| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 我国高速公路发展历程 | 第10-11页 |
| 1.1.2 高速公路交通事故危害性 | 第11页 |
| 1.1.3 高速公路交通事故特点 | 第11-12页 |
| 1.1.4 完善高速公路紧急救援体系的紧迫性 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 高速公路紧急救援国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 智能匹配方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 理论背景简介 | 第14-19页 |
| 1.3.1 案例推理工作原理 | 第14-16页 |
| 1.3.2 目前主要的案例表示方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 目前主要的案例匹配技术 | 第17-19页 |
| 1.4 研究目的及意义 | 第19-20页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 高速公路突发事件的知识表示 | 第22-30页 |
| 2.1 高速公路突发事件的特征属性提取 | 第22-26页 |
| 2.1.1 高速公路突发事件案例的基本信息 | 第22-23页 |
| 2.1.2 高速公路突发事件案例特征属性提取 | 第23-26页 |
| 2.2 高速公路突发事件应急案例的XML表示 | 第26-29页 |
| 2.2.1 高速公路突发事件应急案例层次结构 | 第26-27页 |
| 2.2.2 高速公路突发事件应急案例模型构建 | 第27-28页 |
| 2.2.3 基于模型的高速公路突发事件应急案例XML表示法 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于置信混合相似度的应急救援预案匹配方法 | 第30-50页 |
| 3.1 理论分析 | 第30-31页 |
| 3.2 高速公路突发事件应急预案智能匹配相似度计算 | 第31-37页 |
| 3.2.1 基于粗糙集理论的特征属性权重计算 | 第31-33页 |
| 3.2.2 结构相似度计算 | 第33-34页 |
| 3.2.3 属性相似度计算 | 第34-37页 |
| 3.2.4 整体相似度计算 | 第37页 |
| 3.3 高速公路突发事件应急预案智能匹配置信度分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 置信度概念 | 第37-39页 |
| 3.3.2 确定置信度指标及置信度判断规则 | 第39-42页 |
| 3.3.3 维护置信度判断规则 | 第42页 |
| 3.4 高速公路突发事件预案置信混合相似度匹配算法 | 第42-43页 |
| 3.5 实例分析 | 第43-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于贝叶斯概率模型的应急救援预案匹配方法 | 第50-64页 |
| 4.1 理论分析 | 第50页 |
| 4.2 贝叶斯分类理论 | 第50-53页 |
| 4.2.1 贝叶斯定理 | 第50-51页 |
| 4.2.2 朴素贝叶斯分类器 | 第51-53页 |
| 4.3 构建基于贝叶斯概率模型的应急预案匹配方法 | 第53-60页 |
| 4.3.1 确定应急救援预案贝叶斯模型的类标号和典型案例 | 第53-56页 |
| 4.3.2 构建双层贝叶斯分类概率模型 | 第56-57页 |
| 4.3.3 双层贝叶斯分类概率模型匹配算法 | 第57-58页 |
| 4.3.4 双层贝叶斯分类概率模型的学习 | 第58-60页 |
| 4.4 实例分析 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 高速公路交通应急预案智能匹配系统的设计与实现 | 第64-86页 |
| 5.1 系统软件体系结构 | 第64-69页 |
| 5.1.1 .NET基本框架结构 | 第64-65页 |
| 5.1.2 ADO.NET数据访问简介 | 第65-66页 |
| 5.1.3 数据库技术 | 第66-67页 |
| 5.1.4 系统物理架构 | 第67-69页 |
| 5.2 系统建模 | 第69-78页 |
| 5.2.1 系统的需求分析 | 第69-70页 |
| 5.2.2 系统UML建模 | 第70-75页 |
| 5.2.3 系统PowerDesigner数据库建模 | 第75-78页 |
| 5.3 系统实现及仿真实例 | 第78-84页 |
| 5.3.1 高速公路突发事件救援预案智能匹配系统框架图 | 第78页 |
| 5.3.2 高速公路突发事件救援预案智能匹配系统仿真实例 | 第78-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第86-87页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第94页 |
