基于问题的应急多知识库建模及推理方法研究.doc

大连理工大学硕士学位论文基于问题的应急多知识库建模及推理方法研究姓名：李平安申请学位级别：硕士专业：信息管理与电子政务指导教师：吴力文20091201基丁：问题的应急多知识库建模及推理方法研究锄，（锄（，刁【锄，（印（，锄，（，伍，锄，（锄；，锄；，锄，孤行训；（也，撕，），：；【；【；大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：基王间题鲍廛急垒筮迟庄建搓丞推理友洼珏塞作者签名：年己一日期：年凋也日火连理，：人学硕士学位论文大连理工大学学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于大连理工大学，允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文题目：作者签名：导师签名：乃寻圣日期：丛！革年上月尘日日期：上斗年上月卫日大连理工大学硕士学位论文绪论近年来，由于自然原因或人为原因造成的突发事件不断发生，给人类社会造成了巨大的损失，如何科学应对和及时有效地处置突发事件，是当今各国政府必须面对的一个重大课题，也使得突发事件的应急管理成为当前的热点问题。问题的提出在应急响应的过程中，决策者需要知道有关当前突发事件的各种知识，如各种专业知识、专家经验、案例知识等。为了有效地组织和利用这些知识辅助应急决策，国内外通常采用建立知识库的方式来组织和管理这些知识，为智能方案的生成和应急指挥调度提供辅助决策。由于应急领域的复杂性和特殊性，目前的知识库大都偏重于某一具体突发事件领域，通常采用描述特定领域知识的结构，使特定领域的知识更易于重用和共享，从而支持不同的任务，其重点在于知识的表达。但这种知识库会出现两方面的问题：一方面，突发事件本身是一个系统，单领域知识库割裂了突发事件之间的联系，不利于突发事件的整体应对；另一方面，应急决策侧重于知识的运用，应急管理的实质是决策者妥善解决正在发生的问题，而问题的求解需要大量的知识支持，需要知识库能够提供与突发问题相关的知识或解决方案，需要的是知识库能够解决突发事件中复杂问题的能力，而领域知识库侧重于知识的表达，难以实现对某个复杂问题的求解，如何使用这些知识解决实际中的复杂问题便成了领域知识库急需解决的难题。为了解决上述两方面的问题，能够实现突发事件中问题求解，本文首先对突发事件中简单问题的进行定义，并在简单问题的基础上，使用结构化建模的方法建立复杂问题的结构模型，实现复杂问题的分解，建立复杂问题的层次结构；然后根据求解知识的分类，建立突发事件问题求解的多知识库架构，解决突发事件单领域知识库的局限性；最后在多知识库的基础上，通过推理机来实现结构化复杂问题的求解，从而能够有效、迅捷的为决策者提供各种应对知识和求解方法，有助于提高预防和处置突发事件的能力。国内外研究概况突发事件的应急管理是一个开放的复杂巨系统，具有多主体、多因素、多尺度、多变性的特征【】。做好突发事件的应急管理，需要各级应急管理部门具备必要的应急管理知识。这些知识主要主要包括各种突发事件的应急预案、法律法规、技术文档、案例总结、研究文献及专家经验等等。一方面，随着对突发事件的机理研究的不断深入，各种知识不断完善，使得这些知识越来越多，另一方面，当突发事件发生后，决策者面对突基丁问题的应急多知识库建模及推理方法研究发事件的具体问题时，虽然有各种各样现存的知识，仍然不知道如何从这些知识中提取所需要的知识来解决问题，最终延误了应急处置进程，造成了不必要的损失。为了解决这些问题，本文的研究工作主要侧重于以下方面：通过对复杂问题的结构化建模，实现复杂问题的层层分解，将复杂问题分解为多个简单问题；同时根据问题知识的分类，实现问题知识的模块化划分，构建问题多知识库框架；通过推理机实现复杂问题的求解，为突发事件中的问题提供必要知识和解决方案，辅助突发事件的问题决策，提高处置突发事件的能力。根据本文的研究内容和需要研究问题将相关研究分为两部分：问题的研究概况和知识库的研究概况。问题的研究现状问题的研究目前主要侧重于问题的定义和问题的形式化，以及复杂问题的求解研究等。（）问题的概念想要研究问题，首先要先界定问题的概念。目前，对于问题各个领域都有相当的研究。如在汉语大词典中，问题（）是指需要解决的矛盾、疑难；在哲学上，问题是人的主观愿望或要求与客观事物系统状态的差异；波利亚在数学的发现一书中提到：所谓“问题”是指要进行适当的行动，从初始条件主题出发，以达到一个可见而又不立即可见的目标】；【】总结了认知心理学领域对“问题”概念的研究，给“问题”下了这样一个定义：问题是一种令人不快的情形，这一情形对于它所涉及的个人、群体或组织来讲是重要且是可解决的，尽管解决起来有些困难；在信息系统中，王廷章等人将问题定义为成关于人们主观目标要求和有关的客观事物系统的集合【】。在突发事件领域，目前还没有一个统一的定义，文献【】将“突发问题作为一个概念，认为“突发问题”是指突发事件中出现的需要应急管理决策者进行处理的每一个情况，但无论怎么定义，问题的定义应该包括以下方面：问题是不希望的情况或陷入困难的状态；希望达到预想的目标通过决策使得由困难状态向预想的目标转化（）问题的形式化问题形式化是指确定个人、群体或组织问题域中所包含的变量及变量之间关系的过程【】。问题形式化是问题求解的一个重要阶段，目的是正确理解并准确描述组织面临的真正问题。避免出现“类型”错误（解决错误的问题）。【】对影响管理问题形大连理工大学硕士学位论文式化的因素进行了总结，得出了个影响管理问题形式化的因素：）问题复杂性；）问题形式化主体的能力和经验；）问题发生的环境；）形式化主体所采用的问题形式化过程。向阳，于长锐等人【】认为问题形式化过程主要包括：问题识别、问题定义和问题结构化划分个阶段。归纳起来，问题的形式化主要涉及问题表示和问题的结构化。问题表示是问题形式化的基础。人最易理解和接受的形式是以自然语言描述的形式表示问题，这种表示形式虽然可以有效地表示问题，但问题是机器如何对以自然语言描述的问题进行识别和理解。由于实际问题的复杂性和特殊性，对问题的描述通常采用自然语言，但自然语言通常是概括性的，对问题的描述并不准确和全面，不利于向机器语言的转化。因此，如何有效地表示复杂决策问题，既能使用户也能使机器易于理解和接受，是一项值得研究的难题。为了解决这些问题，国内外进行了一系列的研究，如“在文献】中以实体（）属性（砸）一子属性（）所构成的层次化体系表示问题的方法，碰在文献提出了基于逻辑的语言，这种语言的最大特性是引入专业词汇和基本谓词辅助用户描述特殊领域问题，汪时萍等在文献提出了基于语义模型的问题描述语言。以上研究大多是对问题进行分类抽象，以达到描述问题概念的目的。问题的结构是指问题的组成（子问题）、涉及的领域及其之间的关系【，决策问题的复杂性则体现在决策问题的不良结构上。问题的结构研究由来已久，和【将决策问题分类为结构化决策问题、半结构化决策问题和非结构化决策问题。【】认为问题结构与问题的可表示性有关，弱结构问题不能像良结构问题一样得到精确的表示，主要是因为问题的可能状态及状态间的变换是未知的。和仃【】等人认为问题的非结构性主要是由于求解主体对问题的相关状态及状态转换的不熟悉，非结构问题的求解主体缺乏良结构问题求解主体所拥有知识。【】认为问题结构化活动受到现有的知识水平、问题求解方法及个人的认知能力的限制。因此，问题结构化就是在这些限制下确定可能的问题求解方法及求解策略。他认为问题目标的不确定是问题之所以有不良结构或非结构的主要原因，并提出了问题结构度的概念，认为问题结构度是问题求解主体如何求解问题的知识充分性度量。复杂决策问题的结构化过程即复杂问题的分解过程。通过对问题的分解与细化，使不良结构问题逐渐转化成良好结构问题，便于运用定量方法对问题进行求解。复杂决策问题的结构模型，是问题的各组成单元按有序性原则构成的关系实体，问题求解的目的性是决定问题结构的出发点，问题各决策单元的集合性、关联性和层次关系构成了复杂决策问题结构模型的内涵。当前，比较常见的复杂问题知识结构主要有以下几种：层次化的知识结构基于问题的应急多知识库建模及推理方法研究根据实际问题的信息结构特征，可以将实际问题的知识按照框架结构划分为多个知识类，每一个知识类又可划分若干个知识子类，如此划分下去，可以将实际问题的知识归结成一棵层次化的倒立的树状结构，称之为问题描述树。问题描述树由节点和边两部分构成，节点是描述问题的信息单元，这种信息单元按照层次关系依次为实际问题、知识类、知识子类、数值，问题描述树的叶节点是数值，描述的是实际问题的数据信息，叶节点以外的树干描述的是实际问题的结构信息，由于不同类型问题的问题描述树的树干及相应节点的名称不同，为实际问题的识别创造了条件。此外，问题描述树的边表示父节点与子节点的隶属关系，这种隶属关系为信息快速搜索与推理创造了条件。框架性的知识结构框架是一种描述固定情况的知识结构，一般把框架看作一个有节点和关系组成的网络。框架的顶层是固定的，在框架的较低层有许多终端，称为槽，槽中填入具体值时，就可以得到个描述具体事物的框架。每一个槽都可以有一些附加说明，称为侧面，用来指出槽的取值范围、求值方法等。一个框架可以包括各种知识：描述事物的知识、如何使用框架的知识、下一步的期望以及期望没发生时应该怎么办的知识等等，这些知识包含在框架的各个槽或侧面中。一个具体事物可由槽中已填入值的框架来描述，具有不同的槽值的框架可以反映某一类事物中的各个具体事物，相关的框架链接在一起形成一个框架结构，不同的框架可以共享一个槽值，可以把不同角度搜集的信息较好的协调起来。网状的知识结构网络由节点和弧组成的有向图，节点表示实体、概念、位置等，弧表示节点之间的关系。网状知识结构可以很好的表现人类联想记忆的技能，又称为联想网络。通过引入标记节点、深度格、分块技术等，网络结构可以构造任意复杂的含义。网络结构是一种比较直观的表示方案，用它们表示的知识容易理解，自然语言与网络结构之间的转换也比较容易实现。（）复杂问题求解方法的研究所谓复杂问题求解过程，就是通过行为的或认知的、多步骤的活动，以克服从问题初始状态到期望的目标状态之间的疆界的过程【】。初始状态、目标状态以及它们间的疆界是非常复杂的，在复杂问题求解初期，问题解决者对初始状态目标状态和它们间的疆界的属性是不知道的，而在复杂问题求解过程中，逐渐能清楚它们的属性以及相互关系，复杂问题求解过程既能反映出问题解决者的背景知识、认知情绪、个人和社会的能力，也能体现出问题解决者和任务情境要求间的有效的相互作用。大连理工大学硕士学位论文复杂问题求解受多种条件的制约，主要有问题结构、问题的情境和环境因素等【】。问题结构包括问题的语义学、问题的复杂性、问题的透明度和其他的问题结构特征等，这些结构变量能建立一个灵活的框架模型，在这个框架内，问题解决者的活动依赖于先前的问题特征；问题的情境是指问题涉及的上下文情境，在演绎推理问题以及问题认知说明时，一个可以理解和熟悉的上下文情境能够影响问题的求解；环境因素是指问题的即时反馈、延时反馈、期待、合作等，假如环境因素有一些变化，如从即时到延时的反馈，在问题解决上会有强烈的变化。传统问题求解方法注重于定量化问题求解模型的建立，在处理各种相关的决策问题上以建立有效的分析模型为主要解决方案，而在问题结构分析过程中更关注的是决策者的主观判断【】。但对于复杂问题来说，要素多，关系复杂，很难预先从总体上加以掌握并且形式化地描述，单纯依靠决策者主观判断己不能解决，因此，传统的决策方法在处理不精确环境中的复杂决策问题时，表现出很大的局限性【，主要体现在：缺乏整体性、问题界定困难、决策者的意图难以获取等问题。为了解决传统决策方法的局限性，一些学者深入研究了定性推理在解决复杂决策问题过程中存在的必要性，并相应地提出了许多新方法。如美国人工智能的先驱提出通过人工智能和认知科学的研究，形成用符号表示启发式编程逻辑推理方法，对人在求解复杂决策问题时思维过程的模拟【】。世纪年代以来，模拟人类思维过程解决复杂决策问题这一构思与现代信息技术这一成就结合起来，将人的智慧与高性能计算机有机结合起来，从定性到定量相结合的综合集成研究方法应运而生。钱学森等提出的从定性到定量的综合集成方法【，戴汝为从人工智能和知识工程原理出发，认为综合各种模型的知识系统可为从定性到定量的综合集成方法提供强有力的支，等人提出的复杂问题结构化方法【】等。钱学森先生于年提出了开放的复杂巨系统及方法论【，即“定性定量综合集成法（），后来又发展到了“从定性到定量综合集成研讨厅。综合集成方法的实质是把专家体系、数据和信息体系以及计算机体系有机结合起来，构成一个高度智能化的人机结合、人网结合的体系，该体系能把人的思维、思维的成果、人的经验、知识、智慧以及各种情报、资料和信息统统集成起来，从多方面的定性认识上升到定量认识【。综合集成方法是方法论上的创新，是研究复杂巨系统和复杂性问题的方法论。知识库研究现状知识库的研究主要包括知识库的发展现状和应急知识库的构建研究两部分。（）知识库的发展现状基丁问题的席急多知识库建模及推理方法研究知识库是上个世纪年代中期以来人工智能界和数据库界研究的热点，是技术与数据库技术相互结合的产物。人工智能和数据库技术都是计算机科学两个十分重要的领域，它们各自独立发展已有几十年的历史，并在各自的领域取得了突出的成绩并得到广泛的应用。然而，它们都存在十分突出的问题和矛盾。一方面，现有的人工智能系统（如专家系统）可以使用成百上千条基于规则的知识去进行启发式搜索与推理，但没有高效检索、访问现存数据库和管理海量数据的能力；另一方面，现在的数据库管理系统虽已优化到可以处理海量数据和事务的水平，但无力表达和处理基于规则的知识。因此，将两者结合起来建立和实现新一代的知识表示、存储系统的知识库，它是合理组织的关于某一特定领域的陈述性知识和过程性知识的集合。与数据库的区别是知识库中不但包含了大量的简单事实，还包含了规则、过程型知识和策略性知识，用于推理及问题求解。根据定义：知识库是知识系统的知识模块，它包含特定领域抽象或特定的知识，这些知识以机器可读的格式表达，它侧重于对领域知识的表示，组织和存储。从存储知识的角度来看，以描述型方法来存储和管理知识的机构叫做知识库。从使用知识的角度来看，知识库是由知识和知识处理机构组成。知识库是关于某一领域的陈述性知识、过程性知识和策略性知识的集创】。在该集合中各类知识通过一定的表示方法表示，并建立相互之问的联系。知识库的建立，不仅仅是知识和经验的集合，而且涉及到知识的表示、知识的运用和知识的处理等多方面的问题。它的构建主要涉及到三个问题：一是关于知识的表示。所谓知识表示是对知识的一种描述或一组约定，是知识的形式化和符号化过程。知识表示方法常可以分为基于符号的表示方法与基于连接机制的表示方法。前者主要是面向逻辑知识的表示，如一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、脚本表示法等；后者则主要是面向形象知识的表达，如语义网络表示法、过程表示法、网表示法以及面向对象的表示法等。二是，关于知识库的构造。三是，关于知识库的管理（包括知识的获取）。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，那么知识库的结构也就决定了。为了能准确的选择知识的表示方法，建立有效的知识库，必须对领域或学科知识进行系统、详细地分析。目前，知识库的构建方法经历了从“单层到“多层”、从知识的“转换”到“建模”的过程。早期知识库的研究侧重于知识的表示及其推理机制，其构建过程主要为：首先与特定领域的专家合作，通过与他们咨询等方式来获取知识；然后把获得的知识用一定的知识表示形式来表示（如产生式规则的形式）。这种思想就是把领域专家的知识或领域知识一一大连理工大学硕士学位论文转化为一定表示形式的知识，其重点是知识的表示。然而，这种方式并不能有效支持不同类型知识的准确表示。如，系统的知识库中，系统目标的知识和特定领域内的知识混合在一起【。这种不同层次知识的混合，及验证手段的缺乏，使得知识库的共享、重用和维护十分困难。这实际上是知识的“转化。这种“转化”的开发思想在知识库系统发展的前期起到了积极的作用，因为系统的规模较小，领域知识和专家知识便于完整地获取。随着应用需求的不断增加，把领域知识和专家用于解决问题所用到的知识完整地搜集起来，变得不现实，也不可能。根据这种“转化”的思想就难以满足应用的需要。因此，导致了开发思想从“转化到“建模”的变化。知识库的开发过程应被视为一个建模活动。建立知识库意味着建立一个具有专家能力的求解问题的计算机模型。其本质不在于模拟专家解决问题的过程，而在于建立能达到相似效果的模型。知识获取不再被视为对知识进行转换，而是成为建模过程的一部分【配。根据这种思想，人们提出了各种知识库建模方法。比较有代表性的有：吼耐（，）、（，），），（，）等等。为了便于知识的利用、维护和重用，必须对不同层次的知识进行分类、整理，并有机的组织起来，问题求解方法（）和任务（）的概念被先后提出。问题求解方法是在知识层】上对问题求解（推理）过程的描述，它是推理过程具体实现的抽象。问题求解方法的提出指明了在求解问题中应采取的推理行动，并决定其先后顺序。这种对推理步骤的描述同时可被用来对求解过程进行解释，使其容易理解；确定了每一步推理行动中可能用到的领域知识及其使用方式，并以此作为知识获取的依据；问题求解方法中采用抽象的描述，这使得其在不同的领域内的重用成为可能，即问题求解方法库可作为构建知识库系统的可重用部件。文献提出了知识库系统构造的”任务结构”方法，该方法第一次明确将对问题的描述（）与解决问题的方法分开。一个任务包含了对需要求解问题的描述，包括类型、输入输出、说明等等，它表示了问题是什么（）；而问题求解方法则说明了怎样去解决问题（），包括推理步骤及所需的知识等。在该方法中，一个任务可以和若干种问题求解方法相联系（可同时使用几种方法），每一种方法又可被分解为不同的子任务。这种分解一直进行到每个子任务可以直接用已知知识求解为止。任务和问题求解方法概念的提出，使推理模式和问题描述从一般领域知识中分离出来，从而促进了知识库的结构化建模框架的发展，实现了从“单层”到“多层”的发展。如和方法把求解特定任务的知识划分成三个不同的层次：领域层、推理层和任务层，分别对应着知识库系统大静态视图、功能视图和动态视图【。基于问题的戍急多知识库建模及推理方法研究目前，采用知识模型建立知识库的框架己成为共识，但网络技术的进步和网络普及率的不断提高，各种知识层出不穷，知识库的发展也越来越深入，应用的领域将越来越广，其研究重点将集中在以下几个方面：新型知识库和知识库管理系统体系结构。友好的入机交互界面，可以更快速、方便地利用知识。知识库系统的自动生成工具，不同的用户可根据自身的要求生成应用于特定领域的知识库系统。（）应急知识库建模方法研究在不同的领域中，知识是关于特定任务和特定领域的一种信息标准，和其具体的语境具有很强的依赖关系。要使得知识能够在一定范围内共享、使用，就需要使用一种概括性强又能较为具体表示出知识之间关系的表示模型。知识模型的研究一直是知识工程领域的一个研究重点。知识模型可为两类：叙述性知识模型和过程性知识模型。叙述性知识模型用于表达叙述性知识，是显示的静态知识模型，如语义网络、框架等知识表达方法。过程性知识模型用于表达过程性的知识，着重于表达问题求解的方法及过程，是隐式的动态知识模型，如规则匹配等。在实际中，由于人们求解问题兼用叙述性知识和过程性知识，常常把二者结合以建立适用的、有效的知识模型。从国内外研究情况来看，现有的应急领域模型研究大都侧重于某一领域突发事件（如洪水、地震等），在应急管理信息系统知识建模的过程中，较为典型的有：系统知识模型、基于情景的知识建模删和基于队方法的知识建模【】。系统知识模型吲系统是西班牙人设计的用于应对洪水的应急管理决策支持系统，通过把放置在各大河流中的传感设备检测到降雨量、水平线和水流量等数据传送到控制中心，控制中心则对数据进行处理。根据得到的数据，控制中心首先进行数据评估，然后进行预测将要发生的情况，根据预测结果给出应对的建议。基于情境的知识建模应急管理系统实际上是一个实时系统，它是对当前某一时刻发生的事件进行应对。从这方面来讲，应急系统只需提供某一时刻所需的知识，也就是情境知识。据此和锄椭【】提出了基于情境模型的应急管理系统。首先他们定义了焦点：即能够引起事件发生变化的关键因素，如洪峰的高度、堤坝的高度等。情境是由围绕焦点的有关信息组成的。基于经典的本体论，和锄把情境视大连理大学硕十学位论文为一个实体，有依赖性、持续性、人员组成、位置、活动、计算机设施、以及评估方法等属性。基于吼方法的知识建模吼心溶方法支持结构化工程技术，提供了一系列工具和方法进行集成知识管理，其核心是一套模型，其精髓在于“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的层次：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【。领域层包含了求解问题所需的特定领域内的知识及对该领域概念的描述。构建领域层的一个重要目标就是使其尽可能多地被重用于求解各种不同的问题。推理层指明了求解问题采用的方法，包含推理步骤和领域知识在其中所起的作用。任务层则将所需求解的问题分解成子任务，并为每个子任务确定目标，同时明确了对子任务的控制。方法对知识库结构层次的划分使知识库的可维护性大大提高，并使知识的重用成为可能。在知识模型中，领域知识与问题求解方法被明确地划分成领域层和推理层两部分，这将有利于两种类型的重用：一方面，对特定领域的描述可以被不同的问题求解方法所重用；另一方面，问题求解方法通过定义新的领域视图可以被不同的领域所重用。当前，很多知识库系统模型构架都是基于，如文献【，作者按照知识模型，将学科知识划分成三个层次：领域层、推理层和任务层，层次之间用表示其相互关系；也有的将方法根据具体需要做个改进，如文献引，对层次化知识模型做了改进提出了基于本体的知识系统框架，本体划分更独立化，除领域本体外，还增加了描述本体、方法本体和映射本体；文献【”】结合（模型从两个方面着手来解决：一方面用本体对知识进行表示，增强知识语义表达能力，另一方面，为了实现不同领域知识间的交流，将桥本体引入到知识模型中，发挥其在领域之间的桥梁作用，保证和提高了系统的问题求解效率和能力。研究方法、技术路线和研究内容本文在查阅国内外相关文献和项目实践的基础上，根据知识工程方法和系统论的思想，构建了基于问题的多知识库的架构，然后在复杂问题的结构化建模的基础上，通过推理机实现复杂问题的求解。本文采用的研究方法主要有：（）知识工程方法知识工程是在计算机上建立专家系统的技术，主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。其中知识表示研究的是采用何种方式将知识表示成计基丁问题的应急多知识库建模及推理方法研究算机可以理解的语言。知识处理在于让己有的知识产生各种效益，使它对外部世界产生影响和作用，研究如何运用知识的问题。本文的侧重点在于选择合适的知识表示方法实现知识库的构建和使用知识库中的知识进行问题求解的过程。（）系统工程学的思想、理论与方法突发事件本身是一个系统，各个突发事件之间存在着相互联系、相互影响的关系，突发事件领域知识库的构建要从系统的整体性出发。本文通过对突发事件之间的继承关系的描述，实现了突发事件领域的逻辑划分，并在此基础上建立突发事件多领域知识库和模型库，为突发事件复杂问题求解提供知识和解决方案，并通过实例来验证多领域知识库划分的可行性，这一研究过程本身就遵循了系统工程学的思想与改造客观世界的方法和规律。（）控制论方法控制论是研究系统中共同的控制规律的科学，突发事件是一个系统，但可以通过人为作用而是突发事件发生变化，因此，可以利用控制论的思想和方法来解决突发事件中的问题，使突发事件朝着人们期待的预期发展变化。本文的技术路线如图所示。图技术路线本文的工作主要体现在以下方面：（）问题定义和问题结构模型构建大连理工大学硕士学位论文首先根据突发事件中已有问题的研究，对问题进行了定义，并通过结构化的方法，建立了问题结构模型。这部分主要在第二章阐述。（）应急领域多知识库设计在根据问题知识分类的基础上，建立突发事件中领域知识库、问题库、模型库以及事实库，从而建立起突发事件多知识库的架构，为问题的求解提供必要的知识。这部分主要在第三章阐述。（）推理机及推理流程设计为了实现多知识库之间的协调统一，为问题求解服务，本文通过构建推理机来控制推理策略，从而实现问题的求解，这部分主要在第四章阐述。（）根据台风预警的实例来验证问题求解的可行性。通过台风预警的问题，来验证文中提到的各种方法，这部分主要在第五章阐述。基于问题的虑急多知识库建模及推理方法研究应急管理复杂问题结构建模研究问题求解过程往往是一个基于已有的知识和条件，制订某种解决方案，进而为实现预定目标而开展的认知过程】。复杂问题的求解首先要实现问题的结构化，这样才能利用系统来求解突发事件中的复杂问题。复杂问题求解方法概述复杂问题求解方面的研究在计算机科学、心理学、生命科学、认知科学等领域都是一个重要的研究课题。由于研究领域和研究对象的不同，不同的界定间有很大的差异，目前复杂问题还没有一个统一的定义，尤其是国内对于复杂问题界定方面研究起步较晚，系统深入研究的学者也不是很多，最著名的是钱学森【】提出的复杂问题的概念，他通过对系统科学及其应用的探索和研究，认为：凡是不能用还原的方法处理的或不易用还原方法处理的问题，而要用或易用新的科学方法处理的问题都是复杂问题。在知识工程领域，通常意义上认为复杂问题就是复杂决策问题，是指决策过程中要解决的非结构化程度较高的问题，这些问题仅停留于定性分析，难于通过定量分析找到最优方案。复杂问题最明显的特征是其结构的复杂性，表现出非结构化的特征。决策问题的非结构性主要是因由于决策者对问题的相关状态不熟悉，缺乏问题求解的定性与定量知识。当问题模式不熟悉时，专家对问题也无从求解，因此，复杂问题求解的关键在于问题的结构化处理。问题的结构化处理是指对具有不良结构的问题运用问题关联知识、概念和属性将其结构化。决策的多目标、多因素，多层次是复杂问题的显著特征。由于复杂问题具有不确定性、多维化、多目标和多重因素的非线性特征，自身逻辑比较复杂，复杂问题往往难以精确地定义，复杂问题的求解难以用现有的常规决策方法与系统工程方法处理，必须有科学而有效的辅助决策手段。在国内最著名的莫过于钱学森【坫】提出的从定性到定量的综合集成方法，如今发展成为以戴汝为、于景元为代表的人工智能方向，以王毓云为代表的数理经济学的经济黑子平衡系统，以余永定为代表的宏观经济一般均衡系统和以张世英为代表的社会经济系统的非均衡调控等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，突发事件复杂问题求解属于这个学科。复杂问题求解是通过认知的或行为的多步骤的活动，以克服从问题初始状态到期望的目标状态之间的疆界的过程，既能反映出问题解决者的背景知识、认知、情绪、个人和社会的能力，也能体现大连理大学硕学位论文出问题解决者和问题情境间的交互。美国人工智能的先驱【】提出的复杂问题结构化方法，即通过人工智能和认知科学的研究，形成用符号表示、启发式编程、逻辑推理方法，对人在求解复杂决策问题中思维过程的模拟；【】等人对问题理解也提出过稳定点和调整的原理，即问题解决者在解决问题时一般要先建立一个用于问题表现的初步框架，然后在此基础上进行调整。的建立主要是自动完成结构化部分的求解，同时改变半结构化和非结构化部分的边界，减少非结构化部分，即改善决策问题结构化程度。但只能完成结构化部分的求解，要想完成系统的求解，必须实现问题的结构化。综上所述，为了实现复杂问题的求解，首先要完成复杂问题的结构化建模。结构化建模是由【】提出的，他实现了一个结构化构模环境，并建立了结构化构模语言的结构。该方法能够简化问题描述规模，能够识别模型的基本组成部分，以及这些部分之间的关系。但应用最为广泛的是币】提出并发展的解释结构建模（，），这是因为它适合处理的问题范围广，简单易学，便于操作。他将解释性结构建模过程归纳为由五种模型的同构变换，即邻接矩阵可达矩阵标准可达矩阵结构模型解释结构模型。这些同构变换的核心环节是通过：关系划分、级别划分、区域划分、是否强连通划分、强连通子集划分五步来实现。但这种方法步骤繁琐，且计算量大，在此基础上，肖人彬】等人采用将拓扑分析演化为代数分析的思路，提出了一种结构建模新方法，向阳等人【】通过对复杂问题可达矩阵进行区域划分，抢连通子集的划分以及层次划分的算法，使得复杂问题结构模型的建立和分析可直接由可达矩阵的简单逻辑运算来获得。按照复杂问题求解的方法，复杂问题总是可以分解为多个子问题，这些子问题的求解过程形成了复杂问题求解过程的流程，复杂问题定义中子问题之间的关系可以描述各个子问题之间的控制依赖和数据依赖等逻辑关系，这些逻辑关系可以映射到具体的问题求解执行顺序当中，用来动态地产生或者修改问题求解的流程。因此复杂问题的描述可以通过其各个子问题定义描述和子问题之间的关系描述来间接实现，复杂问题的求解即是多个子问题的分别求解。复杂问题的结构化的过程也即是其子问题的定义和其子问题之间关系描述的过程。突发事件问题的定义现有的问题定义方法一般可以分为形式化和非形式化定义两种【。非形式化定义方法有分类法、签名法、关键字法、文本法等，如文本描述主要是用来说明问题的背景、目标、前提、约束等，它是对问题的一个直观的、概括的、非形式化的描述；非形式化方法比较容易被一般的人掌握和实现，但是难以清楚地定义问题的内在逻辑；形式化定义方法有公理法、逻辑法（描述逻辑和时间逻辑）、建模语言等，形式化方法往往比较严基丁问题的应急多知识库建模及推理方法研究格，易于人和机器理解，但是需要问题定义者熟悉相关的形式化理论，而且对问题本身的理解也要相当全面。为了能够清晰的描述突发事件中问题的定义，本文采用非形式化定义方法和形式化定义方法相结合的方法，将突发事件中的问题定义为：突发事件某领域内初始状态和目标状态之间的差异。其定义包含以六个方面：（）问题的命名，它是问题本身的描述；（）初始状态要素集，是指问题所处的与目标状态有关的环境条件和物质要素所构成的初始状态的集合，如环境要素、社会要素、经济要素、人文要素等等，是问题由初始状态向期望状态转化的前提条件；（）目标状态要素集，它是人们某种期望的状态所构成的要素集合，指问题期望的目标状态，是初始状态转化的目；（）问题的类型，指问题本身的类型，分为问题监测，问题预测，问题处置三种；（）问题的领域，是指问题所处的知识域，问题领域的范围越小，对问题的刻画越具体，问题的条件和目标也刻画的越仔细，越容易问题的求解；（）问题的结构，指某些问题可以由一组简单的问题或答案已知的问题组成的一定结构的集合，实际上问题的结构不是每一个问题都必须存在的，只有复杂的问题有其问题的结构，简单的问题不存在问题的结构。对于那些不存在问题结构的简单问题，可以将其称之为元问题。用数学表达式可以定义为：，），其中刀表示问题的名称，表示问题的初始状态要素集，“，巳，），且饥，峨，），其中表示初始要素的名称，表示初始要素的取值类型，表示初始要素的取值的单位，表示初始要素的取值；表示问题目标状态要素集，），且，玎，“，），其中刀，表示目标要素，的名称，表示目标要素，的取值类型，“，表示目标要素，的取值单位，表示目标要素，的取值长度；表示该问题的类型，问题监测、问题预测问题处置）；表示该问题所属的领域范围，台风，暴雨，泥石流，沙尘暴），用来界定问题求解时涉及的要素和知识元素等；表示问题的结构，分为问题的组成部分和组成问题的问题单元之间的关系。应急问题可以分为元问题和复杂问题，其中元问题是指可以通过简单推理或已有确定的答案，而复杂问题则通常不能通过简单推理直接求解，通常需要建立有多个元问题组成的问题结构，通过求解问题组成的单元来实现复杂问题的求解。对于定义的任一问题，根据问题的领域和问题的类型可以实现对问题的分类划分，即将领域中的问题划分为三类：问题监测、问题预测和问题处置，如根据问题类型台风监测方式就属于问题监大连理大学硕士学位论文测大类，台风如何预警这个问题属于问题处置大类，就将其划分为台风这样便实现了问题的分类表示和分类存储。图表示台风领域的问题划分。图台风领域的问题划分锄问题定义最终是为了问题的求解，对于简单问题来说，当问题定义以后，可以根据问题的初始条件和目标在知识库中快速进行知识匹配，从而实现问题的求解。对于复杂问题来说，可能会包含问题检测、问题预测以及应急处置的全过程，有的还涉及到跨领域的问题，这样仅仅知道问题的初始状态和目标条件并不能实现复杂问题的求解。要想实现复杂问题的求解，需要明确复杂问题的领域以及复杂问题本身的结构，即将复杂问题分成多个子问题来分别求解，从而实现复杂问题的求解。在突发事件领域，定义的元问题是复杂问题求解的基础，复杂问题实质是多个元问题形成的结构不明的集合。复杂问题的求解实质上是确定其子问题组成以及相互关系从而能够求解的过程。通过对元问题的求解，间接实现对原有复杂问题的求解。而如何描述子问题之间的关系从而建立问题的结构模型则是问题求解的关键所在。复杂问题结构模型的构建复杂问题的分解是指将复杂问题分解为一组简单的问题或答案已知的问题，以提高问题求解的效率。但突发事件中实际问题往往是非常复杂的，有些问题可以采用建立专业模型来实现问题的求解，如线性规划模型、神经网络模型、专业的预测模型等，但大部分实际问题并不能采用模型求解。这些问题只能采取自顶向下的结构化分析方法进行基于问题的应急多知识库建模及推理方法研究问题分解，将其分解为一种递阶层次结构，每层的节点均代表一个问题单元。但这种分解过程非常复杂，每一步都要使用其所属的知识，在应急的过程中不可能实时分解。因此如何建立起问题的结构模型来表示内部问题单元之间的关系，从而有益于问题的求解便成为复杂问题求解的关键所在。问题结构化的研究复杂问题的结构模型，是问题的各组成单元按有序性原则构成的关系实体，问题求解的目的性是决定问题结构的出发点