最新应急信息系统ppt课件.ppt

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1、应急管理信息系统应急管理信息系统主要内容主要内容u基于MART模型的系统设计原则u共性决策分析模型与方法u知识库原理与知识导引方法u案例库的基本原理与方法概述u综合数据库设计原理u基于知识元的模型管理方法 根据MART模型的基本思想，应急管理信息系统的设计与建设应遵循如下原则：（1）强化顶层设计。指要把握应急管理系统宏观体系架构和整体性，要明确管理组织体系架构，科学确立业务应用组织运行模式、技术开发及运维模式、行为责任体系，同时要确定业务及技术体系架构，从系统顶层梳理M、A、R、T的各自及相互之间的依赖与协调关系。（2）业务需求主导。以业务为主线，调研梳理，科学规范应急管理与处理的业务流程，抽

2、象业务模型，提供科学严谨的业务管理辅助分析，推动应急管理的业务联动和信息资源共享。（3）组织管理先行。组织管理是保障，必须先行建设并将其信息化。比如首先建设组织人事信息系统，以适应突发公共事件处理的动态组织管理需要，从而建立科学公正的审计问责、绩效评估和高效廉洁的组织管理队伍。（4）节点式平台化。（5）规范化标准化。要实现应急管理的快速反应、科学规范、有条不紊、职责分明、资源优化配置，多级多部门应急信息资源共享和业务协同联动，系统设计必须要遵循应急管理法律法规、业务规范和相关技术标准。二、共性决策分析模型与方法二、共性决策分析模型与方法2.1 2.1 具有模糊数的混合时间序列模型（具有模糊数的

3、混合时间序列模型（MTSMFNMTSMFN）MTSMFN是指依据单一指标的时间序列数据信息，沿时间外延所进行的预测分析模型，其不考虑其他指标的相互影响。同时依据时间序列数据和历史上对相应指标变化有突出影响的政策信息，可对未来政策状况做定性预估判断，由此加入人的经验信息，实现定性和定量的结合，还可以对多个指标分别进行模型建模分析、预警分析和进行预测模拟。2.1.1 MTSMFN2.1.1 MTSMFN模型模型2.2 2.2 基于人工神经元网的多变量仿真模型（基于人工神经元网的多变量仿真模型（MANNMANN）由于应急事件具有层次多、关系错综复杂、影响因素多等特性，因此拟把人工神经元网络模型与应用

4、数据处理的分组方法相结合，应用神经元网络原理自动跟踪多指标间的结构与影响关系的变化，且由于这种模型可方便地加入政策变量，因此具有较高的模拟精度。该模型实现如下功能：（1）各突发公共事件发生、应急处理情况指标预测分析，即应用建立的数学模型进行数据样本以后的模拟与预测分析。（2）给出各个突发公共事件发生、应急处理情况输出指标相对各输入指标的弹性分析结果。（3）进行各种输入变化情景的多方案的仿真分析。2.2.1 MANN2.2.1 MANN模型模型2.3 2.3 宏观应急决策问题的共性优化方法宏观应急决策问题的共性优化方法 2.4 2.4 定性宏观应急决策问题的定量化分析方法定性宏观应急决策问题的定

5、量化分析方法 在社会、经济、心理、组织管理等多类系统的研究中都要碰到大量的不可在常规情况下定量化描述而只能定性描述的因素、事物和概念等，甚至有些系统完全由不可常规定量化元素构成，我们称这种系统为定性描述系统或非形式系统（IFS）。IFS系统是若干有经验的分析者大脑加工的过程，但随着系统规模的扩大，比如说，几十个元素以上，常规方法很难作出综合性分析，加上随着人们对信息的要求越来越高，信息不仅需要定性趋势，而且更需要定量的或程度等级方面的信息。2.4.12.4.1 IFSIFS系统的结构模型系统的结构模型2.4.22.4.2 IFSIFS系统的定量化分析模型系统的定量化分析模型三、知识库原理与知识

6、导引方法三、知识库原理与知识导引方法 知识库是关于某一特定领域的陈述性知识和过程性知识的集合。应急知识库管理包括两个方面的工作，分别是知识模型的建立和知识库的构建。知识模型的建立需要分析具体领域的知识类型，并分别进行知识获取、知识表示和知识建模工作。知识库的构建，是依靠有效的知识获取技术和统一的知识表示方法来描述突发公共事件，建立表示事件本原的本体模型和表示不同领域事件知识的元模型。3.1 3.1 知识的分类知识的分类 由于知识库的结构是由知识的表示方法决定的，所以，只要根据具体的问题或用户需求和系统的特点，选择好知识的表示方法和模型，那么知识库的结构也就决定了，为了能准确地选择知识的表示方法

7、，建立有效的知识库，必须对领域知识进行系统、详细地分析。按照应急知识的来源，可以将应急管理知识分为三大类：常识类知识、累积知识和策略知识。常识类知识常识类知识 累积知识累积知识 常识类知识包括法律法规、技术规范、普通民众的应急常识和经验，以及突发公共事件专业领域的知识。推理所需要的事实和规则几乎全部是从常识类知识提取的。累积知识指应急工作中积淀、总结、提高形成的知识，主要包括专家经验和对案例进行总结得到的经验、教训等知识，从这些知识中可以提取出若干事实和规则。累积知识还包括以前发生过的突发公共事件的事实情况。当突发公共事件发生时，可以直接在累积知识中查询以前是否发生过类似的事件。策略知识策略知

8、识 策略知识指由人类科学研究的历史过程中积累起来的关于世界规律、规则的知识，或是真理性的知识，这里只指和突发公共事件相关的知识。策略知识包括应急知识分析、总结手段方式的归纳等，即得到科学验证或可信度较高的专家经验、案例总结等知识得到提升形成的一些规则、准则，比如关于台风的一些科学认识、台风的规律等知识。策略知识是情景应对的知识，用户可直接输入事实性问题，然后直接在策略表里面查询符合该提问的策略知识并显示给用户。3.2 3.2 知识的获取知识的获取3.2.1 3.2.1 显性知识获取方法显性知识获取方法 常见的显性知识获取技术有分布式搜索、智能代理和数据挖掘。（1）分布式搜索。分布式搜索是近年来

9、研究较多的一种搜索技术，它按照区域、主题或其他标准创建分布式索引服务器，索引服务器之间可以交换中间信息，且查询可以被重新定向。（2）智能代理。Agent是协作系统中的独立行为实体，它能根据内部知识和外部激励决定和控制自己的行为。Agent根据外部环境建立庞大的个性化内部知识库，接受用户请求，返回结果集。（3）数据挖掘。数据挖掘技术不仅是面向特定数据库的简单检索、查询和调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，谋求发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。3.2.2 3.2.2 隐性知识获取方法隐性知识获取方法 隐性知识指的是

10、难于形式化、难于交流的个人知识。隐性知识包括主观的知道如何解决问题的见识和直觉，这些隐性知识来源于从事某项活动的人，它被潜意识的理解和使用，并且往往和特定的情景相关。隐性知识获取的主要困难在于怎样恰当地把握领域专家所使用的概念、关系以及问题求解方法。造成这些困难的主要原因有：（1）每一个领域都有自己特定的语言，领域专家很难用日常语言表达这些行话并让计算机专家真正领会。（2）大部分情况下，领域专家处置问题靠的是经验和直觉，很难采用数学理论或其他决定论的模型加以刻画。（3）领域专家为了解决领域的问题用到了一些非领域的原理和事实的东西，其中有很大一部分是关于日常生活中的常识，领域专家往往在解题过程中

11、下意识地使用到这类知识，在其表达过程中却容易忽略。（4）由于信息表示形式的影响、问题表达的需要以及其他心理学上的原因，领域专家对领域知识的表达可能会与实际的使用经验不一致。常用的隐性知识获取方法大致分为心理学方法和技术方法 （1）心理学方法。最常用的心理学方法是交谈法，通过交谈可以准确把握专业概念和术语的内涵，通过交谈，计算机专家需要领会专家对问题的处理方式，并在心中对如何形式化地表达这些知识有一个基本的框架，为了确保将知识准确无误地输入知识库中，还需要进行反馈式交谈。（2）技术方法。隐性知识获取的技术方法主要有半自动知识获取方法和自动知识获取方法两种。3.3 3.3 知识的表示知识的表示3.

12、3.1 3.3.1 产生式表示法产生式表示法 产生式表示法已经成为人工智能中应用最多的一种知识表示方法，其基本形式是：产生式表示格式固定，形式单一，规则间相互较为独立，没有直接关系，使知识库的建立较为容易，处理较为简单的问题是可取的，另外，该方法推理方式单纯，也没有复杂计算，特别是知识库与推理机是分离的，这种结构给知识的修改带来方便，无需修改程序，对系统的推理路径也容易做出解释。3.3.2 3.3.2 框架表示法框架表示法3.3.3 3.3.3 概念图表示法概念图表示法 概念图是一种用节点代表概念，连线表示概念间关系的图示法。概念图组织和表征知识的方法是：（1）它通常将某一主题的有关概念置于圆

13、圈或方框之中，然后用连线将相关的概念和命题连接，连线上标明两个概念之间的意义关系。概念、命题、交叉连接和层级结构是概念图的四个图标特征。（2）某一领域的知识还可以考虑通过超级链接提供相关的文献资料和背景知识。因此，概念图是表示概念和概念之间相互关系的空间网络结构图。3.4 3.4 知识的建模知识的建模3.4.1 Role-limiting Method3.4.1 Role-limiting Method3.4.2 KADS/Common KADS3.4.2 KADS/Common KADS方法方法 Common kADS方法的精髓在于“知识模型”，该模型将用于求解特定任务的知识划分为三个不同层

14、次：领域层、推理层和任务层，分别对应着知识库系统的静态视图、功能视图和动态视图 3.4.3 3.4.3 本体建模方法本体建模方法 在ABC Ontology模型研究基础上提出了E2M模型，认为事件相关概念包括事件、过程、行动、情景、变化状态集、变化状态等。一般来讲，事物的描述要素可分为三个部分，即输入要素、状态要素、输出要素。每种要素分别具有各自的属性。例如，对状态要素“失踪人数”，其属性有取值类型、计数单位、取值长度等，通常采用框架法、面向对象表示法、基于本体的表示方法等描述事件的要素和状态。3.4.4 KSM3.4.4 KSM建模方法建模方法 由于抽象层上的知识模型层次的复杂性导致理解和维

15、护的困难，且软件开发中的组件解集会导致效率问题，因此在实际的实现过程中还需要进行重构和补充新的概念，解决从抽象层次模型到模型实现间的问题，KSM方法关注了这方面的内容，KSM方法引入knowledge area（KA）的概念来描述抽象层次的知识模型，所有KA中都包含一组任务和相关方法。KSM方法借鉴了CommonKADS方法中知识模型的分层方法，将KA作了分层处理。3.5 3.5 知识库的构建知识库的构建 应急知识库主要存储与应急有关的常识类信息、累积知识和策略知识等，针对这些知识具有种类繁多、形式多样、跨多个领域的特点，兼顾知识库中知识的独立性、可维护性以及知识库的通用性和适应性的特点，通过

16、分析应急领域知识特点，建立了基于“概念树-本体模型-元模型-规则”的架构的应急领域的综合性知识库。其中概念层是基础，本体模型和元模型是各类知识表示的框架，规则知识层是应急知识的具体表现形式。3.5.1 3.5.1 知识库模型构建方法知识库模型构建方法1）事件的层次关系模型 事件模型是具有层次关系的，层次关系体现了同类事件之间的继承性。2）事件间的因果关系模型 事件处于某一状态时，在环境作用下，可能导致另一个事件的发生，并产生输出，因此，事件元模型间存在因果关系，即可形成事件链。而事件链是灾害发生演化过程的共性规律的反映，它具有直观、形象、特征鲜明的特点。基于元模型可自动生成事件链，它的原理是：

17、一个事件A的元模型的输出和另一个事件B的元模型间存在交集，那么事件A可能会引发事件B，即A和B间存在因果关系。3）事件本体模型 4）事件元模型 突发公共事件本体模型是构建突发公共事件元模型的基类，它抽象了整个应急领域事件的共性要素，并提取了每个要素的共性属性列表，每个突发公共事件按照层次性，继承上一级事件的全部要素并加入该事件的个性化要素形成相应的事件类，从而形成事件元模型。事件元模型从本体事件模型继承而来，同样有5个维度组成，分别为事件的状态集合、输入集、输出集、空间、时间基。3.6 3.6 知识库的导引知识库的导引 知识导引集中体现了应急知识的运用和知识的处理等。知识导引是在信息获取和信息

18、预处理的基础上，对信息进行甄别、评价、精简、提取，对隐含在信息中的有用知识单元进行重新组织的过程，使得用户能够从繁杂的信息环境中获取解决问题所需的信息内容和知识，实现知识共享和知识增值。3.6.1 3.6.1 事件链知识导引模型事件链知识导引模型 为了实现应急知识的导引，保证在应急处置过程中决策者能够及时获取所需知识及其他应急资源，根据突发公共事件之间的关系，系统采用基于事件链的知识导引方式。该模型由6层结构组成：应急处置层、事件链层、元模型层、本体模型层、概念树层及资源层。1）应急处置层 2）事件链层 3）元模型层 4）本体模型层 5）概念树层 概念树是用来描述事件模型概念要素及其概念之间的

19、关系，概念是描述事件的最小单位，对突发公共事件涉及的概念术语词汇进行定义和描述。概念之间的相互隶属关系的集合称为概念树。6）资源层 四、案例库的基本原理与方法概述四、案例库的基本原理与方法概述4.1 4.1 应急辅助决策中的案例推理概述应急辅助决策中的案例推理概述 案例推理（CBR）是一种模仿人类推理和思考过程的方法论,也是一种构建智能计算机系统的方法论。CBR来源于人的认知心理活动：人们在面临一个新问题时，往往把以前使用过的与该问题类似的事例联系起来，运用过去解决该事例的经验和方法来解决当前问题。因此，将CBR引入到应急辅助决策中，辅助处于复杂决策环境、面临很大心理压力的决策者进行应急决策具

20、有重要意义。本书借鉴Gavin Finnie和ZhaoSun提出的新的CBR工作模式，将基于案例推理的推理过程分为以下5个阶段。（1）案例表示。采用一定的知识表示规则方法描述当前问题及历史案例的环境状态和具体内容，获取案例特征信息，形成合理的案例表示形式。（2）案例检索与匹配。从案例库中检索出与当前问题在特征属性上相似、并对当前问题的处理有启发和指导意义的案例，形成候选案例集，分别计算候选案例与当前问题的相似度，同时参考项目计划信息、项目执行情况等相关信息，选择出最有参考价值的案例 （3）案例重用。当检索出的历史案例与当前问题足够接近，历史案例的解决方案能够满足当前要求时，就可以不必对其进行修

21、改，直接用检索到的历史案例解决方案解决当前问题，应用到实际情况当中。（4）案例修正。检索到的历史案例虽然与当前问题比较相似，但是两者之间往往存在一定的差距，历史案例的解决方案不能适应当前环境，直接使用不能发挥有效的作用，因此需要根据当前的具体情况，对历史案例的解决方案做出一些修正。（5）案例评价与存储。保留这次工作中有价值的经验和知识，分析有价值的案例，将其解决过程、评价结果添加到案例库中，以备将来使用。4.2 4.2 应急案例的表示应急案例的表示 （1）应急案例涉及的突发公共事件种类繁多。（2）应急案例具有显著的非结构化特点。应急案例种类繁多，涉及不同专业领域，而每种突发公共事件都有其自身的

22、特点，一些突发公共事件还有一些共性特点，不同的突发公共事件所包含的特征属性多种多样，不尽相同。且目前的应急案例大多是用文本的形式进行描述的，没有统一的表示形式，结构化程度低。（3）每一类突发公共事件包含若干个状态。（4）由一类突发公共事件可能衍生其他突发公共事件，突发公共事件不是孤立的，它们之间存在一定的联系，具有衍生性。4.2.1 4.2.1 应急案例的特征应急案例的特征 一次突发公共事件被视为一个案例，每一个案例可以包含若干个元事件，根据元事件在一定时期内的相对稳定情况，每一个元事件又可以分为若干个状态，如台风元事件可以分为形成、登陆、减弱等状态。每一个状态又有多个特征属性。4.2.2 4

23、.2.2 应急案例的层次划分应急案例的层次划分 为了解决应急案例的非结构化、非规范化而带来的概念名称不统一问题，设计通用于各类突发公共事件的统一描述形式，提出了基于中国分类主题词表的应急案例三层概念树型结构，概念树是一个标准化的分类和主题词树型结构，通过标准化、统一化、规范化的应急领域概念名称，给应急案例提供一个规范的、通用的概念环境，解决了异构应急案例的统一描述问题。根据应急案例的层次结构，采用扩展的巴科斯-诺尔范式，可以构建应急案例的抽象模型，如下：4.2.3 4.2.3 应急案例抽象模型的构建应急案例抽象模型的构建 从应急案例的抽象模型可以看出，案例包含了案例属性列表和若干元事件，元事件

24、是由元事件属性列表和若干状态组成的；案例属性列表、元事件属性列表和状态包含了必须描述的特征信息及一些可选的特征信息。4.3 4.3 应急案例的检索应急案例的检索 （1）单级检索策略。单级检索策略比较简单，适用于案例库中案例不太多的情况，具体思路是，当突发公共事件发生时，检索当前问题与历史案例库中每一个案例的相似度，从历史案例中选出一个或若干个与当前问题相似的案例，供决策者参考，从而得到当前问题的解决方案。4.3.1 4.3.1 应急案例的检索机制应急案例的检索机制 （1）基于聚类分析的两级检索策略。首先采用聚类分析的方法对案例库中的案例进行分类，使得同一类的案例具有较高的相似度，不同类别的中的

25、案例差别较大，每一个聚类用一个典型的案例来代表，这样就得到了一个抽象的案例库，每一个抽象案例库又对应着多个具体案例。两级检索策略的好处就是可以避免与案例库中的所有案例都进行相似度的计算，大大提高了案例检索的效率。当然这一检索策略也存在一些问题，它只能得到一个相对满意解而不一定是最优解，因为当前问题可能与某一类别中的抽象案例的相似度最大，但是实际上它与其他类别中的某一个或某些案例具有更高相似度，这样通过两级检索策略检索出的案例并不是与当前问题最相似的案例。本书提出了基于结构和属性的双重检索策略，首先分析当前问题与历史案例在结构上的相似性，然后在分析两者属性值上的相似性，最后计算两者的综合相似性。

26、在案例检索中，只要计算一类元事件当前问题状态与历史案例状态的相似度，根据相似度从高到低排列，就可以根据与当前问题状态最相似的历史案例状态的应急处置方案来指导当前突发公共事件的应急行动，从而达到辅助决策的目的。4.3.2 4.3.2 应急案例间的相似度计算应急案例间的相似度计算 （1）结构相似度的计算。（1）属性相似度的计算 由于应急领域包含不同种类的突发公共事件，每种突发公共事件的特征属性又多种多样，不尽相同，根据应急领域中特征属性所包含信息内容的不同，将属性划分为四种类型，分别是：这种属性值通常是精确的数值。确定符号属性。它通常是用明确的术语表示，是一种确定性的符号描述。模糊概念属性。这种属

27、性值可以认为是一概念的变量模糊数或模糊区间属性。指一个不确定的数或一个没有确定边界的区间五、综合数据库设计原理五、综合数据库设计原理5.1 ERP(5.1 ERP(实体实体-关系关系-问题）模型体系问题）模型体系5.2 ERP5.2 ERP建模过程建模过程 系统建模首先要明确系统所涉及的范围与作用空间，即确定论域；然后根据系统的需求，明确系统的目标和建模的目标；再根据目标问题，研究问题的解决方案，划分实体、描述关系，并建立相应的ERP模型。系统的建模，是先对问题进行概括，再对问题进行分解的过程。建模过程根据系统的层次划分，逐步细化，问题、目标、求解方案逐层分解。下一层的模型在一定程度上是上一层

28、问题的实现。六、基于知识元的模型管理方法六、基于知识元的模型管理方法6.1 6.1 模型再认识模型再认识 传统意义上讲，模型是客观事物属性及其变化的抽象表述，也可以说是客观事物对象或系统在人们主观知识域上映像的表达。抽象表达除了依赖于事物本身固有性质外，还依赖于主观知识域。知识域不同会形成不同的抽象表述，从而对一客观事物会有不同的模型。人们对客观事物的认知深度或层次，可分为六个层面的模型。6.2 6.2 模型通用化描述模型通用化描述 关于模型表示已有很多方法，但基本局限于形式逻辑思维模式，很难适应复杂模型系统和模型综合集成的需要，这里将形式逻辑与辩证逻辑相集成，在宏观和一般性的系统层面采用辩证

29、思维模式，把握宏观框架与系统整体性，在微观和个性层面采用形式思维逻辑，提供严密的可操作的形式逻辑方法。按照系统学原理，模型是客观事物系统在主观知识域中的一个映像，并与客观事物系统，即原象形成对偶关系。6.2.1 6.2.1 模型描述的二象对偶分析模型描述的二象对偶分析6.2.2 6.2.2 形式模型形式模型6.2.3 6.2.3 实体模型实体模型6.3 6.3 模型管理的基本框架与实现模型管理的基本框架与实现 从功能体系视角来看，模型管理的实现模式与方法包括形式模型管理、参数辨识模型管理、交互建模模板管理、实体模型管理、分析交互模板管理、输出展现模板、实体模型集成关系管理等 模型管理的共性特征可抽象为数据、算子、会话和展现几个关键元素。同时采用形式模型和实体模型的对偶方式，可以进行模型知识及其实例的分别管理，实现研发人员与业务人员的科学分工，并提供模型生成与管理的灵活性，以及模型及分析工具的可扩展性。6.3.1 6.3.1 模型管理的基本思路模型管理的基本思路 问题模型是面向事物分析和决断处理相关问题的一种抽象，它具有明确的目的性和具体的环境情景特征，大多需要一个实体模型有序集的支撑。6.3.2 6.3.2 问题模型管理的基本构成问题模型管理的基本构成6.3.3 6.3.3 模型管理的基本架构模型管理的基本架构Thanks For Your Attention The End