| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·选题背景及意义 | 第13-14页 |
| ·选题背景 | 第13-14页 |
| ·选题意义 | 第14页 |
| ·铁路突发事件应急救援智能决策研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第16页 |
| ·研究范围的界定、逻辑结构与主要工作 | 第16-18页 |
| ·本文研究的目标和方法 | 第18-20页 |
| ·本文研究的目标 | 第18-19页 |
| ·本文的研究方法 | 第19-20页 |
| ·论文的创新点 | 第20-21页 |
| 2 铁路突发事件应急救援智能决策 | 第21-33页 |
| ·智能决策 | 第21-23页 |
| ·决策及决策过程 | 第21-22页 |
| ·智能决策 | 第22页 |
| ·智能决策支持系统 | 第22-23页 |
| ·铁路突发事件应急救援智能决策 | 第23-26页 |
| ·铁路突发事件应急救援决策的目标 | 第23页 |
| ·铁路突发事件应急救援决策的特征 | 第23-24页 |
| ·铁路突发事件应急救援智能决策方法 | 第24-25页 |
| ·铁路突发事件应急救援群体决策过程 | 第25-26页 |
| ·铁路突发事件应急救援群体决策方案的综合评价 | 第26页 |
| ·铁路突发事件应急救援智能决策关键技术 | 第26-28页 |
| ·基于 CBR 推理的铁路突发事件应急救援智能决策技术 | 第26-27页 |
| ·铁路突发事件应急救援智能群决策技术 | 第27-28页 |
| ·铁路突发事件应急救援分布式群决策支持系统 | 第28-31页 |
| ·分布式群体决策支持系统 | 第28页 |
| ·铁路突发事件应急救援分布式群体决策支持系统构架 | 第28-30页 |
| ·分布式多阶段动态群决策支持系统的组织实施 | 第30-31页 |
| ·分布式多阶段动态群决策支持系统关键技术 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于 CBR 推理的铁路突发事件应急救援智能决策技术 | 第33-65页 |
| ·案例推理技术 | 第33页 |
| ·铁路突发事件应急救援智能决策的知识表示方法研究 | 第33-43页 |
| ·知识表示技术综述 | 第33-34页 |
| ·CBR 推理中知识表示的研究现状 | 第34页 |
| ·基于 Petri 网与 XML 相结合的案例表示方法研究 | 第34-39页 |
| ·基于 Petri 网与 XML 的铁路应急救援决策案例表示 | 第39-43页 |
| ·案例的检索方法研究 | 第43-50页 |
| ·案例库检索算法研究现状 | 第43-44页 |
| ·基于 BP 神经网络与粒子群算法的组合模型研究 | 第44-46页 |
| ·基于神经网络与粒子群算法组合模型的案例检索 | 第46-50页 |
| ·应急救援方案调整方法研究 | 第50-54页 |
| ·案例调整方法研究 | 第50页 |
| ·基于广义算子的案例调整模型 | 第50-52页 |
| ·基于 RBR 的案例调整模型 | 第52-53页 |
| ·基于广义算子的铁路救援案例调整过程 | 第53-54页 |
| ·基于神经网络与遗传算法的案例学习策略 | 第54-64页 |
| ·案例的学习方法研究现状 | 第54页 |
| ·基于遗传算法与 BP 神经网络方法相结合的 CBR 学习算法 | 第54-61页 |
| ·算例 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 4 铁路突发事件应急救援智能群决策技术 | 第65-80页 |
| ·群体决策方法研究现状 | 第65-66页 |
| ·网络环境下分布式群决策模型推演机理研究 | 第66-69页 |
| ·铁路突发事件应急救援决策群体协调策略研究 | 第69-73页 |
| ·群体协调策略研究现状 | 第69页 |
| ·铁路突发事件应急救援群体决策的特点 | 第69-70页 |
| ·多阶段群体协调策略 | 第70-72页 |
| ·算例 | 第72-73页 |
| ·应急救援过程中方案的动态评价方法研究 | 第73-79页 |
| ·救援过程中方案动态评价的必要性 | 第73-74页 |
| ·应急救援方案群决策评价方法 | 第74页 |
| ·群体灰色层次分析（GGAHP）算法研究 | 第74-77页 |
| ·基于 GGAHP 的铁路突发事件应急救援决策方案评估 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 5 救援决策信息获取与异构数据库的集成技术研究 | 第80-92页 |
| ·异构数据库集成方法 | 第80-82页 |
| ·基于中间件技术的异构数据库集成研究现状 | 第82-83页 |
| ·应急救援决策资源异构数据的集成结构 | 第83-85页 |
| ·异构数据库相似语义属性聚类过程 | 第85-90页 |
| ·预处理阶段 | 第85-89页 |
| ·聚类加工阶段 | 第89-90页 |
| ·实验与仿真 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 6 铁路突发事件应急救援智能决策支持系统应用研究 | 第92-122页 |
| ·系统设计 | 第92-98页 |
| ·系统总体设计 | 第92-94页 |
| ·系统功能模块设计 | 第94-98页 |
| ·数据管理与访问设计 | 第98-99页 |
| ·数据库管理系统平台设计 | 第98页 |
| ·异构数据库接口与访问设计 | 第98-99页 |
| ·基于 SSH 的应急救援指挥平台系统开发 | 第99-105页 |
| ·基于 SSH 技术的分布式应急救援群体决策平台实现 | 第99-103页 |
| ·基于案例推理（CBR）的个体决策推理过程实现 | 第103-105页 |
| ·基于 WebGIS 的应急救援物资管理 | 第105-106页 |
| ·救援案例库与救援规则库 | 第106-108页 |
| ·基于 CBR 技术的案例库实现 | 第106-107页 |
| ·救援规则库 | 第107-108页 |
| ·分布式群决策在“区域铁路物流服务平台研发与应用“项目中的应用 | 第108-120页 |
| ·需求分析 | 第108-109页 |
| ·利用分布式群决策模型构建区域铁路物流服务平台 | 第109-115页 |
| ·物流供应链计算机协同工作层（CSCW）设计 | 第115-118页 |
| ·区域铁路物流服务平台研发 | 第118-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 结论 | 第122-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-135页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第135-136页 |
