第1章 突发事件概述
1.1突发事件定义2
1.2突发事件的分类分级2
1.3突发事件的特点4
1.4本书研究的突发事件界定(自然灾害、事故灾害)7
第2章 案例推理理论与技术
2.1案例推理的基本方法9
2.1.1基于案例推理技术综述9
2.1.2CBR技术在服务灭火作战方面的应用前景10
2.1.3基于案例推理方法的类型12
2.2案例推理技术的发展历程14
2.2.1CBR理论研究进展14
2.2.2CBR技术进展19
2.2.3国外应用情况25
2.2.4国内的应用情况26
2.3案例推理的基本原理及系统框架27
2.3.1案例推理的基本原理27
2.3.2基于案例推理的问题求解系统框架29
2.4案例推理关键技术30
2.4.1案例表示与组织30
2.4.2案例的索引33
2.4.3案例检索与匹配34
2.4.4案例重用37
2.4.5案例修改和保留37
2.4.6案例学习机制38
2.5案例推理的特点及不足38
2.5.1案例推理的特点38
2.5.2案例推理的不足40
第3章 “情景-应对”决策方法
3.1决策方法概述44
3.1.1基于应急预案的应急决策44
3.1.2基于案例推理的应急决策45
3.1.3基于智能规划的应急决策46
3.2情景的界定47
3.3情景分析的发展及优势49
3.3.1情景分析的发展49
3.3.2情景分析和预测方法的比较50
3.3.3引入情景的优势51
3.4情景分析理论52
3.4.1情景分析的内涵52
3.4.2情景分析的一般方法55
3.4.3情景分析方法适用的几种情况62
3.5“情景-应对”决策过程65
3.5.1决策原理的提出65
3.5.2应急决策前期准备69
3.5.3决策应对流程分析70
3.5.4情景-应对推理过程71
第4章 数字化案例库的构建
4.1数字化案例库的含义与构建过程76
4.1.1数字化案例库的含义76
4.1.2数字化案例库的构建过程76
4.2案例的情景化分解77
4.2.1情景分解的依据77
4.2.2情景分解的方法78
4.2.3情景分解应用实例80
4.3案例情景的结构化83
4.3.1情景结构化的过程84
4.3.2案例情景特征要素的提取与描述84
4.3.3基于特征要素表达的情景通用结构化模型89
4.3.4特征要素的赋值及向量表示93
4.3.5案例情景矩阵的构建95
4.4案例情景的数字化重构100
4.4.1特征要素向量的量化指标与量化值101
4.4.2量化指标的量化方法102
4.4.3特征要素向量的数字化重构114
4.4.4案例情景数字化重构应用实例122
第5章 基于数字化情景矩阵的推理方法及应用
5.1知识库的构建127
5.1.1常数驱动推理与常数库的构建127
5.1.2算法库驱动推理与算法库构建128
5.1.3规则驱动与规则库构建129
5.1.4情景库的构建131
5.1.5综合案例库的构建132
5.2数字化情景矩阵推理相似度的计算方法132
5.2.1情景全局相似度算法策略分析132
5.2.2案例情景特征属性相似度算法修正135
5.2.3情景推理相似度距离计算方法实例136
5.3数字化情景案例推理模式139
5.3.1传统方式推理模式139
5.3.2基于数字化情景矩阵的“情景-应对”推理方式140
5.3.3基于多库协调的混合推理方法144
5.4应用实例145
第6章 基于数字化矩阵的“情景-对应”型辅助决策系统构建及应用
6.1决策支持系统概述153
6.1.1研究意义153
6.1.2系统开发的技术路线154
6.1.3系统的特性155
6.2辅助决策系统平台设计156
6.2.1辅助决策系统分析156
6.2.2辅助决策系统总体设计157
6.2.3辅助决策系统概要设计158
6.3核心功能模块设计160
6.3.1主界面模块设计161
6.3.2用户管理模块161
6.3.3数据库管理模块162
6.3.4案例情景推理模块163
6.3.5运算查询模块163
6.3.6地图标识模块164
6.4辅助决策系统详细设计165
6.4.1数据库存储设计165
6.4.2系统界面设计168
6.4.3功能界面程序设计168
6.4.4输入和输出设计172
6.5辅助决策系统安全与维护173
6.5.1安全策略173
6.5.2系统维护173
6.6系统实例演示174
6.6.1“类型-过程”驱动演示174
6.6.2“类型-问题”驱动演示174
6.6.3“类型-对策”驱动演示174
6.6.4“类型-教训”驱动演示176
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