基于案例推理和规则推理融合的跑道侵入事件调查

为提高调查员调查跑道侵入事件的效率和准确度,提出智能辅助决策支持系统的构想。通过辨析基于案例推理和基于规则推理机制的特点发现,两者的缺点可以借助对方的优点予以弥补。在不破坏2种推理技术独立性和完整性的前提下,对其进行融合。在求解各特征属性权重过程中,利用最优传递矩阵的概念改进层次分析法,使之自然满足一致性要求。算例表明,在跑道侵入事件的调查中,无论属性是枚举型特征、数值型特征还是数值区间型特征,相似度计算的方法都是可行可靠的。     

建筑安全事故应急措施推理研究

为了加强对建筑安全事故历史案例经验的利用,提高建筑安全事故应急管理的信息化水平,对如何利用智能化技术制定事故应急措施进行研究。将规则推理引入案例推理中,建立了建筑安全事故应急措施推理模型。通过计算综合相似度,在案例库中检索出相似案例的基础上,根据关键属性运用规则推理对相似案例的应急措施进行适用性修改。计算特征属性权重时,利用灰色关联分析法对传统粗糙集方法进行改进,对冗余属性提出了灰色重要度的概念,避免了冗余属性权重为0的情况。选取基坑事故案例对模型进行实例分析,结果表明:建筑安全事故应急措施推理模型具有普遍适用性,可应用于事故应急管理。     

基于BN的锅炉超压爆炸事故原因推理与故障诊断

分析了锅炉爆炸的原因,讨论了事故树与贝叶斯网络的特点,编制了以"锅炉超压爆炸事故"为顶事件的事故树,将其转化为锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构,利用贝叶斯网络的技术优势,针对锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构分别进行了原因推理与诊断推理。实例应用表明,在原因推理中,根节点V_1(压力上升)发生时锅炉超压爆炸事故发生的可能性最高;在诊断推理中,当锅炉超压爆炸事故发生时,根节点V_1(压力上升)一定发生,其次为V_4(定压不准),V_(11)(未装疏水管)发生的可能性最小,为企业进行锅炉超压爆炸事故预测与故障诊断提供了理论依据。     

一种新的基于图模型的间歇过程故障监测方法

目前多元统计方法被广泛用于间歇过程故障监测并已经取得了比较好的效果。但是,统计模型的可解释性能比较差,很难直接利用操作人员积累的安全经验。为应对这些不足,提出了一种基于图模型的间歇过程故障监测方法。利用提出的定性建模方法,过程机理及操作人员的安全经验能够方便地表达。利用在线的过程变量数据和正向推理算法推断生产应处于的状态,利用安全知识及时地发现生产异常。当推断的结论与在线测得的结果矛盾或过程变量超过设定的安全限时,给出解释性输出。通过一个间歇反应案例,验证了提出的方法在模型的可解释性和利用安全经验方面的优势。     

基于案例推理的突发环境事件应急决策模型

突发环境事件不确定性高、演化过程复杂,给企业及政府的应急工作带来很大的困难,故如何提高应急决策的质量,是相关应急工作的重点之一。为了增强以往经验的可用性,利用本体模型进行案例的存储,根据情景构成要素提取方法对情景进行多维的空间表达,在此基础上优化情景匹配算法,实现基于情景的应急决策。最后,通过突发环境事件实例应用,验证该方法能够快速建立实例与本体模型之间的关系,提高知识的可用性和共享性,实现情景的多维表达,进而满足“情景-应对”的应急决策要求。     

基于案例推理的地铁非常规突发事件应急决策方法研究

针对地铁非常规突发事故发生时,由于地下环境复杂且封闭,很难获取较全面、准确的事件信息等问题,非常规突发事件的地铁应急决策是一个复杂的过程。通过对地铁事件原则性机理进行分析和研究,得到地铁发生重大火灾事故情景分析的贝叶斯网络节点变量,借鉴CBR模型的思想,将基于结构和属性的双重情景检索的事故案例推理应急决策方法应用到地铁火灾非常规突发事件应急决策中,该方法排除了因属性值缺失造成相似度无法计算或计算有误的情况,可为地铁交通应急平台的后期建设提供理论支持     

基于知识推理的发电企业设备风险管理应用研究

基于发电企业设备自身的特点及工作人员对风险知识认知的局限性,有必要分析发电企业设备在运行、检修中潜在的风险.分析了设备风险知识与风险管理的关系,并以发电企业各类大型设备中应用最广泛的电动机为例,解决了电动机风险知识的表达及推理问题,为实现基于知识的设备风险管理提供了一种思路,对指导发电企业的设备日常维护、巡检以及状态监测、避免不必要的损失有着积极的意义.     

Emergency resources demand prediction using case-based reasoning

The demand prediction on emergency resources is the premise and basis of optimal allocation of emergency resources. Nowadays, there are only few researches on this aspect in China and abroad. For this reason, the paper aims at the characteristics of emergency resource demand prediction and presents a method for emergency resource demand prediction using case-based reasoning (CBR), which is also a method based on risk analysis. This prediction method cannot only provide a basis for emergency resource reserve and allocation in future, but also provide a method and model support for the emergency resources allocation decision-making system to be constructed in future.     

基于案例推理的我国石油企业海外突发事件应急物资需求预测

随着我国石油企业海外业务不断发展,海外突发事件频发,对我国石油企业应急管理提出了更高的要求,作为应急管理重要组成部分的应急物资需求管理也成为关注的重点.但是海外环境的复杂性、不确定性等使得企业很难预测应急物资需求,为此将案例推理引入到石油企业海外突发事件应急物资需求预测中,通过建立案例库,以在发生新的突发事件时,检索案例库中与目标案例相匹配的案例,并依据匹配案例的结论,进行新案例的物资需求预测.     

化工火灾事故调查方法研究

为克服化工火灾调查中人为因素的影响,增强事故调查的科学性和准确性,在总结化工火灾现场特点的基础上,提出化工火灾事故调查时应遵循的假设推理法,通过证据收集、分析资料、建立假设、检验假设和选择假设,构建化工火灾事故调查的证据系统,包括实物证据,位置证据、文件证据和人证,从火灾动力学角度分析了火灾痕迹的影响因素。结果表明:假设推理法重视证据收集,综合使用归纳推理和演绎推理,有助于避免主观判断的影响;采用系统方法收集证据,扩大证据收集的范围,列举证据清单和优先考虑敏感性证据的方法有助于提高调查效率;火灾行为、材料的热响应和灭火行动对火灾痕迹的形成有直接影响,分析时应充分考虑,以免作出错误的判断。     

Software tools to support incident reporting in safety-critical systems

Incident reporting systems are playing an increasingly important role in the development and maintenance of safety-critical applications. The perceived success of the FAA's Aviation Safety Reporting System (ASRS) and the FDA's MedWatch has led to the establishment of similar national and international schemes. These enable individuals and groups to report their safety concerns in a confidential or anonymous manner. Unfortunately, many of these systems are becoming victims of their own success. The ASRS and MedWatch have both now received over 500,000 submissions. In consequence, the administrators of incident reporting systems increasingly rely upon software tools to support the administration of their systems. In the past, these systems have relied upon ad hoc applications of conventional database technology. However, there are several reasons why this technology is inadequate for many large-scale reporting schemes. In particular, the problems of query formation often result in poor precision and recall. This, in turn, has profound implications for safety-critical applications. Users may fail to identify similar incidents within national or international collections. These ad hoc approaches also neglect the opportunities provided by recent developments in computer assisted interviewing and in the monitoring of retrieval activities to build models of user behavior. These techniques offer a number of potential benefits. For instance, it is possible to automatically detect potential biases in the way that investigators analyze particular incidents.     

基于案例推理的城市典型灾害应急处置专家系统构建研究

全球自然灾害频发、强度不断增强,且城市化进程飞速发展,其所带来的相关城市灾害风险与日俱增.在重视灾害预报、预警的同时,城市灾害应急处置工作的有效组织与开展,亦是至关重要.把人工智能和城市灾害学知识相结合,通过构建灾害应急处置专家系统来解决该问题是目前的一个研究方向.本文运用案例推理等人工智能领域知识进行相关问题研究,阐述了如何对典型城市灾害案例进行知识化存储处理,给出了典型城市灾害分类推理规则和应急救援案例匹配计算方法.最后,利用VC++和CLIPS相结合,构建了基于案例决策的城市灾害应急处置专家系统.通过研究,充分验证了该模型方法的可行性,对于提高城市应急处置能力具有很好的现实意义.     

基于案例推理的露天矿山排土场滑坡事故预警方法研究

通过整理100组排土场滑坡的案例库,提出了基于案例推理(CBR)的排土场滑坡中长期预警方法,采用框架法表示滑坡案例,RBF神经网络和欧式距离相结合实现案例的检索,由用户和专家来完成案例的修正与调整。在高村排土场进行了实际应用,通过案例检索获得了相似的案例,确定了预警等级及合理的处置方案,为排土场滑坡事故预防提供了科学指导。     

基于案例推理的大型养路机械故障诊断系统

为实现铁路大型养路机械(简称"大机")故障的智能检索和诊断,使用基于案例推理(CBR)的思路分析和设计用以实现这些目的的系统。阐述案例的表示和构建方法。提出捣固车的故障案例模型构建方法。设计捣固车故障诊断的CBR系统。给出带权值的k-近邻法的案例相似性检索方法。提出大机故障诊断智能决策系统,采用定性和定量检索相结合的方法。故障诊断系统能够进行案例的定性、定量和混合检索。用捣固车的具体故障案例,验证所设计的系统的可行性。诊断系统检索得到的故障类型与依据现场采集的数据判定的故障类型基本一致,能够进行案例调用和修改。     

基于模糊逻辑系统的管道风险评估

为了合理地对管道风险进行评估,提出了一种基于模糊逻辑系统的管道风险评估方法.根据模糊逻辑系统的基本原理,建立了管道风险评估的模糊逻辑方法模型,根据模糊风险矩阵及模糊规则库等理论研究成果,对管道风险进行模糊推理,并得出给定管道系统的模糊风险指标值.以某段天然气管道的风险评估为实例,证实该方法能够合理地评估出给定管道系统的...     

地震应急物资需求预测的模糊案例推理技术

地震发生后,及时迅速地应急响应是提升应急救援效率、降低震害损失的重要工作之一,而作为震后灾区应急响应前提和基础的物资需求预测是急需解决的关键问题之一。考虑到震后灾区信息贫乏的特点,引入1种基于模糊案例推理的震后物资需求预测技术。首先,在对已有案例库分析总结的基础上,提取若干影响震后物资需求的地震关键特征属性,通过引入模糊集合的概念,建立地震特征模糊集合;其次,计算新旧案例具体特征属性值对于模糊集的隶属度,为了度量新旧案例之间的相似程度,计算基于新旧案例特征属性权重的修正测度贴近度,贴近度最大者代表新旧案例之间的最佳匹配;最后,使用1个实际案例展示技术的具体应用过程,得到与新案例最近似的已有参考案例,为灾后应急救援提供借鉴。     

考虑驾驶员反应时间的车辆碰撞预警模型

为了保证车辆在行驶过程中的安全性,提出了一种考虑驾驶员反应时间的车辆碰撞预警模型,改进了传统模型中驾驶员反应时间定值化的缺点。首先,依据车辆的制动过程分析了驾驶员反应时间对制动距离的影响。其次,设计驾驶员反应时间的模糊推理算法,选取驾龄、疲劳强度和应变能力3个主要因素作为评价指标来计算反应时间。最后,采用分等级的预警策略建立考虑驾驶员反应时间的碰撞预警模型,并通过Carsim-Matlab/Simulink联合仿真与传统模型进行对比分析。结果表明,设计的预警模型可以对不同类型的驾驶员进行差异化碰撞预警,在30 km/h和80 km/h两种车速下实际停车距离与理论值的最大误差为8%。     

地铁施工风险应急管理研究

针对近年来地铁施工事故频发,难以快速、有针对性地进行应急处置的问题,通过对近年来地铁施工事故案例的统计,分析导致地铁施工事故的相关因素,用Protege软件对以往地铁施工事故应急案例建立知识本体模型。通过目标案例与本体库中的源案例进行相似度计算与匹配,检索出案例库中相似度超过阈值的源案例,然后再对比筛选后的源案例与目标案例之间的关键属性相似度,从而决定进行规则推理或直接参考该案例的应急措施,以此提高应急处置的速度与针对性。     

道路交通环境中驾驶疲劳的生成模型研究

为预防由驾驶疲劳引起的交通事故,有必要研究在道路、交通和环境的综合影响下驾驶疲劳的生成机理。基于生理、心理学中的经典理论,借鉴国内外相关的研究成果,采用理论推理的方法对驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律及其影响因素进行分析。在此基础上建立了驾驶疲劳的生成模型,并将模型应用于工程实际。通过驾驶员唤醒水平的变化,指出驾驶疲劳的生成时刻,及其对驾驶时间的规定和道路、景观设计的影响。该模型以唤醒水平为核心,描述驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律,强调道路交通环境对驾驶员唤醒水平的影响。     

基于案例推理的化工园区应急资源需求预测

为确定化工园区突发事故的应急资源需求,提出了一种基于案例推理的化工园区应急资源需求预测方法。该方法主要由三部分组成:(1)基于案例推理的模型构建;(2)化工园区事故的案例描述;(3)基于人工神经网络的案例适应。最后,以石化园区火灾爆炸事故的应急资源需求预测验证该方法的有效性。研究表明,该方法可以实时地对化工园区应急资源需求进行预测,为化工园区的应急资源储备和配置提供支持。