基于案例推理的地震应急救援决策研究

针对地震发生时应急决策面临的紧迫性,将案例推理方法应用到决策过程中,从而提供一种科学辅助决策方法。根据地震应急特征选取基于框架的案例表示方法;根据案例的不同特征属性,结合地震部门的地震灾情初判,选取相应的相似度计算方法,避免了传统最近相邻算法中属性值缺失的问题;采用主客观综合权重获取方法优化权重分配以及利用决策者心理偏好对案例重新排序,提高案例匹配性;最后,利用实例证明了该方法的有效性     

针对突发事件应急决策和资源调度系统的实现

传统的应急决策和调度对突发事件地点周围的人员和物资信息不能及时充分掌握,不能第一时间做出决策方案的问题,面对这一问题,本文设计的系统旨在紧急突发事件发生后,快速参考对比相似案例,通过案例推理和规则推理算法分析得出最佳应急决策,通过决策进行资源的合理、便捷调度.     

重大突发事件决策支持的语义协同模式构建的案例推理研究

重大突发事件能引发社会连锁响应和严重后果,并可能危及社会稳定。因此当突发事件发生后,能及时生成预案、开展行动,将能最大程度上减少损失。本文将基于案例推理的案例表示与相似度度量方法应用到应急辅助决策中,尝试通过3个方面构建合适的相似度度量建模表达,（1）语义约束下的案例属性提取过程;（2）基于多案例多属性的事物概念设计,允许案例属性存在同语义不同表达;（3）协同特征匹配下的案例新描述,基于wordnet词汇关联分析多类中心的特征距离,推理出案例属性的最可能对应语义。实验表明其可以显著提升案例匹配效率。将为今后重大突发事件的处理提供有效而及时的决策支持。      

基于案例的推理在导航装备故障案例库系统中的应用

在分析了基于案例推理的基本原理基础上,结合导航装备故障维修的实际情况,提出了基于案例推理的导航装备故障案例库系统的总体框架设计和案例推理运行流程.研究和开发实用、可靠、高效的导航装备故障案例库系统,对于导航装备的维修和保障具有重要意义.     

基于案例推理的信息通信调度事故决策研究

针对信息通信调度事故的知识特征,提出基于案例推理的方法来解决信息的利用和传播问题。将基于案例推理的方法应用于信息通信调度事故领域,根据领域知识特点结合人工智能其他技术,研究和分析案例表示、案例检索和案例修正等各阶段的任务方法,建立系统框架,构造信息通信调度事故决策系统。     

基于案例推理的航天测控设备故障诊断

针对航天测控设备故障诊断难度日益增大的问题,将基于案例推理方法应用于设备故障诊断中.首先提出用故障信息规范描述、特征属性集和属性字典的三元组合结构来表示案例的方法,利用数据库管理系统建立故障案例库;然后通过对目标案例的特征属性集元素进行删补及位序调整,构造出与源案例特征属性集同构的特征属性阵列,以此计算案例的局部相似度;最后利用最近邻搜索策略计算案例间的全局相似度,完成对目标案例的搜索和问题的求解过程.应用实例表明,该方法案例表示结构清晰,易于建立案例库,能快速获得故障问题的解决方案,且诊断精度较高,有效提高了设备故障诊断效率.     

基于应急案例本体的信息抽取的研究

近年来重大突发事件高频的发生,例如火灾,地震,煤矿坍塌等。为了达到获得应急案例中客观事物的基本信息以及事物状态发展变化的信息,把共性知识元素的模型引进到应急领域。因而,一个基于应急案例本体的信息抽取模型得以设计和构建,该模型首先对应急事件的本体进行的运用,再依据领域的相关知识的指导下结合Web的有关资源建立案例库,以便决策者或者应急领域的相关专家选择利用。     

基于特征加权的案例推理在消防救援中的应用

目前对于CBR(案例推理)的研究,应用较广泛的是KNN(K-近邻)的检索策略,而KNN一般使用均权法,不同的属性对案例的表示通常具有不同的权重,会影响计算结果的可靠性。针对上面存在的问题,文章提出一种新的特征权重计算方法,在现有Relief-F算法上对抽样方法做出改进,通过计算对占有权重较大的属性赋予较合理的权重,并应用于消防火灾救援案例中的相似度检索上。结果表明,无论是在余弦相似度还是均方误差上,该方法结合CBR推荐出的方案具有更好的效果。     

基于案例推理的故障诊断研究

气象水文装备具有分布式、开放性、互操作性、可扩展性的特点,使用传统方式诊断和排除故障时,具有一定的局限性。本文采用基于案例推理的故障诊断方法,建立案例诊断模型,对案例的表示和组织方法进行论述,采用最邻近算法查询故障,并以某型雷达分系统故障诊断进行验证。     

基于规则推理的靶场资源辅助决策系统

以靶场试验设备资源的选择及人力资源的选择为研究对象,以靶场试验专家总结出的经验作为知识库规则的制定依据,用基于规则推理的方法,以VisualBasic．Net2008为开发工具、Access2003为后台数据库开发平台,建立一个靶场资源辅助决策系统。该系统具有高效、快捷、方便等优点,适用于靶场试验的设备资源选择及人员的配备。     

基于案例推理的天猫店铺在线评论分析

在线评论是售后问题的文字化反映,分析其所包含的信息对售后问题的解决有重要意义。文中基于案例推理技术,应用NLPIR软件对Pathon软件获取的9家天猫店铺3 964条售后评论进行分析,通过信息挖掘获取关键词并建立案例库;引入向量空间模型思想进行售后评论与历史评论的相似度计算。通过分析发现,关键词词汇量过大会使词汇冗余从而造成问题分类模糊,而考虑穷举过程中词汇相同的次数会使问题分类变得更加准确。     

基于渐进式特征推理的裂缝图像修复方法研究北大核心CSCD

图像修复是计算机图形学与计算机视觉中的研究热点之一。针对传统裂缝图像修复采用一次性补全修复方法并没有语义理解能力,当语义场景较为复杂且图像缺陷较大时修复效果不佳的问题,提出了一种基于渐进式特征推理的裂缝图像修复方法。该方法从孔洞边缘逐步修复图像,加强对孔洞中心的约束。首先通过计算掩膜占比确定修复比例,使用部分卷积更新掩膜,然后利用VGG-16网络进行特征提取,再使用语义注意力机制,生成高质量的图像特征,并采用跳跃连接方法,增强遥远距离的梯度相关性,为后续图像修复提供多尺度多层次的特征信息。最后,将递归生成的特征图进行融合解码生成修复图像。实验结果表明,与传统图像修复方法相比,本方法修复的裂缝图像峰值信噪比提升了0.5 dB—1.2 dB,产生语义明确的修复结果。     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于神经网络专家系统的推理研究

为了克服传统专家系统知识获取难、学习适应能力差、推理效率低等问题,许多专家提出将神经网络与规则专家系统相结合,构建基于神经网络的专家系统模型。文中设计了一种基于神经网络专家系统模型的混合推理机制,通过对基于神经网络推理算法、规则推理算法以及神经网络与规则的混合推理算法进行实验比较,证明本文提出的混合推理机制在改善专家系统推理准确率方面的有效性。     

基于实例推理的产品变型设计技术研究

针对传统推理技术在产品设计应用中存在的问题，对基于实例推理的变型设计进行了研究。分析了实例推理的一般过程及其区别于其它推理技术的优点，提出了一种应用于变型设计的实例推理流程。在此基础上，以阀门产品为例，建立了变型设计求解流程和检索流程，为实现阀门产品的变型设计奠定了基础。     

基于BERT的突发事件文本自动标注方法

信息提取技术是自然语言处理技术的关键技术之一,其中最主要的任务是事件元素提取.本文利用深度学习网络模型实现信息提取任务进行了深入研究.训练数据来源于上海大学构建的CEC已标注的语料库.相比于采用手工设立规则的识别方式和BiLSTM网络模型,本文通过对数据进行预处理和搭建BERT-BiLSTM-CRF深度网络模型,对文本...     

基于改进蜂群算法的医疗人力资源应急优化配置方法研究

人力资源配置优化对于提高医疗机构的社会责任与核心竞争力具有重要意义,文中在突发公共卫生事件的情况下,深入研究了医疗人力资源优化配置的算法设计问题.对于人力资源优化配置问题,将其转换为约束条件下的目标优化问题,采用局部与全局约束结合的方法建立了精细化的人力资源模型,并求解出优化方程.通过引入改进蜂群算法,使用实验方法优化...     

基于图像分析的车祸现场识别技术研究

由于车祸现场环境复杂,科研组织曾提出的各类车祸现场识别方法不具备较高的识别精度和较短的识别时间。为了合理管理城市交通,提出一种基于图像分析的车祸现场识别方法。使用光敏传感器对城市交通视频中的车祸现场图像进行采集,并提取出图像的灰度阈值。图像定位工作以车祸现场图像的灰度阈值为输入,对其进行分割和边缘删除,获取其中重要信息的定位图像并进行输出。图像识别工作以定位图像为输入,采用模式匹配技术识别出其中的目标车祸参数并发出警报,以实现对车祸现场图像中目标车祸参数的精准、高效定位。实验结果表明,所提方法具有较高的识别精度和较短的识别时间。     

基于模糊理论与证据推理方法的断路器状态评估模型

基于模糊理论与证据推理方法提出一个新的断路器评估模型,该评判模型根据影响断路器状态的某些特性进行综合评估。利用层次分析法确定常权权重,并根据变权原理变换权数,通过模糊理论确定隶属函数,依据隶属函数确定断路器各指标的证据基本信任度分配,在此基础上应用证据推理的合成规则方法进行最终评估。最后对模型的有效性进行验证,实验结果表明,该方法可以对断路器的状态进行正确评估,比单一使用模糊理论算法更加准确。