案例推理驱动的应急辅助决策系统设计与验证

本文主要探讨了"基于案例推理的应急辅助决策方法研究"，这项研究旨在将案例推理这一理论工具应用到实际的应急决策过程中，以提升决策效率和科学性。研究者首先对应急案例的特征进行了深入分析，识别出其关键特性，这包括构建了一种多层次的结构，即概念树、突发事件本体模型和事件元模型，这些模型为案例的描述和组织提供了标准化框架。 针对应急案例属性的复杂性和属性值可能存在的缺失问题，研究人员提出了创新的解决方案。他们设计了一种双重结构的案例全局相似度计算算法，既考虑了结构相似度也考虑了属性相似度，以此来克服传统最近邻算法在处理缺失属性时的局限。这种方法有效地提高了算法的鲁棒性，使得即使在部分信息不完整的情况下，也能进行准确的案例匹配和推理。 论文还介绍了研究团队的构成，包括张英菊博士、仲秋雁教授、叶鑫讲师和曲晓飞教授等，他们在应急管理、信息管理、决策支持系统以及相关领域有着丰富的研究和实践经验。团队合作开发了一个基于案例推理的应急辅助决策原型系统，这个系统的成功开发验证了所提出的理论方法在实际应用中的可行性与实用性。 总结来说，该研究通过对案例推理技术的有效整合，提出了一套适用于应急决策的综合框架，不仅解决了案例描述和组织的问题，还设计了适应应急场景的相似度计算算法。这一研究成果对于提高应急决策的科学性和应对突发情况的能力具有重要意义，为未来的应急管理体系提供了有价值的参考。