基于框架结构的智能预案相似度匹配研究

时间:2022-10-04 02:40:28

基于框架结构的智能预案相似度匹配研究

摘要:目前国内外数字化预案尚没有统一的标准,各类预案特别是操作性预案还不完备,而且大都以纸质文档或文本方式存储,结构多样化、复杂化,很难帮助决策者进行信息筛选与整合。本文通过对现有应急预案和应急响应过程的分析,对应急预案的知识利用框架技术进行表示,研究了预案的匹配算法,给出了预案相似度以及价值评估的计算方法。

关键词:框架;智能预案;相似度;匹配算法

中图分类号:TP391.1 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2013) 02-0000-03

1 引言

突发公共卫生事件应急系统的建立对于保障公共安全,建设社会主义和谐社会具有特殊重要的现实意义。目前国内外在应急响应领域已经取得了很大的进步,但对应急预案系统的研究才刚刚处于起步阶段。作为整个系统中最为基础和根本的一环,应急预案对于应急响应的实施具有重要作用。

本文通过对现有应急预案和应急响应过程的分析,通过框架技术对应急预案的知识进行表示,研究了预案的匹配算法,给出了预案相似度以及价值评估的计算方法。

2 智能预案匹配

应急预案是应急事件处置的领域知识来源。应急预案管理系统可以在对处置预案、资源分布转台、事件处置状态自动初步生成事件处置方案。再经过处置人员对初步方案进行调整,经过认可后即可作为高效地应急响应处理的指导方案。

2.1 基于框架的匹配

预案采用框架的智能化存储结构表示,预案的智能匹配自然和框架体系的匹配息息相关。基于框架体系的匹配系统一般由两大部分组成:

(1)由框架及其相互关联构成的知识库。提供求解问题所需要的知识;

(2)由一组解释程序构成的框架推理机。针对用户提出的问题,通过运用知识库中的相关知识完成求解问题的任务,给出问题的解;

2.2 匹配过程及算法

3.2 数据相似度研究

预案是介于数据与知识之间的一种知识存在形式,存储预案的框架结构具有不同数据类型的槽和侧面属性。计算不同数据类型属性的相似度,首先要讨论属性即槽值和侧面值的数据类型。一般来说,属性的数据类型分为以下三个大类。针对以上三大类型,分别来讨论其相似度算法。

4 结论

本文主要论述了智能预案框架表示与预案知识匹配机制。通过对现有应急预案和应急响应过程的分析,提出一个对应急预案的描述方法。利用框架结构完整的描述预案实体单元,依据各框架间的纵向联系和横向联系,从而形成框架网络。利用框架知识表示,研究了预案的智能匹配与相似度比对。最后讨论了预案相似度算法,给出了预案相似度以及价值评估的计算方法,讨论了预案框架中不同数据类型属性的相似度算法,重点研究了数值类型和文本类型的属性相似度算法。

参考文献

[1]Nilsson NJ. Artificial Intelligence: A New Synthesis[M].Copyrighted Matenal,2000.

[2]Sui YF,Gro Y, Cao CG.Ontologies, Frames and Logical Theories in NKI[J].Journal of Software,2005,16(12).

[3]李晨阳,曹忠升,冯玉才.一种基于框架和中间件模型的知识库系统[J].计算机应用,2000(12):1298-1300.

[4]张荣梅.基于CBR与MAS的智能决策支持系统研究及应用[D]:[硕士学位论文].北京:北京科技大学,2001.

[5]刘义刚.基于预案库的快速智能决策支持系统的研究[D]:[硕士学位论文].北京:北京理工大学,2001.

[6]杨健,赵秦怡.基于案例的推理技术研究进展及应用[J].计算机工程与设计,2008,29(3):710.

[7]魏元凤,骆洪青,辛崇波.属性相似案例的检索模型比较研究[J].华东船舶工业学院学报,1999,13(4):41-44.

[8]Satoshi S, Francis B, Yamato T. A hybrid rule and example based method for machine translation[C]. Proceedings of the 4th Natural Language Processing Pacific Rim Symposium,Puket,1997.

[9]Malavazos C, Piperidis S. Application of analogical modeling to example based machine translation[C]. Proceedings of the 18th International Conference of Computational Linguistics,Saarbrucken,2000.

上一篇:应用条形码技术实现仓储动态管理之我见 下一篇:基于聚类和微粒群优化的基因选择新方法