| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3页 |
| 1 导论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.3 突发危机的定义与特点 | 第8-9页 |
| 1.4 应急决策 | 第9-12页 |
| 1.4.1 应急决策的特点 | 第9-10页 |
| 1.4.2 应急决策的一般流程 | 第10-11页 |
| 1.4.3 应急决策研究小结 | 第11-12页 |
| 1.5 研究现状综述 | 第12-13页 |
| 1.6 解决方案—建立基于案例推理的应急决策支持系统 | 第13-14页 |
| 1.7 文章内容与安排 | 第14-16页 |
| 1.7.1 文章拟解决的关键性问题 | 第14页 |
| 1.7.2 文章的结构 | 第14-16页 |
| 2 运用案例推理技术建立应急决策支持模型 | 第16-26页 |
| 2.1 基于案例的推理概述 | 第16页 |
| 2.2 基于案例推理的关键技术及实现方式 | 第16-20页 |
| 2.2.1 案例的表示 | 第17页 |
| 2.2.2 案例的检索 | 第17-19页 |
| 2.2.3 案例的重用和修正 | 第19页 |
| 2.2.4 案例的保留 | 第19-20页 |
| 2.2.5 小结 | 第20页 |
| 2.3 应急决策支持模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 案例库与规则库的初始化 | 第22页 |
| 2.3.2 案例的形象化表示 | 第22页 |
| 2.3.3 基于有限信息的案例检索 | 第22-23页 |
| 2.3.4 问题模式差异分析 | 第23页 |
| 2.3.5 危机演化的预测 | 第23-24页 |
| 2.3.6 基于规则的推理 | 第24页 |
| 2.3.7 形成备选方案集 | 第24页 |
| 2.3.8 基于群决策生成可行方案 | 第24页 |
| 2.3.9 危机事件的随机序贯决策 | 第24-25页 |
| 2.4 小结 | 第25-26页 |
| 3 相似粗糙集和PROLOG 简介 | 第26-36页 |
| 3.1 粗糙集简介 | 第26-27页 |
| 3.2 粗糙集知识要点 | 第27-30页 |
| 3.2.1 知识与分类 | 第27-28页 |
| 3.2.2 不可分辨关系、等价关系 | 第28页 |
| 3.2.3 数据表知识表达系统与决策表 | 第28-29页 |
| 3.2.4 上近似集、下近似集 | 第29-30页 |
| 3.2.5 属性约减算法 | 第30页 |
| 3.3 相似粗糙集 | 第30-31页 |
| 3.4 相似粗糙集在案例推理中的应用 | 第31-32页 |
| 3.5 PROLOG简介 | 第32页 |
| 3.6 PROLOG语言的优点 | 第32-33页 |
| 3.7 PROLOG知识要点 | 第33-35页 |
| 3.7.1 基本语法结构 | 第33-34页 |
| 3.7.2 目标求解机制 | 第34-35页 |
| 3.8 PROLOG在案例推理中的运用 | 第35-36页 |
| 4 案例推理实现--算法研究 | 第36-49页 |
| 4.1 案例的表示 | 第36-38页 |
| 4.1.1 基于相似粗糙集的案例表示方法 | 第36页 |
| 4.1.2 基于 Prolog 的案例表示 | 第36-38页 |
| 4.1.3 信息表的预处理 | 第38页 |
| 4.2 案例的检索 | 第38-46页 |
| 4.2.1 属性的相似度计算 | 第39-40页 |
| 4.2.2 相似粗糙集实现属性的约减与权重分配 | 第40-44页 |
| 4.2.3 案例的相似度计算 | 第44页 |
| 4.2.4 相似粗糙集算法和一般距离度量算法的比较 | 第44-45页 |
| 4.2.5 Prolog 实现案例推理 | 第45-46页 |
| 4.3 案例库的维护 | 第46-47页 |
| 4.4 PROLOG实现规则推理 | 第47-49页 |
| 5 防汛应急决策支持系统的设计与演示 | 第49-68页 |
| 5.1 决策对象——汛灾 | 第49-58页 |
| 5.1.1 汛灾决策案例的属性分析 | 第49-50页 |
| 5.1.2 汛灾应急决策案例的逻辑表示 | 第50-53页 |
| 5.1.3 汛灾案例库的构建 | 第53-54页 |
| 5.1.4 Prolog 进行指定推理的推理规则 | 第54-58页 |
| 5.2 汛灾应急系统的组成 | 第58-60页 |
| 5.3 关键算法演示 | 第60-67页 |
| 5.3.1 运用相似粗糙集推导相似案例 | 第60-63页 |
| 5.3.2 运用 Prolog 程序推导潜在的匹配案例 | 第63-64页 |
| 5.3.3 两种推理方法的分析 | 第64-65页 |
| 5.3.4 汛灾的衍生灾害预测 | 第65-67页 |
| 5.4 结论与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72-84页 |
| 附录1：程序（产生辨识矩阵、属性加权与约减） | 第72-78页 |
| 附录2：程序（相似度计算及检索相似案例） | 第78-80页 |
| 附录3：Prolog 推理程序 | 第80-83页 |
| 附录4：规则库片断 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85-87页 |
