基于案例推理与规则推理的突发环境事件应急预案快速生成方法

本文主要探讨了"突发环境事件应急预案快速生成技术研究"这一主题，发表于2013年的太原理工大学学报。面对当前突发环境预案系统存在的时效性差、动态性不足的问题，作者提出了一种创新的方法，即以案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）为主导，结合规则推理（Rule-Based Reasoning, RBR）以及空间数据标绘技术，以提升应急预案的生成效率和适应性。 在该研究中，作者首先运用改进的层次分析法来确定案例的关键特征属性及其权重，这是CBR方法的核心，它确保了预案的准确性和有效性。接着，论文深入研究了案例的表示、检索、适配和学习过程中的关键技术。案例检索是找到类似事件的预案基础，如果现有预案满足需求，则直接复用；否则，在调整阶段引入RBR，对不合适的部分进行逻辑修正。这一过程充分利用了RBR的逻辑推理能力，提高了预案的针对性。 同时，融入了网络地理信息系统（CWebGIS）的空间数据标绘功能，使得预案能更好地融入地理信息，有助于决策者根据地理位置、环境条件等因素做出更为精确的判断。此外，通过人机交互的方式，现场专家能够参与到预案的适配过程中，确保预案的实际操作性和可行性。 这种方法的优势在于兼顾了CBR的快速响应能力、RBR的逻辑推理优势，以及GIS的空间可视化，有效地降低了推理复杂度，缩短了预案生成的时间。这对于提高应急组织在处理突发环境事件时的反应速度和应对效果具有重要意义，具有显著的经济价值和社会价值。 这篇文章提供了一种实用的工具或框架，旨在解决突发环境事件应急预案生成中的实际问题，推动了应急预案管理系统的现代化和智能化发展。