CAJ | 학술논문

贝叶斯网络技术具有丰富的概率表达能力,不确定性问题的处理能力,以及多源信息的融合能力,其有利于辅助突发事件的应急决策,提高决策效率.突发事件应急决策具有较高的时间敏感性,因此要求能够尽可能缩短贝叶斯网络的建模时间,而从无到有的传统贝叶斯网络建模方法的效率显然无法较好地满足这一要求.因此,针对以上问题,提出了基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法.该方法基于历史案例库,通过相似度和偏离度两个指标对历史案例进行匹配并得到候选案例,最后通过案例合并和剪枝等方法对候选案例进行调整,最终得到新的案例模型.通过案例仿真对所述方法进行了验证,结果表明:基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法没有庞大的搜索空间,也不需要样本数据,只需要提前收集历史案例模型,与传统贝叶斯网络建模方法相比,该方法能够复用历史模型,从而缩短了建模时间,提高了建模效率.
패협사망락기술구유봉부적개솔표체능력,불학정성문제적처리능력,이급다원신식적융합능력,기유리우보조돌발사건적응급결책,제고결책효솔.돌발사건응급결책구유교고적시간민감성,인차요구능구진가능축단패협사망락적건모시간,이종무도유적전통패협사망락건모방법적효솔현연무법교호지만족저일요구.인차,침대이상문제,제출료기우안례추리적응급결책패협사망락건모방법.해방법기우역사안례고,통과상사도화편리도량개지표대역사안례진행필배병득도후선안례,최후통과안례합병화전지등방법대후선안례진행조정,최종득도신적안례모형.통과안례방진대소술방법진행료험증,결과표명:기우안례추리적응급결책패협사망락건모방법몰유방대적수색공간,야불수요양본수거,지수요제전수집역사안례모형,여전통패협사망락건모방법상비,해방법능구복용역사모형,종이축단료건모시간,제고료건모효솔.