面向突发危机事件的范例推理研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·突发公共危机损失巨大 | 第9页 |
| ·正处于突发公共事件高发期 | 第9-10页 |
| ·现有应急响应工作基础薄弱 | 第10页 |
| ·突发危机与危机管理 | 第10-12页 |
| ·危机事件的异常因素 | 第10-11页 |
| ·危机事件描述信息 | 第11页 |
| ·突发危机事件的分类 | 第11-12页 |
| ·应急决策方法研究综述 | 第12-14页 |
| ·决策过程模型 | 第13页 |
| ·决策行为模式 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 面向突发危机事件的应急决策 | 第18-28页 |
| ·应急决策原理 | 第18-20页 |
| ·应急决策的含义 | 第18-19页 |
| ·应急决策的一般过程 | 第19-20页 |
| ·应急决策特征分析 | 第20-24页 |
| ·决策信息水平低 | 第21页 |
| ·有效决策时限短 | 第21页 |
| ·危机事态动态演化 | 第21-22页 |
| ·应急决策主体的有限理性 | 第22-23页 |
| ·应急群决策支持系统 | 第23-24页 |
| ·应急决策方法 | 第24-28页 |
| ·基于应急预案的决策模型 | 第24-25页 |
| ·预案方法的局限性 | 第25-28页 |
| 第三章 基于范例推理的应急决策模型 | 第28-39页 |
| ·基于范例推理概述 | 第28页 |
| ·基于范例推理的关键技术 | 第28-33页 |
| ·范例表示 | 第29-31页 |
| ·范例检索 | 第31-32页 |
| ·范例修正与保存 | 第32页 |
| ·范例库维护 | 第32-33页 |
| ·基于范例推理的应急决策过程模型 | 第33-38页 |
| ·基于有限信息的范例检索 | 第34-35页 |
| ·问题模式差异分析 | 第35页 |
| ·危机事态发展预测 | 第35-36页 |
| ·讨论生成可行方案 | 第36页 |
| ·确定备选方案集 | 第36-37页 |
| ·进行应急群决策选择行动方案 | 第37页 |
| ·危机事件的随机序贯决策 | 第37-38页 |
| ·应急群决策支持系统的主要功能 | 第38-39页 |
| 第四章 粗糙集在范例推理中的应用 | 第39-49页 |
| ·粗糙集理论 | 第39-43页 |
| ·基本概念 | 第39-41页 |
| ·属性约简 | 第41-43页 |
| ·属性约简算法 | 第42页 |
| ·相对约简算法 | 第42-43页 |
| ·粗糙集的应用 | 第43页 |
| ·相似粗糙集 | 第43-47页 |
| ·相似关系 | 第44-45页 |
| ·粗糙集和相似关系 | 第45-46页 |
| ·基于相似粗糙集的知识学习 | 第46-47页 |
| ·粗糙集在范例推理中的应用研究 | 第47-49页 |
| ·属性约简 | 第47-48页 |
| ·范例表示和范例库构建 | 第48页 |
| ·范例库维护 | 第48-49页 |
| 第五章 应急决策范例推理过程的实现 | 第49-65页 |
| ·范例表示和组织 | 第49-50页 |
| ·范例属性约简 | 第50-52页 |
| ·范例检索 | 第52-63页 |
| ·范例相似度度量算法 | 第52-53页 |
| ·属性约简算法 | 第53-55页 |
| ·属性相似度度量算法 | 第55-59页 |
| ·属性加权算法 | 第59-63页 |
| ·范例库的维护 | 第63-65页 |
| 第六章 应急决策范例推理过程示例 | 第65-74页 |
| ·防汛指挥信息系统的基本结构 | 第65-66页 |
| ·防汛范例库的构建 | 第66-68页 |
| ·应急决策范例推理过程演示 | 第68-74页 |
| ·范例属性相似度度量 | 第69-70页 |
| ·范例属性约简和加权 | 第70-71页 |
| ·范例检索 | 第71-74页 |
| 第七章 结论和展望 | 第74-76页 |
| ·主要结论 | 第74页 |
| ·研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 上海交通大学学位论文答辩决议书 | 第85-87页 |
