基于案例推理的应急决策支持研究



基于案例推理的应急决策支持研究

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基于案例推理的应急决策支持研究

论文目录
摘要	第1-3页
ABSTRACT	第3-7页
1 导论	第7-16页
1.1 研究背景	第7页
1.2 研究意义	第7-8页
1.3 突发危机的定义与特点	第8-9页
1.4 应急决策	第9-12页
1.4.1 应急决策的特点	第9-10页
1.4.2 应急决策的一般流程	第10-11页
1.4.3 应急决策研究小结	第11-12页
1.5 研究现状综述	第12-13页
1.6 解决方案—建立基于案例推理的应急决策支持系统	第13-14页
1.7 文章内容与安排	第14-16页
1.7.1 文章拟解决的关键性问题	第14页
1.7.2 文章的结构	第14-16页
2 运用案例推理技术建立应急决策支持模型	第16-26页
2.1 基于案例的推理概述	第16页
2.2 基于案例推理的关键技术及实现方式	第16-20页
2.2.1 案例的表示	第17页
2.2.2 案例的检索	第17-19页
2.2.3 案例的重用和修正	第19页
2.2.4 案例的保留	第19-20页
2.2.5 小结	第20页
2.3 应急决策支持模型	第20-25页
2.3.1 案例库与规则库的初始化	第22页
2.3.2 案例的形象化表示	第22页
2.3.3 基于有限信息的案例检索	第22-23页
2.3.4 问题模式差异分析	第23页
2.3.5 危机演化的预测	第23-24页
2.3.6 基于规则的推理	第24页
2.3.7 形成备选方案集	第24页
2.3.8 基于群决策生成可行方案	第24页
2.3.9 危机事件的随机序贯决策	第24-25页
2.4 小结	第25-26页
3 相似粗糙集和PROLOG 简介	第26-36页
3.1 粗糙集简介	第26-27页
3.2 粗糙集知识要点	第27-30页
3.2.1 知识与分类	第27-28页
3.2.2 不可分辨关系、等价关系	第28页
3.2.3 数据表知识表达系统与决策表	第28-29页
3.2.4 上近似集、下近似集	第29-30页
3.2.5 属性约减算法	第30页
3.3 相似粗糙集	第30-31页
3.4 相似粗糙集在案例推理中的应用	第31-32页
3.5 PROLOG简介	第32页
3.6 PROLOG语言的优点	第32-33页
3.7 PROLOG知识要点	第33-35页
3.7.1 基本语法结构	第33-34页
3.7.2 目标求解机制	第34-35页
3.8 PROLOG在案例推理中的运用	第35-36页
4 案例推理实现--算法研究	第36-49页
4.1 案例的表示	第36-38页
4.1.1 基于相似粗糙集的案例表示方法	第36页
4.1.2 基于 Prolog 的案例表示	第36-38页
4.1.3 信息表的预处理	第38页
4.2 案例的检索	第38-46页
4.2.1 属性的相似度计算	第39-40页
4.2.2 相似粗糙集实现属性的约减与权重分配	第40-44页
4.2.3 案例的相似度计算	第44页
4.2.4 相似粗糙集算法和一般距离度量算法的比较	第44-45页
4.2.5 Prolog 实现案例推理	第45-46页
4.3 案例库的维护	第46-47页
4.4 PROLOG实现规则推理	第47-49页
5 防汛应急决策支持系统的设计与演示	第49-68页
5.1 决策对象——汛灾	第49-58页
5.1.1 汛灾决策案例的属性分析	第49-50页
5.1.2 汛灾应急决策案例的逻辑表示	第50-53页
5.1.3 汛灾案例库的构建	第53-54页
5.1.4 Prolog 进行指定推理的推理规则	第54-58页
5.2 汛灾应急系统的组成	第58-60页
5.3 关键算法演示	第60-67页
5.3.1 运用相似粗糙集推导相似案例	第60-63页
5.3.2 运用 Prolog 程序推导潜在的匹配案例	第63-64页
5.3.3 两种推理方法的分析	第64-65页
5.3.4 汛灾的衍生灾害预测	第65-67页
5.4 结论与展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
附录	第72-84页
附录1：程序（产生辨识矩阵、属性加权与约减）	第72-78页
附录2：程序（相似度计算及检索相似案例）	第78-80页
附录3：Prolog 推理程序	第80-83页
附录4：规则库片断	第83-84页
致谢	第84-85页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第85-87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。

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