一種智能化輔助決策和維護系統(tǒng)及其運行方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及應(yīng)急管理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種智能化輔助決策和維護系統(tǒng)及其運行方法。所述的系統(tǒng)包括應(yīng)用層、技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)層和硬件層；所述的應(yīng)用層描述系統(tǒng)的功能應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)維護和決策支持；所述的技術(shù)支撐層主要包括知識的結(jié)構(gòu)化、特征詞語提取、知識檢索、知識顯示、知識關(guān)聯(lián)；所述的數(shù)據(jù)層主要包括預(yù)案庫、案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫、知識關(guān)聯(lián)庫等；硬件層包括必要的服務(wù)器、顯示終端、網(wǎng)絡(luò)等。本發(fā)明解決了智能化決策的數(shù)據(jù)維護等問題，可以用于智能化輔助決策和維護系統(tǒng)上。
【專利說明】一種智能化輔助決策和維護系統(tǒng)及其運行方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及應(yīng)急管理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種智能化輔助決策和維護系統(tǒng)及其運 行方法。
【背景技術(shù)】
[0002]智能決策支持系統(tǒng)IDSS的概念最早由美國學(xué)者伯恩切克(Bonczek)等人于20世 紀80年代提出，它的功能是，既能處理定量問題，又能處理定性問題。IDSS的核心思想是將 Al與其它相關(guān)科學(xué)成果相結(jié)合，使DSS具有人工智能，能夠更充分地應(yīng)用人類的知識，求解 問題的推理性知識，通過邏輯推理來幫助解決復(fù)雜的決策問題的輔助決策系統(tǒng)。
[0003]其一般定義為以管理科學(xué)、運籌學(xué)、控制論和行為科學(xué)為基礎(chǔ)，以計算機技術(shù)、仿 真技術(shù)和信息技術(shù)為手段，面對半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的決策問題，輔助支持中、高層決策者 的決策活動的、具有智能作用的人機計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、會話系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、運行及操作系 統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、規(guī)則庫系統(tǒng)和用戶共同構(gòu)成。
[0004]目前大多數(shù)智能化輔助決策系統(tǒng)，側(cè)重于依靠復(fù)雜的檢索和分析算法，從大量非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，挖掘出與需要解決問題相類似的知識。這種方法不僅實現(xiàn)復(fù)雜、運算復(fù)雜， 且針對不同的輸入條件，檢索結(jié)果的關(guān)聯(lián)精度不穩(wěn)定，導(dǎo)致應(yīng)用性不強。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]本發(fā)明解決的技術(shù)問題之一在于提供一種智能化輔助決策和維護系統(tǒng)，解決在突 發(fā)事件發(fā)生時，一般應(yīng)用系統(tǒng)無法為事件處置決策者智能化的提供高穩(wěn)定性、高精確度的 參考資料，導(dǎo)致決策錯誤，進而影響突發(fā)事件的正確處置，造成生命財產(chǎn)的損失等問題。
[0006]本發(fā)明解決的技術(shù)問題之二在于提供一種智能化輔助決策和維護系統(tǒng)的運行方 法，旨在解決在突發(fā)事件發(fā)生時，一般應(yīng)用系統(tǒng)無法為事件處置決策者智能化的提供高穩(wěn) 定性、高精確度的參考資料，導(dǎo)致決策錯誤，進而影響突發(fā)事件的正確處置，造成生命財產(chǎn) 的損失等問題，同時解決突發(fā)事件處置辦公人員在日常工作中，對應(yīng)急相關(guān)知識庫的維護 問題，為知識間的關(guān)聯(lián)檢索提供樣本數(shù)據(jù)。
[0007]本發(fā)明解決上述技術(shù)問題之一的技術(shù)方案是:
[0008]所述的系統(tǒng)包括應(yīng)用層、技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)層和硬件層；
[0009]所述的應(yīng)用層描述系統(tǒng)的功能應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)維護和決策支持；
[0010]所述的技術(shù)支撐層主要包括知識的結(jié)構(gòu)化、特征詞語提取、知識檢索、知識顯示、 知識關(guān)聯(lián)；
[0011]所述的數(shù)據(jù)層主要包括預(yù)案庫、案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫、知識關(guān)聯(lián)庫等， 預(yù)案庫存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)字化預(yù)案知識、預(yù)案特征詞語信息；案例庫存儲結(jié)構(gòu)化案例知識、案例 特征詞語信息；事件知識庫存儲結(jié)構(gòu)化事件知識、事件特征詞語信息；法律法規(guī)庫存儲結(jié) 構(gòu)化法律法規(guī)知識、法律法規(guī)特征詞語信息；知識關(guān)聯(lián)庫存儲上述知識間關(guān)聯(lián)關(guān)系信息；
[0012]硬件層包括必要的服務(wù)器、顯示終端、網(wǎng)絡(luò)等。[0013]本發(fā)明解決上述技術(shù)問題之二的技術(shù)方案是:
[0014]主要包括數(shù)據(jù)錄入流程、數(shù)據(jù)維護流程和決策支持流程；
[0015]數(shù)據(jù)錄入流程為針對紙質(zhì)或電子版知識，參照相關(guān)知識的結(jié)構(gòu)化要求，對知識進 行錄入，錄入過程中對知識中的特征詞語進行提取，經(jīng)人工判別后存入數(shù)據(jù)庫中；
[0016]數(shù)據(jù)維護流程為知識的查詢?yōu)g覽、知識的自動關(guān)聯(lián)和人工關(guān)聯(lián)、知識的特征詞語 提取和確認，知識信息入庫；
[0017]決策支持流程為針對當(dāng)前報送的突發(fā)事件信息，依照結(jié)構(gòu)化知識檢索辦法對關(guān)聯(lián) 知識進行查詢，對查詢后的知識依照知識間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行關(guān)聯(lián)，最終提供符合度高、穩(wěn)定 度強的輔助決策知識。
[0018]數(shù)據(jù)錄入流程具體實現(xiàn)步驟如下:
[0019]I)收集紙質(zhì)或電子版的歷史知識信息，包括預(yù)案知識、案例知識、事件知識、法律 法規(guī)知識等；
[0020]2)依照各種知識的結(jié)構(gòu)化設(shè)計界面，進行知識的錄入工作；其中預(yù)案知識結(jié)構(gòu)設(shè) 計為{預(yù)案概況、總論、危險分析、機構(gòu)職責(zé)、預(yù)防預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)、后期處置、應(yīng)急保障、監(jiān) 督管理、附則、附件、預(yù)案全文}，其中針對預(yù)案概況，更詳細的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{預(yù)案標題、預(yù)案 種類、事件分類、責(zé)任部門、負責(zé)人、編制時間、聯(lián)系電話、手機};案例知識結(jié)構(gòu)設(shè)計為{基 本情況、損失情況、處置過程、重要啟示、對策建議、備注、附件}，其中基本情況更詳細的結(jié) 構(gòu)設(shè)計為{案例名稱、發(fā)生時間、結(jié)束時間、發(fā)生地點、事故類型、事件等級、主題詞、案例摘 要}，其中關(guān)于損失情況更詳細的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{行政區(qū)域、經(jīng)濟損失、死亡人數(shù)、失蹤人數(shù)、 影響區(qū)域、受傷人數(shù)、受困人數(shù)、描述};事件知識結(jié)構(gòu)設(shè)計為{名稱、定義、成因、主要案例、 防護措施、典型圖片};法律法規(guī)結(jié)構(gòu)設(shè)計為{名稱、頒布單位、頒布時間、實施時間、種類、 適用范圍、當(dāng)前狀態(tài)、主題詞、附件};事件報送信息的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{事件標題、經(jīng)緯度、事發(fā) 地點、影響范圍、發(fā)生時間、事件概要、事件類型、事件等級、事件圖標、事發(fā)原因};
[0021]3)特征詞語提取和選定，依照特征詞語提取算法，從結(jié)構(gòu)化知識指定的字段中，提 取出知識的特征詞語信息；
[0022]4)將相關(guān)數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中。
[0023]數(shù)據(jù)維護流程具體實現(xiàn)步驟如下:
[0024]I)針對某種類型的知識，從數(shù)據(jù)庫中檢索出未經(jīng)維護的知識信息，并進行顯示； 知識類型為案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫等；
[0025]2)利用自動關(guān)聯(lián)算法，從本類型數(shù)據(jù)庫中或其他類型數(shù)據(jù)庫中檢索關(guān)聯(lián)知識，自 動關(guān)聯(lián)算法同時對相關(guān)知識關(guān)聯(lián)度進行打分，打分結(jié)果作為輔助決策中知識列表排序的依 據(jù)；打分數(shù)字為0-1之間的小數(shù)，其中分值最小值為0，分值最大值為I。
[0026]3)通過瀏覽相關(guān)知識詳情，并對自動打分結(jié)果進行調(diào)整；操作員同時可以選擇刪 除關(guān)聯(lián)度不高的知識，或增加沒有被關(guān)聯(lián)到，但同時實際關(guān)聯(lián)度又很高的知識；其中沒有被 關(guān)聯(lián)到的知識獲取方法:一是從知識分類中，查找相關(guān)類型的所有知識、二是通過模糊查詢 的方式，通過自設(shè)關(guān)鍵字進行檢索、三是憑經(jīng)驗確定關(guān)聯(lián)知識；
[0027]4)將關(guān)聯(lián)關(guān)系保存到知識關(guān)聯(lián)庫中。
[0028]決策支持流程具體實現(xiàn)步驟如下:
[0029]I)智能化輔助決策的輸入信息為結(jié)構(gòu)化的事件報送信息，其中事件報送信息的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{事件標題、經(jīng)緯度、事發(fā)地點、影響范圍、發(fā)生時間、事件概要、事件類型、事件等 級、事件圖標、事發(fā)原因};
[0030]2)根據(jù)結(jié)構(gòu)化的報送信息，利用自動關(guān)聯(lián)算法，從預(yù)案庫中查找到關(guān)聯(lián)預(yù)案；
[0031]3)根據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)案與其他類型知識的關(guān)聯(lián)關(guān)系，檢索出其他類型的關(guān)聯(lián)知識；其他 類型知識包括案例知識、法律法規(guī)知識、歷史事件知識；預(yù)案知識與案例知識、法律法規(guī)知 識、歷史事件知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是辦公人員在日常數(shù)據(jù)維護過程中建立起來的，并在此 基礎(chǔ)上進行自動知識關(guān)聯(lián)；設(shè)定經(jīng)維護的關(guān)聯(lián)知識的關(guān)聯(lián)度分值總是高于自動關(guān)聯(lián)結(jié)果的 知識分值；用戶在采用輔助知識的過程中，可以人工改變所有的知識分值，使其更加符合實 際，經(jīng)過改正后的知識關(guān)聯(lián)分值，在下次利用過程中，會被認定為經(jīng)維護的關(guān)聯(lián)知識；
[0032]4)決策人員利用檢索的結(jié)果知識作為輔助決策依據(jù)。
[0033]所述的知識間自動關(guān)聯(lián)算法，具體的實現(xiàn)方案為:
[0034]預(yù)案知識自動關(guān)聯(lián)案例知識具體如下例所示:
[0035]事件分類對應(yīng)事故類型，
[0036]預(yù)案事件等級對應(yīng)事件等級，
[0037]預(yù)案種類對應(yīng)發(fā)生地點，
[0038]編制目的、適用范圍和工作原則對應(yīng)主題詞；
[0039]事件分類和事故類型依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根 節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低；實現(xiàn)方法為，先找到事件分類的層次，比如為i，然后 找到事故類型層次，比如為j，如果i小于j，則將事故類型層次依照父子關(guān)系，找到i層，對 事件分類i層分類名與事故類型i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均依 據(jù)父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越??；
[0040]預(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比 事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為0 ;
[0041]事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān) 系，在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為0 ;
[0042]主題詞與編制目的、適用范圍、工作原則中特征詞語吻合數(shù)量越大，分值越高，否 則分值越少；
[0043]對上述四項結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行打分后，再綜合打分；
[0044]結(jié)構(gòu)化事件報送信息與預(yù)案知識的自動關(guān)聯(lián)具體如下例所示:
[0045]事件類型對應(yīng)事件分類，
[0046]事件等級對應(yīng)預(yù)警分類，
[0047]發(fā)生時間對應(yīng)編制時間，
[0048]事件地點對應(yīng)預(yù)案種類，
[0049]事件概要對應(yīng)編制目的和適用范圍；
[0050]事件類型和事件分類依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根 節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低。實現(xiàn)方法為，先找到事件類型的層次，比如為i，然后找 到事件分類的層次，比如為j，如果i小于j，則將事件分類的層次依照父子關(guān)系，找到i層， 對事件類型i層分類名與事件分類i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均 依據(jù)父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越?。籟0051]預(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比 事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為0 ;
[0052]發(fā)生時間對應(yīng)編制時間，發(fā)生時間與編制時間愈接近，分值越高，否則越低；
[0053]事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān) 系，在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為0 ;
[0054]事件概要中特征詞語與編制目的、適用范圍中特征詞語吻合數(shù)量越多，分值越高， 否則分值越低。
[0055]有益效果:
[0056]本發(fā)明結(jié)合結(jié)構(gòu)化技術(shù)、關(guān)聯(lián)關(guān)系技術(shù)、特征詞語提取技術(shù)、檢索技術(shù)，建立了一 個集數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)維護和智能化輔助決策的健康生態(tài)系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有輔助決策效率高、 穩(wěn)定性強、精度高，能有效的為應(yīng)急辦公人員提供決策支持的特點。
[0057]本文提出的智能化輔助決策和維護系統(tǒng)，充分利用結(jié)構(gòu)化的知識信息、知識間的 關(guān)聯(lián)關(guān)系信息和從各知識中提取出的特征詞語，對要解決的問題進行知識關(guān)聯(lián)，有效的提 高了檢索結(jié)果精度和穩(wěn)定性；同時根據(jù)突發(fā)事件應(yīng)急處置的特點和工作實際，提供知識庫 維護方法，對知識庫間的關(guān)聯(lián)關(guān)系信息和具體知識的特征信息進行日常維護，為知識的關(guān) 聯(lián)檢索和分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0058]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進一步說明:
[0059]附圖是本發(fā)明系統(tǒng)架構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0060]如附圖所示，本發(fā)明系統(tǒng)共分為四個層次，分別為應(yīng)用層、技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)層和 硬件層。
[0061]應(yīng)用層描述了系統(tǒng)的功能應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)維護和決策支持。數(shù)據(jù)錄入是 信息來源、數(shù)據(jù)維護是為決策提供支持和數(shù)據(jù)樣本、決策支持是系統(tǒng)應(yīng)用目的。
[0062]技術(shù)支撐層主要包括知識的結(jié)構(gòu)化、特征詞語提取、知識檢索、知識顯示、知識關(guān)聯(lián)等。
[0063]數(shù)據(jù)層主要包括預(yù)案庫、案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫、知識關(guān)聯(lián)庫等。預(yù)案庫 存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)字化預(yù)案知識、預(yù)案特征詞語信息；案例庫存儲結(jié)構(gòu)化案例知識、案例特征詞 語信息；事件知識庫存儲結(jié)構(gòu)化事件知識、事件特征詞語信息；法律法規(guī)庫存儲結(jié)構(gòu)化法 律法規(guī)知識、法律法規(guī)特征詞語信息；知識關(guān)聯(lián)庫存儲上述知識間關(guān)聯(lián)關(guān)系信息。
[0064]硬件層包括必要的服務(wù)器、顯示終端、網(wǎng)絡(luò)等。
[0065]該系統(tǒng)簡單的數(shù)據(jù)流程圖包括數(shù)據(jù)錄入流程、數(shù)據(jù)維護流程和決策支持流程。
[0066]數(shù)據(jù)錄入流程為針對紙質(zhì)或電子版知識，參照相關(guān)知識的結(jié)構(gòu)化要求，對知識進 行錄入，錄入過程中對知識中的特征詞語進行提取，經(jīng)人工判別后存入數(shù)據(jù)庫中。
[0067]數(shù)據(jù)維護流程為知識的查詢?yōu)g覽、知識的自動關(guān)聯(lián)和人工關(guān)聯(lián)、知識的特征詞語 提取和確認，知識信息入庫。
[0068]決策支持流程為針對當(dāng)前報送的突發(fā)事件信息，依照結(jié)構(gòu)化知識檢索辦法對關(guān)聯(lián)知識進行查詢，對查詢后的知識依照知識間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行關(guān)聯(lián)，最終提供符合度高、穩(wěn)定 度強的輔助決策知識。
[0069]( 二 )實施流程
[0070]該系統(tǒng)主要包括三個應(yīng)用操作流程，分別為數(shù)據(jù)錄入流程、數(shù)據(jù)維護流程和決策 支持流程，為更詳細的說明各流程和其中用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，分別說明如下:
[0071]數(shù)據(jù)錄入流程具體實現(xiàn)步驟:
[0072]I)收集紙質(zhì)或電子版的歷史知識信息，包括預(yù)案知識、案例知識、事件知識、法律 法規(guī)知識等。
[0073]2)依照各種知識的結(jié)構(gòu)化設(shè)計界面，進行知識的錄入工作。其中預(yù)案知識結(jié)構(gòu)設(shè) 計為{預(yù)案概況、總論、危險分析、機構(gòu)職責(zé)、預(yù)防預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)、后期處置、應(yīng)急保障、監(jiān) 督管理、附則、附件、預(yù)案全文}，其中針對預(yù)案概況，更詳細的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{預(yù)案標題、預(yù)案 種類、事件分類、責(zé)任部門、負責(zé)人、編制時間、聯(lián)系電話、手機};案例知識結(jié)構(gòu)設(shè)計為{基 本情況、損失情況、處置過程、重要啟示、對策建議、備注、附件}，其中基本情況更詳細的結(jié) 構(gòu)設(shè)計為{案例名稱、發(fā)生時間、結(jié)束時間、發(fā)生地點、事故類型、事件等級、主題詞、案例摘 要}，其中關(guān)于損失情況更詳細的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{行政區(qū)域、經(jīng)濟損失、死亡人數(shù)、失蹤人數(shù)、 影響區(qū)域、受傷人數(shù)、受困人數(shù)、描述};事件知識結(jié)構(gòu)設(shè)計為{名稱、定義、成因、主要案例、 防護措施、典型圖片};法律法規(guī)結(jié)構(gòu)設(shè)計為{名稱、頒布單位、頒布時間、實施時間、種類、 適用范圍、當(dāng)前狀態(tài)、主題詞、附件}。事件報送信息的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{事件標題、經(jīng)緯度、事發(fā) 地點、影響范圍、發(fā)生時間、事件概要、事件類型、事件等級、事件圖標、事發(fā)原因}。
[0074]3)特征詞語提取和選定，依照特征詞語提取算法，從結(jié)構(gòu)化知識指定的字段中，提 取出知識的特征詞語信息。
[0075]4)將相關(guān)數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中。
[0076]數(shù)據(jù)維護流程具體實現(xiàn)步驟:
[0077]I)針對某種類型的知識，從數(shù)據(jù)庫中檢索出未經(jīng)維護的知識信息，并進行顯示。知 識類型為案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫等。
[0078]2)利用自動關(guān)聯(lián)算法，從本類型數(shù)據(jù)庫中或其他類型數(shù)據(jù)庫中檢索關(guān)聯(lián)知識，自 動關(guān)聯(lián)算法同時對相關(guān)知識關(guān)聯(lián)度進行打分，打分結(jié)果作為輔助決策中知識列表排序的依 據(jù)。打分數(shù)字為0-1之間的小數(shù)，其中分值最小值為0，分值最大值為I。
[0079]3)通過瀏覽相關(guān)知識詳情，并對自動打分結(jié)果進行調(diào)整。操作員同時可以選擇刪 除關(guān)聯(lián)度不高的知識，或增加沒有被關(guān)聯(lián)到，但同時實際關(guān)聯(lián)度又很高的知識。其中沒有被 關(guān)聯(lián)到的知識獲取方法:一是從知識分類中，查找相關(guān)類型的所有知識、二是通過模糊查詢 的方式，通過自設(shè)關(guān)鍵字進行檢索、三是憑經(jīng)驗確定關(guān)聯(lián)知識。
[0080]4)將關(guān)聯(lián)關(guān)系保存到知識關(guān)聯(lián)庫中。
[0081 ] 決策支持流程具體實現(xiàn)步驟:
[0082]I)智能化輔助決策的輸入信息為結(jié)構(gòu)化的事件報送信息，其中事件報送信息的結(jié) 構(gòu)設(shè)計為{事件標題、經(jīng)緯度、事發(fā)地點、影響范圍、發(fā)生時間、事件概要、事件類型、事件等 級、事件圖標、事發(fā)原因}。
[0083]2)根據(jù)結(jié)構(gòu)化的報送信息，利用自動關(guān)聯(lián)算法，從預(yù)案庫中查找到關(guān)聯(lián)預(yù)案。
[0084]3)根據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)案與其他類型知識的關(guān)聯(lián)關(guān)系，檢索出其他類型的關(guān)聯(lián)知識。其他類型知識包括案例知識、法律法規(guī)知識、歷史事件知識。預(yù)案知識與案例知識、法律法規(guī)知 識、歷史事件知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是辦公人員在日常數(shù)據(jù)維護過程中建立起來的，并在此 基礎(chǔ)上進行自動知識關(guān)聯(lián)。為了保證輔助決策知識的高符合度和結(jié)果的穩(wěn)定性，經(jīng)維護的 關(guān)聯(lián)知識的關(guān)聯(lián)度分值總是高于自動關(guān)聯(lián)結(jié)果的知識分值。當(dāng)然用戶在采用輔助知識的過 程中，可以人工改變所有的知識分值，使其更加符合實際，經(jīng)過改正后的知識關(guān)聯(lián)分值，在 下次利用過程中，會被認定為經(jīng)維護的關(guān)聯(lián)知識。
[0085]4)決策人員利用檢索的結(jié)果知識作為輔助決策依據(jù)。
[0086]上述所有流程中，涉及到的知識間自動關(guān)聯(lián)算法，具體的實現(xiàn)方案為:
[0087]舉例說明預(yù)案知識自動關(guān)聯(lián)案例知識具體的實現(xiàn)方案為:
[0088]事件分類對應(yīng)事故類型
[0089]預(yù)案事件等級對應(yīng)事件等級
[0090]預(yù)案種類對應(yīng)發(fā)生地點
[0091]編制目的、適用范圍和工作原則對應(yīng)主題詞
[0092]事件分類和事故類型依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根 節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低。實現(xiàn)方法為，先找到事件分類的層次，比如為i，然后找 到事故類型層次，比如為j，如果i小于j，則將事故類型層次依照父子關(guān)系，找到i層，對事 件分類i層分類名與事故類型i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均依據(jù) 父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越小。
[0093]預(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比 事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為O。
[0094]事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān) 系，在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為O。
[0095]主題詞與編制目的、適用范圍、工作原則中特征詞語吻合數(shù)量越大，分值越高，否 則分值越少。
[0096]對上述四項結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行打分后，再綜合打分。
[0097]舉例說明結(jié)構(gòu)化事件報送信息與預(yù)案知識的自動關(guān)聯(lián)具體實現(xiàn)方案:
[0098]事件類型對應(yīng)事件分類
[0099]事件等級對應(yīng)預(yù)警分類
[0100]發(fā)生時間對應(yīng)編制時間
[0101]事件地點對應(yīng)預(yù)案種類
[0102]事件概要對應(yīng)編制目的和適用范圍
[0103]事件類型和事件分類依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根 節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低。實現(xiàn)方法為，先找到事件類型的層次，比如為i，然后找 到事件分類的層次，比如為j，如果i小于j，則將事件分類的層次依照父子關(guān)系，找到i層， 對事件類型i層分類名與事件分類i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均 依據(jù)父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越小。
[0104]預(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比 事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為0
[0105]發(fā)生時間對應(yīng)編制時間，發(fā)生時間與編制時間愈接近，分值越高，否則越低。[0106]事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān) 系，在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為O。
[0107]事件概要中特征詞語與編制目的、適用范圍中特征詞語吻合數(shù)量越多，分值越高， 否則分值越低。
【權(quán)利要求】
1.智能化輔助決策和維護系統(tǒng)，其特征在于:所述的系統(tǒng)包括應(yīng)用層、技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)層和硬件層；所述的應(yīng)用層描述系統(tǒng)的功能應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)維護和決策支持；所述的技術(shù)支撐層主要包括知識的結(jié)構(gòu)化、特征詞語提取、知識檢索、知識顯示、知識關(guān)聯(lián)；所述的數(shù)據(jù)層主要包括預(yù)案庫、案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫、知識關(guān)聯(lián)庫等，預(yù)案庫存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)字化預(yù)案知識、預(yù)案特征詞語信息；案例庫存儲結(jié)構(gòu)化案例知識、案例特征詞語信息；事件知識庫存儲結(jié)構(gòu)化事件知識、事件特征詞語信息；法律法規(guī)庫存儲結(jié)構(gòu)化法律法規(guī)知識、法律法規(guī)特征詞語信息；知識關(guān)聯(lián)庫存儲上述知識間關(guān)聯(lián)關(guān)系信息；硬件層包括必要的服務(wù)器、顯示終端、網(wǎng)絡(luò)等。
2.權(quán)利要求1所述系統(tǒng)的運行方法，其特征在于:主要包括數(shù)據(jù)錄入流程、數(shù)據(jù)維護流程和決策支持流程；數(shù)據(jù)錄入流程為針對紙質(zhì)或電子版知識，參照相關(guān)知識的結(jié)構(gòu)化要求，對知識進行錄入，錄入過程中對知識中的特征詞語進行提取，經(jīng)人工判別后存入數(shù)據(jù)庫中；數(shù)據(jù)維護流程為知識的查詢?yōu)g覽、知識的自動關(guān)聯(lián)和人工關(guān)聯(lián)、知識的特征詞語提取和確認，知識信息入庫；決策支持流程為針對當(dāng)前報送的突發(fā)事件信息，依照結(jié)構(gòu)化知識檢索辦法對關(guān)聯(lián)知識進行查詢，對查詢后的知識依照知識間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行關(guān)聯(lián)，最終提供符合度高、穩(wěn)定度強的輔助決策知識。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的運行方法，其特征在于:數(shù)據(jù)錄入流程具體實現(xiàn)步驟如下:1)收集紙質(zhì)或電子版的歷史知識信息，包括預(yù)案知識、案例知識、事件知識、法律法規(guī)知識等；2)依照各種知識的結(jié)構(gòu)化設(shè)計界面，進行知識的錄入工作；其中預(yù)案知識結(jié)構(gòu)設(shè)計為{預(yù)案概況、總論、危險分析、機構(gòu)職責(zé)、預(yù)防預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)、后期處置、應(yīng)急保障、監(jiān)督管理、附則、附件、預(yù)案全文}，其中針對預(yù)案概況，更詳細的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{預(yù)案標題、預(yù)案種類、事件分類、責(zé)任部門、負責(zé)人、編制時間、聯(lián)系電話、手機};案例知識結(jié)構(gòu)設(shè)計為{基本情況、損失情況、處置過程、重要啟示、對策建議、備注、附件}，其中基本情況更詳細的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{案例名稱、發(fā)生時間、結(jié)束時間、發(fā)生地點、事故類型、事件等級、主題詞、案例摘要}，其中關(guān)于損失情況更詳細的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{行政區(qū)域、經(jīng)濟損失、死亡人數(shù)、失蹤人數(shù)、 影響區(qū)域、受傷人數(shù)、受困人數(shù)、描述};事件知識結(jié)構(gòu)設(shè)計為{名稱、定義、成因、主要案例、 防護措施、典型圖片};法律法規(guī)結(jié)構(gòu)設(shè)計為{名稱、頒布單位、頒布時間、實施時間、種類、 適用范圍、當(dāng)前狀態(tài)、主題詞、附件};事件報送信息的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{事件標題、經(jīng)緯度、事發(fā)地點、影響范圍、發(fā)生時間、事件概要、事件類型、事件等級、事件圖標、事發(fā)原因}；3)特征詞語提取和選定，依照特征詞語提取算法，從結(jié)構(gòu)化知識指定的字段中，提取出知識的特征詞語信息；4)將相關(guān)數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的運行方法，其特征在于:數(shù)據(jù)維護流程具體實現(xiàn)步驟如下:1)針對某種類型的知識，從數(shù)據(jù)庫中檢索出未經(jīng)維護的知識信息，并進行顯示；知識類型為案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫等；2)利用自動關(guān)聯(lián)算法，從本類型數(shù)據(jù)庫中或其他類型數(shù)據(jù)庫中檢索關(guān)聯(lián)知識，自動關(guān)聯(lián)算法同時對相關(guān)知識關(guān)聯(lián)度進行打分，打分結(jié)果作為輔助決策中知識列表排序的依據(jù)； 打分數(shù)字為0-1之間的小數(shù)，其中分值最小值為0，分值最大值為I。3)通過瀏覽相關(guān)知識詳情，并對自動打分結(jié)果進行調(diào)整；操作員同時可以選擇刪除關(guān)聯(lián)度不高的知識，或增加沒有被關(guān)聯(lián)到，但同時實際關(guān)聯(lián)度又很高的知識；其中沒有被關(guān)聯(lián)到的知識獲取方法:一是從知識分類中，查找相關(guān)類型的所有知識、二是通過模糊查詢的方式，通過自設(shè)關(guān)鍵字進行檢索、三是憑經(jīng)驗確定關(guān)聯(lián)知識；4)將關(guān)聯(lián)關(guān)系保存到知識關(guān)聯(lián)庫中。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的運行方法，其特征在于:數(shù)據(jù)維護流程具體實現(xiàn)步驟如下:1)針對某種類型的知識，從數(shù)據(jù)庫中檢索出未經(jīng)維護的知識信息，并進行顯示；知識類型為案例庫、事件知識庫、法律法規(guī)庫等；2)利用自動關(guān)聯(lián)算法，從本類型數(shù)據(jù)庫中或其他類型數(shù)據(jù)庫中檢索關(guān)聯(lián)知識，自動關(guān)聯(lián)算法同時對相關(guān)知識關(guān)聯(lián)度進行打分，打分結(jié)果作為輔助決策中知識列表排序的依據(jù)； 打分數(shù)字為0-1之間的小數(shù)，其中分值最小值為0，分值最大值為I。3)通過瀏覽相關(guān)知識詳情，并對自動打分結(jié)果進行調(diào)整；操作員同時可以選擇刪除關(guān)聯(lián)度不高的知識，或增加沒有被關(guān)聯(lián)到，但同時實際關(guān)聯(lián)度又很高的知識；其中沒有被關(guān)聯(lián)到的知識獲取方法:一是從知識分類中，查找相關(guān)類型的所有知識、二是通過模糊查詢的方式，通過自設(shè)關(guān)鍵字進行檢索、三是憑經(jīng)驗確定關(guān)聯(lián)知識；4)將關(guān)聯(lián)關(guān)系保存到知識關(guān)聯(lián)庫中。
6.根據(jù)權(quán)利要求2至5任一項所述的運行方法，其特征在于:`決策支持流程具體實現(xiàn)步驟如下:1)智能化輔助決策的輸入信息為結(jié)構(gòu)化的事件報送信息，其中事件報送信息的結(jié)構(gòu)設(shè)計為{事件標題、經(jīng)緯度、事發(fā)地點、影響范圍、發(fā)生時間、事件概要、事件類型、事件等級、 事件圖標、事發(fā)原因};2)根據(jù)結(jié)構(gòu)化的報送信息，利用自動關(guān)聯(lián)算法，從預(yù)案庫中查找到關(guān)聯(lián)預(yù)案；3)根據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)案與其他類型知識的關(guān)聯(lián)關(guān)系，檢索出其他類型的關(guān)聯(lián)知識；其他類型知識包括案例知識、法律法規(guī)知識、歷史事件知識；預(yù)案知識與案例知識、法律法規(guī)知識、歷史事件知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是辦公人員在日常數(shù)據(jù)維護過程中建立起來的，并在此基礎(chǔ)上進行自動知識關(guān)聯(lián)；設(shè)定經(jīng)維護的關(guān)聯(lián)知識的關(guān)聯(lián)度分值總是高于自動關(guān)聯(lián)結(jié)果的知識分值；用戶在采用輔助知識的過程中，可以人工改變所有的知識分值，使其更加符合實際，經(jīng)過改正后的知識關(guān)聯(lián)分值，在下次利用過程中，會被認定為經(jīng)維護的關(guān)聯(lián)知識；4)決策人員利用檢索的結(jié)果知識作為輔助決策依據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求2至5任一項所述的運行方法，其特征在于:所述的知識間自動關(guān)聯(lián)算法，具體的實現(xiàn)方案為:預(yù)案知識自動關(guān)聯(lián)案例知識具體如下例所示:事件分類對應(yīng)事故類型，預(yù)案事件等級對應(yīng)事件等級，預(yù)案種類對應(yīng)發(fā)生地點，編制目的、適用范圍和工作原則對應(yīng)主題詞；事件分類和事故類型依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低；實現(xiàn)方法為，先找到事件分類的層次，比如為i，然后找到事故類型層次，比如為j，如果i小于j，則將事故類型層次依照父子關(guān)系，找到i層，對事件分類i層分類名與事故類型i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均依據(jù)父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越??；預(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為O ;事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān)系， 在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為O ;主題詞與編制目的、適用范圍、工作原則中特征詞語吻合數(shù)量越大，分值越高，否則分值越少；對上述四項結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行打分后，再綜合打分；結(jié)構(gòu)化事件報送信息與預(yù)案知識的自動關(guān)聯(lián)具體如下例所示:事件類型對應(yīng)事件分類，事件等級對應(yīng)預(yù)警分類，發(fā)生時間對應(yīng)編制時間，事件地點對應(yīng)預(yù)案種類，事件概要對應(yīng)編制目的和適用范圍；事件類型和事件分類依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低。實現(xiàn)方法為，先找到事件類型的層次，比如為i，然后找到事件分類的層次，比如為j，如果i小于j，則將事件分類的層次依照父子關(guān)系，找到i層，對事件類型i層分類名與事件分類i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均依據(jù)父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越??；預(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為O ;發(fā)生時間對應(yīng)編制時間，發(fā)生時間與編制時間愈接近，分值越高，否則越低；事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān)系， 在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為O ;事件概要中特征詞語與編制目的、適用范圍中特征詞語吻合數(shù)量越多，分值越高，否則分值越低。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的運行方法，其特征在于:所述的知識間自動關(guān)聯(lián)算法，具體的實現(xiàn)方案為:預(yù)案知識自動關(guān)聯(lián)案例知識具體如下例所示:事件分類對應(yīng)事故類型，預(yù)案事件等級對應(yīng)事件等級，預(yù)案種類對 應(yīng)發(fā)生地點，編制目的、適用范圍和工作原則對應(yīng)主題詞；事件分類和事故類型依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低；實現(xiàn)方法為，先找到事件分類的層次，比如為i，然后找到事故類型層次，比如為j，如果i小于j，則將事故類型層次依照父子關(guān)系，找到i層，對事件分類i層分類名與事故類型i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均依據(jù)父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越??；預(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為O ;事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān)系， 在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為O ;主題詞與編制目的、適用范圍、工作原則中特征詞語吻合數(shù)量越大，分值越高，否則分值越少；對上述四項結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行打分后，再綜合打分；結(jié)構(gòu)化事件報送信息與預(yù)案知識的自動關(guān)聯(lián)具體如下例所示:事件類型對應(yīng)事件分類，事件等級對應(yīng)預(yù)警分類，發(fā)生時間對應(yīng)編制時間，事件地點對應(yīng)預(yù)案種類，事件概要對應(yīng)編制目的和適用范圍； 事件類型和事件分類依照分類表層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系進行打分，所屬類型距離同一根節(jié)點越近，分值越高，反之分值越低。實現(xiàn)方法為，先找到事件類型的層次，比如為i，然后找到事件分類的層次，比如為j，如果i小于j，則將事件分類的層次依照父子關(guān)系，找到i層，對事件類型i層分類名與事件分類i層分類名進行比較，相同則關(guān)聯(lián)關(guān)系為I ;否則兩者均依據(jù)父子關(guān)系向上溯祖，直至找到同一祖先，距離越遠，關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越?。活A(yù)案事件等級與事件等級均定義為四級，同為一個級別的分值最高，預(yù)案等級比事件等級高I級，分值隨著減少，預(yù)案等級比事件等級低，分值為O ;發(fā)生時間對應(yīng)編制時間，發(fā)生時間與編制時間愈接近，分值越高，否則越低；事件發(fā)生地點在預(yù)案范圍內(nèi)，依照國家、省、市/地區(qū)、縣、部門和企事業(yè)單位的關(guān)系， 在層次越低級別上進行吻合，分值越高，不在預(yù)案定義的區(qū)域范圍內(nèi)時，分值為O ;事件概要中特征詞語與編制目的、適用范圍中特征詞語吻合數(shù)量越多，分值越高，否則分值越低。
【文檔編號】G06F17/30GK103605771SQ201310615696
【公開日】2014年2月26日 申請日期:2013年11月28日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月28日
【發(fā)明者】韓宏哲, 李新安, 李智勇, 趙鋒偉, 溫志強 申請人:東莞中國科學(xué)院云計算產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與育成中心