基于知识元的应急管理案例情景化表示及存储模式研究

应急管理案例蕴含了大量的应急管理知识,如何有效利用这些知识,提高应急管理案例的应用价值,是当前应急管理研究的难点.通过引入共性知识元模型,以知识元的形式抽取领域内突发事件应急管理共性知识,形成共性可扩展的应急知识元体系.同时对应急管理案例进行情景的划分,在此基础上对应急管理案例情景序列的知识结构进行分析,结合应急知识元体系提出应急管理案例的情景化表示及存储模式,使应急过程各阶段的信息相分离,形成基于知识元的应急管理案例情景库,更加满足"情景-应对"模式中案例推理的需要.     

面向网络新闻的应急案例缺失信息补充方法

为提升应急案例质量,解决案例内容缺失问题,提高案例研究与决策的准确性与适用性,提出了一种面向网络新闻的应急案例缺失信息补充方法。首先,根据突发事件情景演变的特点,将案例基于知识元理论进行情景表示;然后从相似案例集中获取待补充案例的愿景案例要素集补充案例的缺失要素,并基于愿景案例构建描述案例各情景完整性的矩阵B,识别案例中的缺失信息;进而从网络新闻文本中抽取缺失的属性值,并通过比较可信度处理抽取值冲突;最后,依据静态与动态属性的划分进行矩阵B的借位补充,完成案例补充的完整过程。     

基于案例的突发事件推演规则验证方法

为提高突发事件案例利用率和突发事件推演规则的适用性及准确率,结合应急管理和知识管理理论,提出了一种利用相似案例验证推演规则适用性的方法.该方法以共性知识元模型作为突发事件情景、推演规则、案例的共性表示基础.首先,利用当前情景匹配突发事件推演规则,提取匹配成功的推演规则;然后结合当前情景匹配突发事件案例,并以匹配成功的案例对推演规则进行推演验证,验证通过的推演规则用于突发事件情景推演,从而为应急管理提供决策支持;最后,以汶川县七盘沟等泥石流为例验证了该方法的有效性.     

基于知识元的应急案例检索方法

应急案例蕴含大量有价值的应急管理知识,针对应急案例特点,基于共性知识元模型,对应急案例内容和结构进行了重新组织和表示,在此基础上结合情景及突发事件演化的相关理论,对应急案例检索方法进行了研究,通过多层案例检索算法,提高应急案例检索准确率。     

基于知识元的突发事件风险熵预测模型研究

突发事件风险预测中受到多因素高维数据和小样本数据信息不完备的约束,无法定量识别和描述事件风险的不确定性.本文根据突发事件已认知的知识要素描述事件的共性本体特征,构建了基于知识元的突发事件风险预测模型.该模型利用状态监测系统的实时数据,根据最佳投影方向对观测样本数据进行降维,将投影特征值隐含的风险信息在风险指标论域内进行扩散,获得突发事件不同风险等级发生的概率,利用风险熵预测突发事件发生的可能性.以2008年长沙突发雨雪冰冻事件为例,对提出的风险预测方法的可行性和有效性进行了验证.研究结果表明,基于知识元的突发事件风险熵能够定量地反映概率事件发生时传递的风险信息,可为应急管理部门科学决策提供依据.     

基于知识元的应急决策知识表示与生成方法

非常规突发事件应急决策是一类应急状态下的复杂系统决策问题,快速生成应急决策知识是解决这类问题关键.本文从不同科学域的共性整体特征出发,构建应急决策知识元模型,为多领域、多学科显性知识和隐性知识的表示与融合提供支持.在此基础上,本文首先基于知识元模型生成个体知识,然后通过GRA-T(grey relation analysis and TOPSIS)方法确定决策主体考虑问题的权重,再使用WGRG(weight grey relation grade)融合算子将专家知识整合成系统性的应急决策知识,为保证应急决策的及时性、科学性和有效性提供知识支持.最后,通过数值算例和地铁火灾突发事件案例分别验证GRA-T和WGRG方法的优越性以及应急决策知识表示和生成方法的实用性和科学性.     

基于相似历史案例分析的突发事件应急方案生成方法

针对缺乏有效应急预案的一类突发事件应急响应问题,提出了一种基于相似历史案例分析的突发事件应急方案生成方法。在该方法中,首先通过计算目标案例与历史案例间的相似度,以及通过设置相似度阈值来提取和筛选历史案例,并构建相似历史案例集;然后通过对各相似历史案例所涉及的应急效果和应对成本进行效用评估来计算关于各相似历史案例的应急响应的综合效用值;进一步地,通过选取应急响应的最大综合效用值所对应的相似历史案例的应急方案,生成目标案例的应急方案。最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性与有效性。     

基于分类基因的非常规突发事件免疫风险识别模型

运用免疫学基因理论研究非常规突发事件识别问题,构建了突发事件免疫风险识别框架,建立了基于信息熵的免疫风险识别器模型,在突发事件分类免疫基因假设的基础上进行了突发事件信息免疫模拟,总结出各类事件在显性概率、变异概率以及能量的阈值,并将单一的能量指标转化为分类信息,揭示了突发事件分类信息映射关系,研究显示非常规突发事件存在较多问题信息,但大多隐藏于大量的可控信息与可辨信息中,并通过案例分析验证了模型的科学性。模型的应用有利于对非常规突发事件的预测识别,更有利于免疫系统与非常规突发事件进行更深层次的学科融合。     

面向非常规突发事件演化分析的动态模拟仿真系统

建立非常规突发事件演化分析的动态模拟仿真系统对于非常规突发事件的应急管理具有重要意义。针对现有模拟仿真方法与系统在用于非常规突发事件演化分析时存在的不足,尤其难以综合集成多学科、多领域的理论、方法和技术成果的问题,从知识管理以及综合集成的视角,给出了以知识元为基础,以数据、知识、模型融合计算为核心的非常规突发事件演化分析模拟仿真系统的框架体系,并探讨了各子系统的实现。在该系统中,知识元实现了数据、知识、模型的内在关联;通过知识元网络的推理,实现了各学科、各领域数据、知识、模型的动态融合计算,从而进一步实现了非常规突发事件演化分析的模拟仿真。最后,给出了原型系统,并通过泥石流灾害实例,阐述了原型系统的管理与运行过程。     

基于知识元的非常规突发事件情景模糊推演方法

针对非常规突发事件的情景表示中跨领域、跨学科知识支持和微观分析的不足,基于情景要素及其相互作用关系的相对微观分析,给出了一种以知识元模型为基础的情景表示模型;针对非常规突发事件情景推演中信息不确定性问题,提出了一种模糊推演方法,应用知识元间相互作用关系构建模糊规则,将不确定的情景信息与模糊规则进行匹配,判断情景推演的结果及其可能性,进而为决策者进行决策提供依据.最后,以舟曲泥石流事件为例,验证了文中方法的科学性和实用性.     

基于规则和统计抽取模型中的主动学习算法

提出了一种文本信息抽取的主动学习算法,在只有部分标记训练文本的情况下,通过主动学习的方法将最有价值的训练文本挑选出来进行标记,该算法能应用到基于包装器模型和基于隐马尔可夫模型的文本信息抽取中,在不影响抽取性能的前提下,能有效降低模型训练过程对已标记训练文本的依赖程度,很大程度减少人工标记训练文本的工作量。     

基于基因图谱的电网应急案例构建结构与检索方法

电网设施是国民生产的关键能源支柱,一旦遭遇成规模突发事件,势必产生连锁反应。突发事件研究属于小样本分析类型,适宜采用案例研究方法。面向突发事件应急应对,案例采集、表示、检索、复用需要在一个合理有效的结构框架下实现。借鉴生物基因图谱的相关研究,提出基于基因图谱的案例表示方法,用以实现应急案例构建。该方法表现出良好的结构性,又能有效表达知识的逻辑内容;同时考虑案例规模相似度、情景属性值与结构相似度,实现案例快速有效检索以辅助决策,在一定程度上弥补了以往表示法的不足。最后,以我国深圳电网为例,进行验证说明。     

基于累积前景理论的不完全信息下应急风险决策模型

针对不完全信息下的突发事件应急风险决策问题,考虑应急决策者有限理性、损失敏感、易受突发事件相关因素影响的特征,提出了一种基于累积前景理论的区间多属性应急风险诀策模型。在对应急决策方案在不同指标及风险状态下的属性值进行规范化处理的基础上,建立正、负理想点作为参考点计算价值函数;基于累积前景理论确定风险概率权重;通过计算各方案的综合前景价值,对应急方案进行排序择优。最后,通过案例分析验证了该方法的可行性与有效性。     

面向突发事件应急决策的情景建模方法

情景是非常规突发事件应急决策的基础和依据.针对情景建模中跨学科、跨领域的知识支撑和对事件经验知识依赖的不足,本文从事件本身、事件属性以及属性间关系三个角度对非常规突发事件的情景进行刻画,提出了一种基于知识元的情景表示模型;在此基础上,针对非常规突发事件的不确定性特点,运用贝叶斯网络扩展知识元模型的不确定性表示和推理,构建了适用于情景推演的贝叶斯网络模型,解决了非常规突发事件情景的不确定推演问题;最后,通过舟曲泥石流事件验证本文提出的模型与实际情况相符,能够为非常规突发事件应急决策提供科学有效的辅助支持.     

基于知识元的非常规突发洪水事件演化风险研究

为解决非常规突发洪水事件风险分析中所存在的多因素高维数据与小样本数据信息不完备问题,将非常规突发洪水事件系统进行粒度分解,在知识元层建立基于投影寻踪及信息扩散的非常规突发洪水事件演化风险分析模型.利用知识元理论,将事件间的演化风险转变为事件所处情境内承灾载体状态属性变化引发输出属性变化的风险.根据承灾载体知识元内部状态属性阀值建立后续事件演化规则,利用投影寻踪方法与信息扩散理论,将监测样本所包含风险信息扩散到输出属性的风险指标论域控制点,计算事件演化概率分布,确定非常规突发洪水事件演化风险.以桃曲坡水库为例,在上游发生暴雨的情景下,计算水库水位上升向漫坝事件演化风险.实例分析结果表明,该演化风险分析模型能够根据风险等级标准和少量监测数据,对非常规突发事件风险概率分布进行动态定量分析与评估,帮助应急决策者实时掌握事件发展状况,及时做出应急响应,减少次生事件所造成的损失.     

面向应急管理的人工社会元建模方法

针对非常规突发事件应急管理建模的需要探索新的方法,面向应急管理的人工社会元建模方法尝试利用元模型描述人工社会基本要素,利用领域建模方法刻画应急管理领域模型,采用模型变换和代码生成支持计算实验.本文以公共卫生突发事件应急管理研究为案例,利用人工社会元建模方法构造了人工社会元模型、突发事件模型、应急管理模型,并采用仿真模型代码生成技术直接产生计算实验模型代码框架.案例的构造过程表明面向应急管理的人工社会元建模方法是一种自洽的、贴近应急管理问题研究的建模方法,可以在集成项目的工作中发挥重要的作用.     

非常规突发事件公共恐慌的政府信息公布策略研究:基于Multi-Agent模型

本文基于Agent模型构建了非常规突发事件公共恐慌演化仿真模型,以探讨不同的政府信息发布策略对公共恐慌的影响.特别地,该模型将信息分为真实有利信息、真实危机信息、不实有利信息、不实危机信息等四种信息类型,并以松花江水污染事件为研究案例,进行实证研究.结果表明,当非常规突发事件引发公共恐慌时,政府应该慎重发表言论,注重自身的公众形象,并在应急政策准备充分情况下,尽快公布事件真相消除不实危机信息所带来的不良影响,以有效避免与消除公共恐慌危机.     

工程项目突发事件知识联盟利益分配研究

将知识联盟引入到工程项目应急管理中,以降低突发事件给建筑企业带来的损失.在Nash谈判理论的基础上,建立工程项目突发事件知识联盟利益分配的两阶段基本模型,然后通过分情况讨论努力水平与利益分配系数的关系,增加博弈环节,将两阶段的利益分配模型扩展到多阶段,提出了基于内部博弈的工程项目突发事件知识联盟的多阶段利益分配方案.     

基于聚簇隐马尔可夫模型的文本信息抽取

应用隐马尔可夫模型是文本信息抽取的一种重要方法。对于网上不同来源的文本,由于其格式很不相同,进行混合训练,一般难以得到较优化的模型。将聚簇应用到文本信息抽取中,首先通过一种改进的k-平均方法对训练文本的Markov链模型进行聚簇,然后训练各簇的隐马尔可夫模型,提出了一种基于聚簇隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法(C-HMM)。对700篇网上不同来源的文本进行信息抽取仿真实验,结果表明,新的算法能有效地提高抽取性能。     

OMERR：面向应急领域的本体管理与资源推荐工具

在应急处置过程中,应急资源的高效推荐是辅助指挥中心领导制定决策的关键. 因此设计并实现了一个面向应急领域的本体管理与资源推荐工具,OMERR,该工具为领域专家提供了类似 Protégé的本体管理和规则推理功能,为应急值守人员和指挥中心领导分别提供了突发事件上报和事件处置的功能,根据突发事件的信息可以提供基于规则的应急资源推荐. 详 细介绍了工具中的应急领域本体模型、推理规则表示方法以及基于规则的应急资源推荐等关键问题. 定义了覆盖率和命中率两个定量评价指标,通过汶川地震案例对工具性能进行了评价,评价结果表明了应急资源推荐的有效性和准确性.