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基于情景分析与CBR的非常规突发事件应急决策关键技术研究

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基于情景分析与CBR的非常规突发事件应急决策关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 绪论第11-31页
  1.1 选题背景及研究意义第11-13页
    1.1.1 选题背景第11-12页
    1.1.2 研究意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-28页
    1.2.1 突发事件的研究现状第13-17页
    1.2.2 非常规突发事件的研究现状第17-20页
    1.2.3 情景分析法的研究现状第20-23页
    1.2.4 CBR 应急决策方法的研究现状第23-26页
    1.2.5 存在的问题及本文的出发点第26-28页
  1.3 论文的研究内容与技术路线第28-31页
    1.3.1 主要研究内容第28-29页
    1.3.2 研究目标第29页
    1.3.3 拟采取的研究方案与技术路线第29-31页
2 非常规突发事件系统特征与应急决策机理分析第31-61页
  2.1 非常规突发事件的界定与特征分析第31-39页
    2.1.1 非常规突发事件与常规突发事件的区别第31-34页
    2.1.2 非常规突发事件的特征分析第34-36页
    2.1.3 非常规突发事件的分类分级第36-39页
  2.2 基于熵理论的非常规突发事件系统动力学模型第39-46页
    2.2.1 熵的定义与耗散结构理论第39-40页
    2.2.2 非常规突发事件系统状态的熵解释第40-41页
    2.2.3 非常规突发事件的系统动力学模型第41-46页
  2.3 非常规突发事件应急决策的系统结构与时态框架第46-50页
  2.4 非常规突发事件应急决策的机理分析第50-58页
    2.4.1 原则性机理第51-52页
    2.4.2 原理性机理第52-53页
    2.4.3 流程性机理第53-54页
    2.4.4 操作性机理第54页
    2.4.5 实例分析第54-58页
  2.5 非常规突发事件应急决策的关键内容第58-59页
  2.6 小结第59-61页
3 非常规突发事件的燕尾突变模型与预警方法研究第61-84页
  3.1 突变理论概述第61-63页
    3.1.1 突变理论的提出第61-62页
    3.1.2 初等突变性质研究的步骤与应用途径第62-63页
  3.2 非常规突发事件的燕尾突变模型第63-75页
    3.2.1 非常规突发事件系统熵态燕尾突变模型的建立第64-66页
    3.2.2 燕尾突变模型的突变形式分析第66-72页
    3.2.3 非常规突发事件的燕尾突变分析第72-75页
  3.3 基于突变理论的非常规突发事件预警方法第75-83页
    3.3.1 基于突变理论的评价预警方法第75-76页
    3.3.2 基于三角形模糊数与突变理论的评价预警步骤第76-78页
    3.3.3 实例应用第78-83页
  3.4 小结第83-84页
4 基于PSR 与贝叶斯网络的非常规突发事件情景推演模型第84-111页
  4.1 非常规突发事件应急决策中情景的界定与演变规律分析第84-86页
  4.2 非常规突发事件情景分析的内容与前提第86-89页
    4.2.1 非常规突发事件情景分析的内容第86-88页
    4.2.2 非常规突发事件情景分析的前提第88-89页
  4.3 基于PSR 模型的非常规突发事件情景知识表示第89-93页
    4.3.1 非常规突发事件情景知识的PSR 表示第89-91页
    4.3.2 基于PSR 表示的非常规突发事件情景演变假设第91-93页
  4.4 非常规突发事件情景的贝叶斯网络构建与推演第93-99页
    4.4.1 贝叶斯网络概述第93-94页
    4.4.2 非常规突发事件情景的贝叶斯网络构建第94-97页
    4.4.3 非常规突发事件情景的贝叶斯网络推演第97-99页
  4.5 实例应用第99-110页
    4.5.1 确定网络节点变量第99-106页
    4.5.2 确定网络节点关系第106-107页
    4.5.3 情景推演第107-110页
  4.6 小结第110-111页
5 基于情景检索的非常规突发事件案例推理应急决策方法研究第111-133页
  5.1 案例推理的概述第111-112页
  5.2 基于情景检索的非常规突发事件案例推理应急决策流程第112-113页
  5.3 以情景为叶结点的非常规突发事件案例组织与表示第113-118页
    5.3.1 非常规突发事件案例的特性第113-114页
    5.3.2 以情景为叶结点的案例多级分层组织结构第114-115页
    5.3.3 基于XML 的非常规突发事件案例表示第115-118页
  5.4 非常规突发事件的情景检索算法第118-132页
    5.4.1 检索特征属性的确定第120页
    5.4.2 基于云模型的启发式权重获取算法第120-127页
    5.4.3 结构相似度算法第127页
    5.4.4 属性相似度算法第127-129页
    5.4.5 全局相似度算法第129页
    5.4.6 实例应用第129-132页
  5.5 小结第132-133页
6 基于MAS 的“情景应对”型应急决策模式研究第133-150页
  6.1“情景 应对”型非常规突发事件智能决策平台的需求分析第133-135页
6.1.1“情景应对”型非常规突发事件智能决策平台的性能要求第133-134页
6.1.2“情景应对”型非常规突发事件智能决策平台的功能要求第134-135页
  6.2 基于MAS 的“情景应对”型智能决策平台的构建第135-146页
    6.2.1 多智能体系统(MAS)第135-137页
    6.2.2 基于MAS 的“情景应对”型应急决策模式框架第137-139页
    6.2.3 各Agent 的功能结构第139-146页
  6.3 基于MAS 的“情景应对”型应急决策模式的运行机制第146-149页
  6.4 小结第149-150页
7 结论第150-154页
  7.1 主要工作与结论第150-152页
    7.1.1 主要工作第150-151页
    7.1.2 主要结论第151-152页
  7.2 创新点第152页
  7.3 展望第152-154页
致谢第154-155页
参考文献第155-168页
附录第168-173页

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