基于案倒庫的水上應(yīng)急救援輔助決策系統(tǒng)研究.pdf

1、水運是整個交通運輸體系中最為廉價的一種運輸方式,隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,水運運量急劇上升,水上交通密度迅速提高,給水上交通安全管理和應(yīng)急保障提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。如何及時有效地處理水上交通事故、提高應(yīng)急救援的成功率,關(guān)乎到人民群眾生命財產(chǎn)安全和社會和諧穩(wěn)定。但是,在現(xiàn)有的水上交通事故應(yīng)急管理中,大多使用紙質(zhì)的應(yīng)急預(yù)案文檔,而缺少一個高效運行的信息支持和科學(xué)決策機制,不能對各種應(yīng)急力量信息進(jìn)行綜合處理,救助決策靠人工憑經(jīng)驗完成,經(jīng)常會造成決策

2、不合理、不迅速、不全面的現(xiàn)象,影響了救助的成功率。因此,水上交通事故應(yīng)急管理亟需一個有效的輔助決策工具。
　　 基于案例庫的推理(Cased Based Reasoning-CBR)是一種新興的人工智能推理技術(shù),它基于認(rèn)知科學(xué),根據(jù)以往解決問題的經(jīng)驗來處理新的問題并且學(xué)習(xí)新的知識。這種全新的推理方式與基于規(guī)則的推理有著很大的區(qū)別,它將案例作為整體進(jìn)行模糊推理,不需要應(yīng)用領(lǐng)域完整的知識體系,擺脫了基于規(guī)則推理中知識難以獲取的瓶頸。

3、因此,CBR技術(shù)引起了廣泛的關(guān)注,在眾多行業(yè)中得到了應(yīng)用,并已取得了一定成效。
　　 本文將CBR技術(shù)引入到水上交通事故應(yīng)急處理中,使其自動生成應(yīng)急處置方案。首先,以已有的紙質(zhì)應(yīng)急預(yù)案為指導(dǎo),對實際案例進(jìn)行形式化描述,并使用層次分析法為案例的每個屬性評定權(quán)值；其次,利用模糊匹配和最鄰近法相結(jié)合的方法,匹配相似度最大的案例,將匹配案例作為本次應(yīng)急的指導(dǎo),并有取舍地學(xué)習(xí)有效的經(jīng)驗。最后,利用J2EE技術(shù)對上述案例庫的建立和推理過程進(jìn)