基于案例推理的应急辅助决策方法研究* (2009年)

将案例推理的方法应用到应急决策中，为应急决策提供了一种实用的科学辅助方法。在分析了应急案例特征的基础上设计了一种基于概念树—突发事件本体模型—事件元模型三层架构的应急案例通用的案例描述与组织方法；根据应急案例属性复杂及属性值缺失的问题设计了基于结构相似度和属性相似度双层结构的案例全局相似度计算算法，避免了传统最近相邻算法中的属性值缺失问题；最后通过基于案例推理的应急辅助决策原型系统的开发使设计方法得以实现，证明了该方法具有较好的实用性。 ### 基于案例推理的应急辅助决策方法研究 #### 一、研究背景与意义 在现代社会中，突发事件（如自然灾害、公共卫生事件等）频繁发生，不仅严重威胁人民群众的生命财产安全，也对社会经济造成巨大损失。因此，如何有效地应对突发事件成为政府、企业乃至全社会共同面临的重大挑战。传统的应急决策往往依赖于决策者的经验与直觉，但在信息爆炸的时代背景下，这种决策方式显然无法满足高效、准确的要求。为此，探索一种新型的、智能化的应急辅助决策方法显得尤为重要。 #### 二、案例推理方法概述 案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）是一种基于以往经验解决问题的人工智能技术，其基本思想是通过检索与当前问题类似的历史案例，并利用这些案例中的解决方案来解决当前问题。CBR方法的核心包括案例存储、案例检索、案例修改以及案例学习四个步骤。这种方法模仿了人类的认知过程，即面对新问题时会尝试回忆之前遇到的类似情况并借鉴处理经验。 #### 三、基于案例推理的应急辅助决策方法设计 本研究提出了一种基于案例推理的应急辅助决策方法，旨在提高决策效率与准确性。具体设计思路如下： 1. **案例描述与组织**：采用概念树、突发事件本体模型和事件元模型的三层架构来描述和组织应急案例。其中，概念树用于构建案例之间的层次关系，突发事件本体模型用于定义案例的基本要素及其相互关系，事件元模型则进一步细化案例的具体内容。 2. **案例全局相似度计算**：考虑到应急案例属性的复杂性和属性值缺失的问题，设计了一种基于结构相似度和属性相似度的双层结构案例全局相似度计算算法。这一算法不仅可以有效处理属性值缺失的情况，还能更全面地评估案例之间的相似性。 3. **原型系统开发**：为了验证上述方法的有效性，研究人员还开发了一个基于案例推理的应急辅助决策原型系统。通过实际案例的应用，证明了该方法能够显著提升决策的效率和质量。 #### 四、案例全局相似度计算算法详解 1. **结构相似度**：基于案例的整体结构进行相似度计算，考虑案例间的层次关系和逻辑结构。 - **概念树**：利用概念树来表示案例之间的层级关系，通过计算不同案例的概念树结构差异来衡量案例间结构上的相似度。 - **突发事件本体模型**：通过对案例的基本要素及其相互关系进行建模，形成一种标准化的表达方式，便于案例之间的对比和匹配。 2. **属性相似度**：针对每个案例的属性值进行相似度计算，尤其是对于属性值缺失的情况给出了解决方案。 - **属性权重**：为每个属性分配不同的权重，反映了该属性在案例中的重要程度。 - **属性缺失处理**：对于缺失的属性值，采用统计学方法或其他预测技术来进行填充或替代，确保算法在所有情况下都能正常运行。 #### 五、原型系统应用实例 为了验证所提出的应急辅助决策方法的有效性，研究团队开发了一个基于案例推理的应急辅助决策原型系统，并在若干个实际案例中进行了应用测试。测试结果表明，该系统能够在短时间内检索出与当前事件最为相似的历史案例，并基于这些案例提供决策建议，极大地提高了决策的速度和准确性。 #### 六、结论与展望 本文介绍了一种基于案例推理的应急辅助决策方法，通过构建案例的描述与组织模型以及设计案例全局相似度计算算法，实现了对突发事件的有效辅助决策。该方法通过原型系统的开发和应用验证了其可行性和有效性。未来的研究可以进一步优化案例描述模型，提高算法的计算效率，以及拓展更多领域的应用案例，为应急决策提供更加全面的支持。