基于案例推理的海上搜救决策支持系统的研究.pdf
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1、http:/-1-基于案例推理的海上搜救决策支持系统的研究基于案例推理的海上搜救决策支持系统的研究 赫永霞,孙海宁,张吉平 大连海事大学航海学院,辽宁大连(116026)E-mail: 摘摘 要要:本文在充分了解 CBR 的基础之上提出了基于案例推理的海上搜救决策支持系统的研究,详细叙述了本系统的体系结构及基于案例的推理机制,这将为提高海上搜救应急效率做出一份贡献。关键词:关键词:海上搜救,决策支持系统,基于案例推理 1.引言引言 海难事故往往造成巨大人命财产损失和海洋环境的污染,同时在政治上给国家带来巨大的负面影响。面对发生海上险情特别是重大险情后的复杂危险局面,几乎每个正常人都会表现出一定
2、程度的惊慌和不知所措,此时,依靠海上搜救决策支持系统,可以减少人为因素的干扰,帮助指挥人员及时准确地做出科学的决策。在信息化、网络化的今天,建立海上搜救决策支持系统,应为各级海上搜救中心提高其效能的首选方案。在研究海上搜救决策支持系统时,如果将已经发生的各类海难事故作为海上搜救的案例库,就可以从中寻求解决和处理新问题的经验与方略,是提高决策水平的重要方法。基于案例推理(Case-based reasoning,CBR)是国际人工智能领域的一个研究热点,其方法是从所记忆的以往案例中搜索与当前问题类似的案例,并选择一个或多个与当前问题最相似和相关的案例,通过对所选案例的适当调整和改写,从而获得当前
3、问题求解结果和对这一新案例的存贮以备复用的一种推理模式。CBR 符合人的实际认知心理过程,反映了人类认知过程中根据过去的经验和方法进行推理求解,从失败和成功中进行学习的特征。所以 CBR 适合有丰富的以往经验、大量案例和知识难以表达、因果关系难以把握的领域1。为此,本文试对基于案例库及案例推理技术的海上搜救决策支持系统进行研究。2.体系结构体系结构 传统的决策支持系统是以数据库、模型库和知识库为基础的。根据海上搜救决策的特点,海上搜救决策支持系统增加了案例库,并运用了数据仓库、OLAP 和数据挖掘等新技术。案例库的运用弥补了知识库对知识形式要求过高的不足;数据仓库、OLAP 和数据挖掘技术的运
4、用弥补了数据库学习能力差的缺点,能够不断挖掘系统内部数据,充实和更新库中的内容,使库中的信息知识更完善。所以该系统扩展了对不同层次的数据信息的处理能力,能更好地辅助对各种海难事故进行海上搜救的应急决策。海上搜救决策支持系统的体系结构应如图 1所示。http:/-2-图 1 海上搜救决策支持系统体系结构 2.1 智能人机交互系统智能人机交互系统 智能人机交互系统完成人机交互、问题描述、结果显示和系统总体控制。它能为决策者提供一个友好的交互环境,负责接受用户发出的各种命令,向用户提供系统的运行状态,最后将处理结果输出给用户。而且决策者可以运用人机交互系统,实现控制系统运行、进行模型选择等功能。2.
5、2 案例库系统案例库系统 案例库系统由海上搜救案例库及案例库管理系统组成。海上搜救案例库中存储了各种各样的海上搜救案例,每一个案例都包括有关问题的完整描述、求解方案和实施结果。对于案例的解决方案,既有成功的经验,也有失败的教训,以保证决策者在面对新情况时,能够吸取正反两方面的知识,从而做出合理的判断,进而产生有效的决策。案例库管理系统由案例检索、案例适配和案例管理三个子系统构成。其中案例检索负责解释用户的检索要求,完成对案例的检索;案例适配系统负责对检索到的源案例进行修改,使其能满足当前问题的求解要求;案例管理系统负责对案例库进行增加、删除、修改等操作。2.3 数据库系统数据库系统 数据库系统
6、由数据库及数据库管理系统构成。数据库中存储的是结构化的业务数据,是有关专业领域内最基础的数据信息。数据库管理系统负责管理、维护、存贮和更新各种数据。它的选取必须考虑海上搜救的运行环境特征、数据库容量及相应的处理能力等指标。对系统规模不大、数据保密性不强但要求较快的检索速度以及直接进行库文件操作的系统,可选Foxpro 作为 DBMS。若系统规模大、数据量大且对数据保密性要求高,为保证应急系统速度和可靠性,可选 Oracle、Sybase 等大型、高性能、兼容性和可移植性强也较昂贵的数据库系统。所以本文所述的系统是采用 Oracle 作为 DBMS 的。用户 智能人机交互系统 模型库管理系统模型
7、库 知识库管理系统知识库 决策信息 知识 信息 数据挖掘 OLAP 数据仓库 案例库管理系统 搜救案例库 数据库管理系统 数据库 http:/-3-2.4 模型库系统模型库系统 模型库系统包括模型库、方法库和模型库管理系统,有的系统将方法库作为一个独立的库。其主要功能是建立、存储、查询、修改、删除以及重构本系统的各种模型,完成和数据库接口的转换,并对模型的运行进行控制。模型库中存放各种决策仿真模型,包括定量模型(用数学方程和数学表达式对决策过程的抽象模拟)和定性模型(逻辑上和概念上的模型)。方法是模型求解的算法,两者是多对多的关系。方法库为 DSS 的模型求解提供算法基础和支持,存放各种模型使
8、用的方法,包含常用的数学模型算法和应用程序,主要的方法有线性规划求解方法、非线性规划求解方法、动态规划求解方法、决策论计算方法等。对模型的设计和管理可采用面向对象的方法。2.5 知识库系统知识库系统 知识库系统主要是为海上搜救的决策处理提供专业和常识性知识的支持,由产生式规则组成,包括专家经验和以规则形式表示的有关法规等。知识库中的知识不但可以指导决策者进行决策,而且还可以不断地得到新知识的充实,起到学习的作用。2.6 数据仓库、数据挖掘和联机分析处理数据仓库、数据挖掘和联机分析处理(OLAP)数据仓库、数据挖掘和联机分析处理是近年来发展的热点技术,它们相互结合并应用于DSS,很好地弥补了传统
9、 DSS 自身的不足。数据仓库是核心,OLAP 和数据挖掘是数据仓库的分析工具3。数据仓库对底层的业务数据进行集成、转化和综合,重新组织面向决策主体的全局数据视图,为 DSS 提供数据存储和组织的基础。OLAP 是在全局数据视图上进行多维数据分析,数据挖掘是从数据库、数据仓库和案例库中进行数据挖掘,从中识别和抽取隐含的、潜在的有用信息,用于辅助决策。数据挖掘和联机分析处理所得出的新知识可以立即补充到系统的知识库中。3.基于案例的推理机制基于案例的推理机制 3.1 基于案例推理的工作流程基于案例推理的工作流程 CBR 是通过对过去类似经验的回忆和适配而生成新问题求解策略的一种类比推理方法。它围绕
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- 基于 案例 推理 海上 搜救 决策 支持系统 研究
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