿应急预案管理系统。针对实际案例与历史案例的特征属性不匹配问题,提出差异相似度算法,该算法与案例推理中的最近相邻算法结合,能够从预案库中检索出相似度最高的历史案例,从而提高救援方案生成的效率。针对由于案例库不断增大导致查找对应预案变难的问题,给出了分级检索策略。实际应用结果表明,与传统的煤矿应急预案管理方式相比,基于案例推理的煤矿应急预案管理系统更能满足煤矿企业应急救援的及时性和针对性要求。     

高速公路交通应急预案的模糊匹配

为了提高高速公路应急预案匹配的智能性和实时性,引入了人工智能领域中的范例推理技术（CBR）并提出一种模糊匹配方法作为其检索算法。该方法结合最大隶属度原则确定突发事件和案例库中各个案例定量描述属性所属的模糊集,利用格贴近度计算突发事件与案例对应各属性之间的相似程度,结合权重选择出相似度最大的案例作为预案。通过与现有匹配算法的对比,体现出模糊匹配算法能有效的处理模糊性而在交通应急预案匹配中的优越性,是一种可行的应急预案智能匹配方法。     

基于虚拟技术的电梯事故调查方法研究

与车辆交通安全事故相似,电梯作为垂直交通工具其事故调查结果将涉及相关责任主体的经济、行政处罚,因此事故调查结果的公正性起到了举足轻重的作用。本文介绍一种基于虚拟技术的电梯事故调查方法,该方法以历史的电梯事故数据及专家调查结论作为参照,将当前电梯事故的关键属性及指标与历史事故进行对比和匹配,以此获得与事故真相最为接近几种结果。     

基于匹配属性相似度的应急决策方案推荐方法

针对目标案例与历史案例的非一致属性集合问题, 基于匹配度生成子案例库, 使用基于核密度的群体序关系分析法对目标案例各属性进行赋权. 利用符号型属性和数值型属性的特征, 通过不同相似度计算方法分别计算各属性下的相似度, 集结各属性相似度信息和权重信息得到非一致属性集合的历史案例与目标案例的相似度, 最终得到应急方案的推荐结果. 最后通过算例表明了该方法的有效性和可行性.

     

基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法

为了重用装配体模型中包含的设计、制造和装配工艺等信息,需要在装配体模型数据库中搜索相似的装配体模型作为参考.为此提出一种基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法.首先提取装配体模型中零件的接触面信息,将装配体模型及其零件模型分别转化为零件属性邻接图和接触面属性邻接图;然后计算用于零件模型匹配的成功匹配接触面数量、接触面关系编码数量以及用于装配体模型搜索的零件相似度矩阵,将其作为零件模型和装配体模型相似度度量;最后由最优匹配Kuhn-Munkres算法得到零件相似度矩阵最优匹配加权和,作为装配体模型相似度.实验结果表明,该方法能有效地搜索到相似的装配体模型,并且对模型的相似度进行了排序.     

事故车辆技术状况智能辅助鉴定系统研究*

道路交通事故技术鉴定与理赔是科学规范交通管理的一个重要内容,而作为道路交通事故技术鉴定的一个方面,事故车辆技术状况鉴定在其中占取了比较重要的地位。适应鉴定需要,研究设计了事故车辆技术状况智能辅助鉴定系统,采用基于相对权相似度的案例决策方法确定鉴定初始方案,基于粗糙集理论及关联规则发现算法从案例中获得修正规则,运用这些规则修正初始方案,从而为专家提供建议,为及时准确地鉴定提供了有效的技术支持。     

数据集成中不确定性模式匹配模型的研究

针对已有模式匹配中证据组合方法效率较低的缺点,提出一个能够处理不确定性模式匹配的模型——USMM(Uncertain Schema Matching Model)。该模型是多维混合模型,其中运用领域知识和证据组合方法处理模式匹配中的不确定性,以降低匹配复杂度;利用模式的多维结构信息挖掘匹配中内在的不确定性;在计算名称相似度的公式中加入可信度来细化匹配的不确定度。最后形式化定义了不确定模式匹配、不确定匹配关系。实例分析证明该模型是可行的,具有较高的实用价值。