| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-31页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第15页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 | 第16-27页 |
| 1.2.1 突发事件应急决策研究综述 | 第16-19页 |
| 1.2.2 系统动力学研究综述 | 第19-20页 |
| 1.2.3 贝叶斯网络研究综述 | 第20-25页 |
| 1.2.4 案例推理应用研究综述 | 第25-26页 |
| 1.2.5 研究评述 | 第26-27页 |
| 1.3 研究方法及技术路线 | 第27-29页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第27页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第27-29页 |
| 1.4 研究内容及论文框架 | 第29-31页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第29-30页 |
| 1.4.2 论文框架 | 第30-31页 |
| 第2章 基于贝叶斯网络的突发事件演化系统结构建模方法 | 第31-50页 |
| 2.1 贝叶斯网络概述 | 第31-35页 |
| 2.1.1 贝叶斯网络的理论基础 | 第31-32页 |
| 2.1.2 贝叶斯网络结构分析 | 第32-34页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络推理方法 | 第34-35页 |
| 2.2 面向突发事件的贝叶斯网络结构学习方法 | 第35-44页 |
| 2.2.1 贝叶斯网络结构评分方法分析 | 第36-38页 |
| 2.2.2 贝叶斯网络结构学习方法分析 | 第38-39页 |
| 2.2.3 基于模型平均的改进贝叶斯网络结构学习方法 | 第39-42页 |
| 2.2.4 算例分析 | 第42-44页 |
| 2.3 贝叶斯网络拓扑结构并联优化方法 | 第44-49页 |
| 2.3.1 贝叶斯网络拓扑结构优化问题描述 | 第44-45页 |
| 2.3.2 贝叶斯网络拓扑结构并联优化方法 | 第45-47页 |
| 2.3.3 算例分析 | 第47-49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于贝叶斯网络的突发事件灾情评估方法 | 第50-72页 |
| 3.1 基于系统动力学的突发事件演化关键参数分析 | 第50-58页 |
| 3.1.1 突发事件环境参数分析 | 第50-51页 |
| 3.1.2 突发事件装备参数分析 | 第51-53页 |
| 3.1.3 突发事件人为参数分析 | 第53-55页 |
| 3.1.4 突发事件应急参数分析 | 第55-56页 |
| 3.1.5 突发事件演化系统关键参数分析 | 第56-58页 |
| 3.2 面向灾情评估的贝叶斯网络参数学习方法 | 第58-67页 |
| 3.2.1 基于样本数据的贝叶斯网络参数学习方法分析 | 第59-61页 |
| 3.2.2 面向非完备数据的参数学习方法 | 第61-62页 |
| 3.2.3 实时增量式最大期望贝叶斯网络参数学习方法 | 第62-65页 |
| 3.2.4 算例分析 | 第65-67页 |
| 3.3 基于贝叶斯网络的输电网络灾情评估仿真分析 | 第67-71页 |
| 3.3.1 输电网络仿真算例描述 | 第67页 |
| 3.3.2 输电网络灾情评估贝叶斯网络模型 | 第67-69页 |
| 3.3.3 输电网络灾情评估仿真结果 | 第69-71页 |
| 3.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 基于贝叶斯网络的应急决策支持案例适配方法 | 第72-94页 |
| 4.1 基于知识的贝叶斯网络表示方法 | 第72-75页 |
| 4.1.1 贝叶斯网络的知识表示流程 | 第72-74页 |
| 4.1.2 知识信息的表示方法 | 第74-75页 |
| 4.2 基于案例推理的贝叶斯网络建模方法 | 第75-81页 |
| 4.2.1 基于案例推理的贝叶斯网络建模流程 | 第75-77页 |
| 4.2.2 突发事件应急案例的表示方法 | 第77-79页 |
| 4.2.3 突发事件应急案例的匹配方法 | 第79-81页 |
| 4.3 应急决策支持贝叶斯网络模型修正方法 | 第81-90页 |
| 4.3.1 贝叶斯网络的融合方法 | 第81-82页 |
| 4.3.2 贝叶斯网络的剪枝方法 | 第82-85页 |
| 4.3.3 贝叶斯网络的细分和泛化方法 | 第85-90页 |
| 4.4 算例仿真 | 第90-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 第5章 面向洪涝灾害的应急决策信息分析用例 | 第94-107页 |
| 5.1 洪涝灾害应急决策综合分析 | 第94-95页 |
| 5.1.1 洪涝灾害应急决策的基本框架 | 第94-95页 |
| 5.1.2 洪涝灾害应急决策的主要内容 | 第95页 |
| 5.2 洪涝灾害演化系统分析 | 第95-99页 |
| 5.2.1 洪涝灾害演化的系统动力学模型 | 第95-96页 |
| 5.2.2 洪涝灾害演化参数及其数值离散化 | 第96-99页 |
| 5.3 基于贝叶斯网络的洪涝灾害应急决策支持模型 | 第99-106页 |
| 5.3.1 基于贝叶斯网络的洪涝灾害演化模型 | 第99-105页 |
| 5.3.2 基于贝叶斯网络的洪涝灾害风险决策支持模型 | 第105-106页 |
| 5.4 本章小结 | 第106-107页 |
| 结论 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-118页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 个人简历 | 第121页 |
