| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容与创新点 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.2.2 创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 国内外研究综述 | 第13-22页 |
| 2.1 自然灾害脆弱性评估研究 | 第13-14页 |
| 2.1.1 Vague集在自然灾害脆弱性诊断应用 | 第13页 |
| 2.1.2 多目标跟踪问题理论与方法 | 第13页 |
| 2.1.3 自然灾害脆弱性 | 第13-14页 |
| 2.2 基于Petri网的案例分析 | 第14-18页 |
| 2.2.1 CBR的研究与应用现状 | 第14-16页 |
| 2.2.2 CRN案例检索网技术的研究与应用现状 | 第16-17页 |
| 2.2.3 Petri网的研究与应用现状 | 第17页 |
| 2.2.4 Petri网在CBR中的应用现状 | 第17-18页 |
| 2.3 信息熵在自然灾害应急决策研究的应用 | 第18-22页 |
| 2.3.1 信息熵的信息传递 | 第18-20页 |
| 2.3.2 信息传递效率评价 | 第20-22页 |
| 第三章 自然灾害脆弱性评估及实证分析 | 第22-60页 |
| 3.1 Vague集的基本理论 | 第22-26页 |
| 3.1.1 Vague集的性质 | 第23-24页 |
| 3.1.2 Vague集的运算规律 | 第24页 |
| 3.1.3 基于熵的相似度计算 | 第24-26页 |
| 3.2 自然灾害脆弱性多目标多传感器管理 | 第26-33页 |
| 3.2.1 多传感器管理的方法在多目标跟踪中的应用 | 第26-28页 |
| 3.2.2 提出一种改进多目标跟踪中多传感器管理方法 | 第28-32页 |
| 3.2.3 运用效能函数的多传感器方法 | 第32-33页 |
| 3.3 配置自然灾害低成本传感器及确定信息融合方法 | 第33-39页 |
| 3.3.1 空间模型 | 第33-34页 |
| 3.3.2 算法实现及仿真结果分析 | 第34-37页 |
| 3.3.3 卡尔曼滤波器功能验证-Matlab仿真 | 第37-39页 |
| 3.4 东南沿海城市脆弱性评估的实例算法 | 第39-49页 |
| 3.4.1 AHP层次分析法确定指标权重 | 第39-41页 |
| 3.4.2 建立自然灾害脆弱性阀值及脆弱性分布 | 第41-44页 |
| 3.4.3 模糊层次分析与灰色关联度的结合 | 第44-47页 |
| 3.4.4 灰色关联度法 | 第47-49页 |
| 3.5 沿海经济特区自然灾害脆弱性评估指标体系 | 第49-59页 |
| 3.5.1 方法模型介绍 | 第49-51页 |
| 3.5.2 以深圳市为例对东南沿海经济特区自然脆弱性评估 | 第51-59页 |
| 3.6 本章总结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于Petri网的自然灾害预警模型 | 第60-81页 |
| 4.1 相关理论与方法 | 第60-65页 |
| 4.1.1 CBR方法概述 | 第60-62页 |
| 4.1.2 CRN实例索取网的基本原理 | 第62-63页 |
| 4.1.3 Petri网的性质 | 第63-65页 |
| 4.2 实例索取Petri网模型的实例表示及推理技术 | 第65-72页 |
| 4.2.1 Petri网应用于实例推理的特点分析 | 第65-66页 |
| 4.2.2 CRN网特点及其与Petri网的结合方法分析 | 第66-68页 |
| 4.2.3 实例索取Petri网模型的构建 | 第68-70页 |
| 4.2.4 实例索取Petri网模型的推理技术 | 第70-72页 |
| 4.3 基于Petri网的自然灾害预警方法 | 第72-79页 |
| 4.3.1 Petri-CBR预警模型 | 第72-74页 |
| 4.3.2 使用神经元对Petri-CBR模型优化求解 | 第74-79页 |
| 4.4 本章总结 | 第79-81页 |
| 第五章 基于信息熵和效能函数的火灾事件风险管理模型 | 第81-114页 |
| 5.1 火灾风险的研究背景 | 第81-93页 |
| 5.1.1 CBR-ANN模型的案例特征选择、表示及推理技术 | 第81-87页 |
| 5.1.2 CBR-ANN模型的集成技术 | 第87-93页 |
| 5.2 基于信息熵信息传递的评价 | 第93-104页 |
| 5.2.1 信息熵以及有序度基础理论 | 第93-97页 |
| 5.2.2 灾害预防虚拟工程的产生 | 第97-101页 |
| 5.2.3 虚拟工程局部虚拟幅度变化的影响 | 第101-104页 |
| 5.3 基于信息熵和效能函数的风险管理 | 第104-113页 |
| 5.3.1 基于信息增益与效能函数的风险观测 | 第104-106页 |
| 5.3.2 仿真分析 | 第106-107页 |
| 5.3.3 基于WBS/DSM信息传递分析 | 第107-113页 |
| 5.4 本章小结 | 第113-114页 |
| 第六章 总结与展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-129页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
