災(zāi)害救助推理機制的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、案例推理(Case-Based Reasoning，簡稱CBR)是人工智能領(lǐng)域中較新崛起的一種重要的基于知識的問題求解和學(xué)習(xí)方法，以其獨特的推理風(fēng)格和成功的應(yīng)用，向人們展示了很強的生命力，在國際人工智能領(lǐng)域引起了廣泛的興趣?；诎咐耐评砜梢岳斫鉃槔眠^去的案例和經(jīng)驗來解決新問題的一種方法，它可以看作是從一個案例到另一個案例的類比推理，然后嘗試著修改它們的解決方案以適應(yīng)當(dāng)前的新案例。在國家減災(zāi)委“環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報小衛(wèi)星星座減災(zāi)應(yīng)用系統(tǒng)

2、工程”項目以及國家科技支撐計劃子課題“災(zāi)害應(yīng)急決策支持與遠(yuǎn)程會商協(xié)同技術(shù)研究”(2008BAK49805)的支持下，本文圍繞該課題的核心內(nèi)容之一，災(zāi)害救助推理機制開展研究。 本文對案例推理中的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。如依次介紹了案例表示的相關(guān)知識及一種面向?qū)ο蟮谋硎痉椒ǎ话咐龓旖M織索引的目標(biāo)、原則；案例調(diào)整知識的獲取、調(diào)整方法的分類及一個轉(zhuǎn)換式調(diào)整模型；新案例的評估方法及案例庫的學(xué)習(xí)與維護(hù)等。 本文提出了迭代自組織聚類進(jìn)

3、行組織索引的方法，對案例庫中的案例進(jìn)行聚類，將各個典型案例歸為每一類中形成子案例庫，以類中心作為對該類案例的索引。這種索引可以減少了案例的檢索范圍，很大程度地提高了檢索效率。 本文采用了迭代自組織聚類和最近鄰法相結(jié)合的兩級檢索法，避免了檢索案例時對案例庫中的所有案例進(jìn)行比較，使系統(tǒng)的運行效率有所改觀。同時提出了基于遺傳算法的CBR檢索機制的屬性權(quán)重確定方法，將遺傳算法引入基于CBR的推理系統(tǒng)，對案例的特征權(quán)值向量進(jìn)行全局尋優(yōu)，以