基于置信规则的村镇应急避难场所暴雨灾害链风险诊断

为解决村镇应急避难场所面临暴雨灾害时的风险问题,基于故障树和置信规则库推理方法,提出暴雨灾害链和村镇应急避难场所功能破坏链相结合的场所避难功能失效风险诊断模型。根据事故致因理论推理灾害节点变量,通过故障树描述灾害链,运用关联规则从历史灾害数据中挖掘规则,建立置信规则库系统,构建村镇应急避难场所功能失效风险诊断模型,并以四川省某寄宿制学校为例进行模型验证。研究结果表明:该模型可实现不同证据组合下村镇应急避难场所功能失效风险的诊断推理;实例的模型诊断结果与实际情况吻合,证实该模型能够科学地诊断村镇应急避难场所面临暴雨等恶劣自然条件时存在的风险,可为村镇应急避难场所规划设计和应急管理提供理论支撑。

城市洪灾应急案例检索中的RIMER方法研究

为处理复杂城市洪灾应急案例检索问题,设计置信规则库,提出结合归纳索引法和基于证据推理的置信规则库推理方法(RIMER)的应急案例索引技术。设计应急案例检索框架,通过案例知识表示与转化,构建城市洪涝灾害应急管理置信规则库;通过激活权重设置、证据推理和效果评价,实现城市洪灾应急案例相似度定量评价;并通过武汉市洪灾应急处置进行算例分析。结果表明:用置信规则结构能处理洪灾应急案例中的模糊信息,用证据推理方法能快速检索存在复杂依赖关系的应急案例库。

基于改进置信规则库推理的分类方法

通过引入置信规则库的线性组合方式,设定规则数等于分类数及改进个体匹配度的计算方法,提出了基于置信规则库推理的分类方法。比较传统的置信规则库推理方法,新方法中规则数的设置不依赖于问题的前件属性数量或候选值数量,仅与问题的分类数有关,保证了方法对于复杂问题的适用性。实验中,通过差分进化算法对置信规则库的规则权重、前件属性权重、属性候选值和评价等级的置信度进行参数学习,得到最优的参数组合。对3个常用的公共分类数据集进行测试,均获得理想的分类准确率,表明新分类方法合理有效。

面向应急决策的极端洪水关键情景推理研究

有效的情景推理能够帮助应急决策者在极端洪水关键情景的高压力下制定合理的对策,而现有案例推理方法无法解决数据类型多样、历史样本量小等难题。本文基于知识元理论划分并界定极端洪水关键情景,结合知识元间关系、专家知识,构建情景检索信度规则库体系及情景相似度评估的信度规则库,通过证据推理方法融合信度规则,完成极端洪水关键情景检索及推理,为极端洪水关键情景的应对提供最合理的决策支持。以淮河流域蒙洼蓄洪区启用情景为例,验证了极端洪水关键情景推理方法的适用性与可行性。

基于UAF与RIMER的联合作战指挥体系效能评估

针对联合作战指挥体系效能评估面临的2个难点,即如何对指挥体系这个复杂巨系统进行建模分析,以及如何解决效能评估过程中遇到的评估指标类型多样和评估信息不完全等问题。首先,借助体系结构方法在复杂系统建模方面的优势,运用统一架构框架(Unified Architecture Framework,UAF)对指挥体系进行建模,以UAF视图模型为基础构建了评估指标体系;然后,利用基于证据推理算法的信度规则库推理方法(belief Rule-base Inference Methodology using the Evidential Reasoning,RIMER),通过综合专家经验、相关历史知识和仿真结果等信息构建了效能评估信度规则库,将不同类型的不确定性指标数据转换为信度结构来计算指挥体系的效能水平;最后,通过示例验证了方法的有效性。