基于CBR的海上搜救决策支持系统：体系结构与案例推理

海上搜救决策支持系统的研发已经成为一个重要课题，特别是在当前全球海上安全面临严峻挑战的背景下。本文由赫永霞、孙海宁和张吉平三位作者在深入理解案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）理论的基础上，提出了一种创新性的研究方向——基于案例推理的海上搜救决策支持系统。CBR是一种模仿人类解决问题过程的人工智能技术，它通过检索历史案例，找出与当前问题相似的解决方案，然后对其进行适当的修改，以适应新的情况。 系统的核心在于构建一个包含丰富案例库的决策支持框架。这个系统不仅融合了传统的数据库、模型库和知识库，还引入了数据仓库、OLAP（在线分析处理）和数据挖掘等现代信息技术，以增强系统的智能化和自适应能力。数据仓库能够存储大量、多维度的数据，而OLAP则使得对这些数据进行高效分析成为可能，数据挖掘技术则进一步挖掘潜在的规律和关联，帮助发现和利用以前未被注意到的信息。 海上搜救决策支持系统的体系结构设计旨在优化决策流程，通过案例库提供的经验借鉴，能够帮助指挥人员快速识别和处理各种突发情况，减少人为错误，提高决策的准确性和效率。这种方法特别适用于海上搜救这样需要应对复杂环境和不可预测事件的领域，因为CBR方法能够处理知识密集型问题，同时适应不断变化的环境。 总结来说，本文主要贡献在于提出了一种结合CBR技术的海上搜救决策支持系统模型，强调了案例库在决策过程中的关键作用，以及如何通过整合现代信息技术来提升系统的整体性能。这对于提高海上搜救工作的响应速度和决策质量具有显著的意义，也为类似领域的决策支持系统开发提供了有价值的参考。