發(fā)布時間：2017-07-31 19:08

  本文關鍵詞：面向突發(fā)危機事件的范例推理研究

  更多相關文章： 突發(fā)危機事件 應急決策 范例推理 粗糙集 防汛

【摘要】： 當前,各種突發(fā)公共事件頻繁發(fā)生,每年由此造成巨大的損失和惡劣的影響。但與此同時,對應各種突發(fā)危機事件的應急決策能力和基礎還比較薄弱。因此,對各種突發(fā)危機事件的監(jiān)測、預報、識別、控制、預案制定,事件發(fā)生時的快速響應、決策,以及相關的計算機決策支持系統(tǒng),就成為研究的熱點。 應付危機事件,需要進行迅速、正確的判斷,制定合理的對策。危機事件及其引發(fā)的問題屬于結構不良或非結構化問題,與一般事件相比,危機事件具有突發(fā)性、嚴重性和緊迫性的特征。因此,面向突發(fā)危機事件的應急決策也相應地區(qū)別于一般決策問題,具有如下特征:(1)決策信息水平低;(2)有效決策時限短且嚴格;(3)危機系統(tǒng)處于動態(tài)演化過程中;(4)決策主體有限理性。而應急決策對決策者素質(zhì)能力要求高,決策責任重大,采用群決策支持系統(tǒng)對應急決策提供輔助支持是可行且必要的。 本文在對突發(fā)危機及應急決策特性進行深入研究的基礎上,分析了目前流行的基于預案的應急決策方法及其局限性,據(jù)此提出了一種基于范例推理的迭代式應急決策過程模型�；诜独评�(CBR)是人工智能領域中一種重要的基于知識的問題求解和學習方法。將CBR方法應用到應急決策過程中,能充分利用應急決策經(jīng)驗;而迭代方法滿足了危機事件的動態(tài)演化特征,實現(xiàn)了應對式的應急決策。因此,該決策過程模型降低了決策的盲目性,有助于提高應急決策的效果和效率。 本文詳細闡述了面向應急決策的范例推理的實現(xiàn)過程及相應的算法。首先提出了危機范例的形式化表示框架;給出了基于經(jīng)典粗糙集和相似粗糙集技術的范例檢索方法,包括范例屬性約簡、加權和相似度度量等的具體算法;然后,在借鑒數(shù)據(jù)挖掘聚類技術的基礎上,本文提出了相應的范例庫維護方法。最后,以防汛應急決策支持系統(tǒng)為例,演示介紹了本文所提出的決策過程模型和相關算法技術在實際中的應用。
【關鍵詞】：突發(fā)危機事件 應急決策 范例推理 粗糙集 防汛
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.1.1 突發(fā)公共危機損失巨大9
• 1.1.2 正處于突發(fā)公共事件高發(fā)期9-10
• 1.1.3 現(xiàn)有應急響應工作基礎薄弱10
• 1.2 突發(fā)危機與危機管理10-12
• 1.2.1 危機事件的異常因素10-11
• 1.2.2 危機事件描述信息11
• 1.2.3 突發(fā)危機事件的分類11-12
• 1.3 應急決策方法研究綜述12-14
• 1.3.1 決策過程模型13
• 1.3.2 決策行為模式13-14
• 1.4 研究意義14-15
• 1.5 研究內(nèi)容15-16
• 1.6 論文結構16-18
• 第二章 面向突發(fā)危機事件的應急決策18-28
• 2.1 應急決策原理18-20
• 2.1.1 應急決策的含義18-19
• 2.1.2 應急決策的一般過程19-20
• 2.2 應急決策特征分析20-24
• 2.2.1 決策信息水平低21
• 2.2.2 有效決策時限短21
• 2.2.3 危機事態(tài)動態(tài)演化21-22
• 2.2.4 應急決策主體的有限理性22-23
• 2.2.5 應急群決策支持系統(tǒng)23-24
• 2.3 應急決策方法24-28
• 2.3.1 基于應急預案的決策模型24-25
• 2.3.2 預案方法的局限性25-28
• 第三章 基于范例推理的應急決策模型28-39
• 3.1 基于范例推理概述28
• 3.2 基于范例推理的關鍵技術28-33
• 3.2.1 范例表示29-31
• 3.2.2 范例檢索31-32
• 3.2.3 范例修正與保存32
• 3.2.4 范例庫維護32-33
• 3.3 基于范例推理的應急決策過程模型33-38
• 3.3.1 基于有限信息的范例檢索34-35
• 3.3.2 問題模式差異分析35
• 3.3.3 危機事態(tài)發(fā)展預測35-36
• 3.3.4 討論生成可行方案36
• 3.3.5 確定備選方案集36-37
• 3.3.6 進行應急群決策選擇行動方案37
• 3.3.7 危機事件的隨機序貫決策37-38
• 3.4 應急群決策支持系統(tǒng)的主要功能38-39
• 第四章 粗糙集在范例推理中的應用39-49
• 4.1 粗糙集理論39-43
• 4.1.1 基本概念39-41
• 4.1.2 屬性約簡41-43
• 4.1.2.1 屬性約簡算法42
• 4.1.2.2 相對約簡算法42-43
• 4.1.3 粗糙集的應用43
• 4.2 相似粗糙集43-47
• 4.2.1 相似關系44-45
• 4.2.2 粗糙集和相似關系45-46
• 4.2.3 基于相似粗糙集的知識學習46-47
• 4.3 粗糙集在范例推理中的應用研究47-49
• 4.3.1 屬性約簡47-48
• 4.3.2 范例表示和范例庫構建48
• 4.3.3 范例庫維護48-49
• 第五章 應急決策范例推理過程的實現(xiàn)49-65
• 5.1 范例表示和組織49-50
• 5.2 范例屬性約簡50-52
• 5.3 范例檢索52-63
• 5.3.1 范例相似度度量算法52-53
• 5.3.2 屬性約簡算法53-55
• 5.3.3 屬性相似度度量算法55-59
• 5.3.4 屬性加權算法59-63
• 5.4 范例庫的維護63-65
• 第六章 應急決策范例推理過程示例65-74
• 6.1 防汛指揮信息系統(tǒng)的基本結構65-66
• 6.2 防汛范例庫的構建66-68
• 6.3 應急決策范例推理過程演示68-74
• 6.3.1 范例屬性相似度度量69-70
• 6.3.2 范例屬性約簡和加權70-71
• 6.3.3 范例檢索71-74
• 第七章 結論和展望74-76
• 7.1 主要結論74
• 7.2 研究展望74-76
• 參考文獻76-80
• 附錄80-83
• 致謝83-84
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文84-85
• 上海交通大學學位論文答辯決議書85-87

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 胡靜文;趙繼娣;;突發(fā)危機事件本體知識庫構建方法研究[J];圖書館學研究;2012年04期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王丹丹;企業(yè)危機預警評價模型研究[D];河北大學;2011年

2 李e，

本文編號：600659