效果域匹配与自适应案例推理决策模型在煤矿应急救援中的应用

"这篇论文是2011年由靖可、唐亮和赵希男发表在《东北大学学报（自然科学版）》上的，属于自然科学领域，得到了国家自然科学基金的支持。文章探讨了案例推理决策中的匹配模式，并提出了一种基于效果域匹配的自适应案例推理决策模型。该模型在识别案例匹配模式的基础上，利用自适应控制算法进行决策推理，旨在解决目标问题，特别是在煤矿瓦斯爆炸事故应急救援场景下，模型表现出更接近理想解的决策效果和更高的过程可控性。关键词包括基于案例推理、效果域匹配、自适应控制以及匹配度。" 正文: 案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)是一种以历史经验为基础的解决问题的方法，它依赖于过去成功的案例来解决新的、类似的问题。在本文中，作者指出现有的案例匹配模式在理解和应用上存在不足，这可能是由于忽视了案例效果域的重要性。效果域是指案例应用后产生的结果或影响的范围，它对于判断案例的适用性和匹配程度至关重要。 为了改进这种情况，作者构建了一个基于效果域匹配的案例推理决策模型。这个模型首先识别案例的匹配模式，即分析新问题与历史案例之间的相似性和关联性。然后，它引入效果域匹配的概念，通过比较新问题的目标效果与历史案例的效果，来评估案例的适用性。这种方式使得模型能更精确地找到与当前问题最匹配的历史案例，从而提高决策的质量。 模型的核心是自适应控制算法，它能够根据匹配度动态调整决策过程，以适应不断变化的环境和需求。自适应控制算法允许模型在解决问题时不断学习和优化，确保决策过程的灵活性和有效性。在煤矿瓦斯爆炸事故应急救援的模拟实验中，该模型证明了其优势，能够使目标问题的解决方案更接近理想状态，同时增强了求解过程的可控性，这对于时间敏感且复杂度高的应急救援决策至关重要。 这篇文章提出了一个创新的案例推理决策模型，强调了效果域匹配在案例选择中的作用，并结合自适应控制策略，为复杂问题的决策提供了一种更加精确和灵活的方法。这一模型对于那些需要依赖历史经验做出快速而有效决策的领域，如应急管理和风险控制，具有重要的理论和实践价值。