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致谢
1 绪论
1.1 选题背景
1.2 问题提出
1.3 研究内容和意义
2 IDSS、CBR与TCBR
2.1 引言
2.2 决策支持系统
2.2.1 决策问题与IDSS
2.2.2 IDSS的设计框架
2.2.3 IDSS一般系统结构
2.3 CBR概念及基本原理
2.3.1 案例的表示
2.3.2 相似性度量
2.3.3 案例的检索
2.3.4 案例的修正
2.3.5 案例学习与案例库维护机制
2.3.6 CBR技术存在的问题
2.4 TCBR技术背景及其发展现状
2.5 本章小节
3 城市公共设施突发事故应急处置决策支持系统
3.1 引言
3.2 北京市城市公共设施突发事故应急管理现状
3.2.1 城市公共设施的重要性
3.2.2 现有信息资源
3.2.3 事故的处置现状及分析
3.2.4 结论
3.3 使用TCBR的必要性
3.4 本章小节
4 TCBR建立智能决策支持系统的模型与方法
4.1 CRN及IEs
4.1.1 CRN解决问题的三个基本步骤
4.1.2 CRN网的构建
4.1.3 关联值计算模型
4.1.4 使用CRN网进行推理和求解
4.2 系统信息实体以及案例的抽象
4.2.1 信息实体的分类
4.2.2 信息实体的相似性
4.2.3 案例的抽象和相似案例链接
4.3 BCRN的改进
4.3.1 增加启发式的限制条件
4.3.2 相似度的惰性传播
4.3.3 其他改进方法
4.3.4 案例检索及案例索引
4.3.5 其他问题的解决
4.4 经验学习实现方法
4.5 经验案例学习与自然语言理解过程的结合
4.6 经验学习的不足和发展
4.7 本章小节
5 系统设计与实现
5.1 系统总体架构
5.2 系统分析与详细设计
5.2.1 功能分析
5.2.2 核心模块用例分析
5.2.3 经验案例库的建立方法
5.2.4 案例推理流程分析与设计
5.3 系统实现
5.3.1 案例库的建立
5.3.2 案例推理的实现
5.3.3 系统原型界面
5.4 性能分析
5.5 本章小结
6 结论
6.1 系统的优势
6.1.1 CRN与传统案例提取相比较的优势
6.1.2 CRN与传统的根据关键字提取相比的异同
6.2 系统的缺点和完善
6.3 总结
参考文献
北京交通大学;