摘要 | 第5-7页 |
abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-19页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
1.2.1 铁路突发事件应急决策研究现状 | 第13-15页 |
1.2.2 CBR研究现状 | 第15-16页 |
1.2.3 研究现状综述 | 第16页 |
1.3 研究的内容与方法 | 第16-19页 |
1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
1.3.2 研究技术路线 | 第17-19页 |
第2章 铁路突发事件应急决策与CBR基础理论研究 | 第19-33页 |
2.1 铁路突发事件的相关概念 | 第19-25页 |
2.1.1 铁路突发事件的概念 | 第19页 |
2.1.2 铁路突发事件的分类 | 第19-20页 |
2.1.3 铁路突发事件应急响应分级 | 第20-21页 |
2.1.4 铁路突发事件的特点 | 第21-22页 |
2.1.5 铁路突发事件的引发因素 | 第22-25页 |
2.2 铁路突发事件应急决策 | 第25-27页 |
2.2.1 铁路突发事件应急决策的概念 | 第25页 |
2.2.2 铁路突发事件应急决策的特点 | 第25-26页 |
2.2.3 铁路突发事件应急决策的流程 | 第26-27页 |
2.3 CBR的基本原理及关键技术 | 第27-31页 |
2.3.1 案例推理技术的基本原理 | 第27页 |
2.3.2 案例表示 | 第27-28页 |
2.3.3 案例索引 | 第28页 |
2.3.4 案例检索 | 第28-29页 |
2.3.5 案例修正 | 第29页 |
2.3.6 案例学习 | 第29-30页 |
2.3.7 案例推理技术的优势与劣势 | 第30-31页 |
2.4 CBR与铁路突发事件应急决策存在的相似关系 | 第31页 |
2.5 本章小结 | 第31-33页 |
第3章 铁路突发事件案例属性及案例表示研究 | 第33-43页 |
3.1 铁路突发事件案例内容 | 第33-34页 |
3.2 铁路突发事件案例属性 | 第34-38页 |
3.2.1 铁路突发事件案例问题域属性分析 | 第34页 |
3.2.2 铁路突发事件案例解决域与效果域属性分析 | 第34-36页 |
3.2.3 铁路突发事件案例属性 | 第36-38页 |
3.3 铁路突发事件案例表示 | 第38-42页 |
3.3.1 案例表示的一般方法与特点 | 第38-39页 |
3.3.2 铁路突发事件案例框架法表示 | 第39-42页 |
3.4 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 铁路突发事件案例检索及应急方案生成研究 | 第43-62页 |
4.1 案例检索流程设计 | 第43-44页 |
4.2 基于最邻近检索算法的案例相似度计算 | 第44-52页 |
4.2.1 属性权重确定 | 第44-48页 |
4.2.2 案例结构相似度 | 第48-49页 |
4.2.3 案例属性相似度 | 第49-51页 |
4.2.4 案例全局相似度 | 第51-52页 |
4.3 基于相似案例分析的应急方案优选与生成 | 第52-54页 |
4.3.1 应急方案的优选与生成 | 第52-53页 |
4.3.2 相似案例的应急决策方案修正 | 第53-54页 |
4.4 实例分析 | 第54-61页 |
4.4.1 属性赋权 | 第56-58页 |
4.4.2 目标案例与历史案例相似度计算 | 第58-60页 |
4.4.3 方案修改与生成 | 第60-61页 |
4.5 本章小结 | 第61-62页 |
第5章 基于CBR的铁路突发事件应急决策系统设计 | 第62-74页 |
5.1 系统设计 | 第62-67页 |
5.1.1 系统的体系结构设计 | 第62-63页 |
5.1.2 系统运行流程设计 | 第63-64页 |
5.1.3 数据库设计 | 第64-66页 |
5.1.4 系统功能模块设计 | 第66-67页 |
5.2 系统界面及功能演示 | 第67-73页 |
5.2.1 登录与系统 | 第67-68页 |
5.2.2 案例管理 | 第68-69页 |
5.2.3 事件输入 | 第69页 |
5.2.4 属性权重输入 | 第69-71页 |
5.2.5 相似检索结果 | 第71页 |
5.2.6 方案评价 | 第71页 |
5.2.7 方案修改与输出 | 第71-73页 |
5.3 本章小结 | 第73-74页 |
结论与展望 | 第74-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-80页 |
攻读硕士期间发表的论文及参与的科研项目 | 第80页 |