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《西安科技大学》 2012年
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基于案例推理的群体性事件智能决策支持系统研究

李玲玲  
【摘要】:随着经济社会的高速运转,群体性事件频繁出现,事发领域多元化,形成原因、表现形式多样化,参与人数也在不断上升。一些规模较大、势态复杂的群体性事件已经严重影响到社会的稳定和发展。因此,有必要建立一个切实可行的群体性事件的智能决策支持系统,运用现代化科学方法,尽早、尽快地做好应急决策,以降低群体性事件对社会和经济产生的危害。 首先,从不同视角分析群体性事件内涵,以此为切入点,分析大量群体性事件归纳演绎出事件的基本特征属性,并从事件特征、分类等内容对事件性质、事件形式、严重程度和人员规模进行定性、定量分析。 其次,对基于案例推理的群体性事件智能决策关键技术进行研究,包括案例表示、案例检索、案例修正和案例学习,其中重点研究案例表示与案例检索。通过分析群体性事件的特征属性,采用面向知识表示法来表示群体性事件信息。基于案例检索的特点提出①把特征属性划分为可确定特征属性和模糊特征属性,其中把数值型、数值区间型、枚举型特征属性归为可确定特征属性,把文本型特征属性归为模糊特征属性。采用K-最近相邻检索算法计算案例之间的相似度。②采用基于贝叶斯修正的权重算法。通过AHP获取专家一致性判断矩阵,使用贝叶斯的相关理论方法修正特征属性的权重,实现主客观权重的有机结合,提高知识获取的准确性。 最后,在深入研究基于案例推理的智能决策支持系统的基础上,对群体性事件的智能决策支持系统进行结构化设计。经过功能分析,主要包括用户管理,案例推理和数据库管理三个子系统,其中重点分析研究案例推理子系统。在案例推理子系统过程中,输入目标案例的相关信息,并选择默认特征属性,计算其权重。进而结合软件交互平台,计算目标案例与源案例的相似度,根据相似度阀值,筛选出最终的相似案例。由用户确定的最相似案例作为参考案例,以获得目标案例的解决方案,否则依据领域知识制定方案。最后应用实例进行仿真模拟,以过去的相似案例及其解决方案为参考,为当前事件处理提供辅助决策。 本研究结果表明:将基于案例推理的智能决策支持系统应用于群体性事件,有助于应急决策者做出迅速反应,同时也对半结构化或非结构化问题的解决产生启示。
【学位授予单位】:西安科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:C934;F224

【参考文献】
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