曝光臺(tái) 注意防騙 網(wǎng)曝天貓店富美金盛家居專營(yíng)店坑蒙拐騙欺詐消費(fèi)者

在應(yīng)急救援領(lǐng)域，智能輔助決策功能十分重要，許多學(xué)者和科技人員都對(duì)
此進(jìn)行了研究并取得一定成果。例如：張暉[29]等分析了工業(yè)事故的整體處理流
程，按照應(yīng)急響應(yīng)職能發(fā)揮的情況，將整個(gè)應(yīng)急響應(yīng)過程劃分為應(yīng)急響應(yīng)通訊、
應(yīng)急響應(yīng)級(jí)別確定、事態(tài)檢測(cè)與發(fā)展預(yù)測(cè)、避難方式選擇和人員疏散安置等五
個(gè)邏輯程序，對(duì)這五個(gè)環(huán)節(jié)在事件處理過程中應(yīng)該如何作出決策做了詳細(xì)的分
析和研究，提出了相應(yīng)的決策方法和決策依據(jù)。薛克勛[30]，曾慶偉[31]等將GIS
技術(shù)和應(yīng)急救援的輔助決策結(jié)合起來，討論了將GIS 作為數(shù)據(jù)集成的平臺(tái)，結(jié)
合關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)智能輔助決策的若干問題。王林則[32]等將產(chǎn)生式規(guī)則、決
策樹分層分類知識(shí)與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)相結(jié)合，研究了鐵路行車事故救援決策的知識(shí)
表示方法，為鐵路行車事故救援決策提供了一種新的途徑。李元佳[33]等將貝葉
斯決策理論應(yīng)用到核事故中晚期應(yīng)急決策優(yōu)化的處理中，提供了一種可以改善
決策優(yōu)化結(jié)果的方法。李鑫[34]等人則將模糊查詢技術(shù)引入危險(xiǎn)化學(xué)品泄露的應(yīng)
急決策系統(tǒng)中，建立了危險(xiǎn)化學(xué)品查詢系統(tǒng)，為危險(xiǎn)化學(xué)品泄露的應(yīng)急決策系
統(tǒng)提供了有力的支持。
具體到機(jī)場(chǎng)應(yīng)急救援管理系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)智能輔助決策功能具有舉足輕重的
作用。例如，在某次突發(fā)事件中，僅靠主觀評(píng)估，就很難快速準(zhǔn)確的確定該次
事件所需的各類救援資源的規(guī)模和數(shù)量：一方面，如果派遣資源過少，則會(huì)影
響救援質(zhì)量，延誤救援的最佳時(shí)機(jī)，很容易造成事件升級(jí)或二次事件的發(fā)生；
另一方面，如果派遣資源過多，則會(huì)造成人力物力的嚴(yán)重浪費(fèi)，同樣不可取。
所以，如何根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)建立一個(gè)有效的輔助決策規(guī)則庫(kù)，如何在規(guī)則
庫(kù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前報(bào)警信息幫助決策者進(jìn)行快速高效的決策是一個(gè)很有價(jià)
值的問題。由于種種原因，國(guó)內(nèi)的機(jī)場(chǎng)應(yīng)急救援系統(tǒng)的研究尚處于起步階段，
救援系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)智能輔助決策方面的研究更是少之又少。本章在詳細(xì)分析民
用運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)應(yīng)急救援規(guī)則的基礎(chǔ)上，借鑒應(yīng)急救援領(lǐng)域內(nèi)智能輔助決策的各類
研究處理方法，首次將Rough 集理論和方法引入民用機(jī)場(chǎng)應(yīng)急救援管理系統(tǒng)中，
利用它對(duì)救援等級(jí)進(jìn)行智能決策，提取出了救援等級(jí)的決策規(guī)則。
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3.2 Rough 集理論的基本思想
Rough 集理論是一種處理不精確、不確定性問題的新型數(shù)學(xué)工具，它具有很
強(qiáng)的對(duì)象分類能力和知識(shí)(規(guī)則)發(fā)現(xiàn)能力。下面就其相關(guān)內(nèi)容作簡(jiǎn)單介紹。
3.2.1 Rough 集理論基本概念
Rough 集具體理論參見文獻(xiàn)[35],[36]，這里簡(jiǎn)要介紹一下Rough 集的幾個(gè)基
本概念：
(1) 決策系統(tǒng)(決策表)：設(shè)信息系統(tǒng)S =(U，R，V，f)，其中U 是論域，R =C ∪ D，
C 和D 分別為條件屬性集和結(jié)果屬性集，D ≠ ∅ ，V= r
r R
V
∈ ∪
是屬性值的集合， r V 表
示屬性r∈R的值域，f：U×R→V是一個(gè)信息函數(shù)，它指定U 中每一個(gè)對(duì)象x
的屬性值。稱具有條件屬性集合和決策屬性集合的信息系統(tǒng)為決策系統(tǒng)(決策
表)，記作T=(U，C ∪ c06icok)，shnlaig=D。顯然，可以將一個(gè)具有因果關(guān)系的二元數(shù)據(jù)
表作為決策表。
(2) 不可分辨關(guān)系：對(duì)于信息系統(tǒng)S =(U，R，V，f)，P ⊆ R 且P ≠ ∅ ， ,i j x x ∈U，
稱二元關(guān)系( ) {( , ) | , ( , ) ( , )} i j i j IND P = x x ∈U×U a∈P f x a =f x a 為關(guān)于屬性集合P 的
不可分辨關(guān)系。由不可分辨關(guān)系IND(P) 產(chǎn)生的所有等價(jià)類構(gòu)成的集合用
U/IND(P)表示(簡(jiǎn)稱U/P)。
(3) 下近似和上近似：給定決策表信息系統(tǒng)S =(U，R，V，f)，對(duì)于每個(gè)子集
X ⊆ U 和不可分辨關(guān)系B，X 的下近似集和上近似集分別定義為
*
*
( ) { | | ( ) }
( ) { | | ( ) }
i i i
i i i
B X Y Y U IND B Y X
B X Y Y U IND B Y X
= ∈ ∧ ⊆
= ∈ ∧ ≠∅
∪
∪ ∩
其中， IND(B)={X | (X⊆U∧∀x∈X , y∈X ,b∈B(b(x)=b( y)))}是不可分辨關(guān)系
B 對(duì)U 的劃分。
(4) 分辨矩陣：對(duì)于信息系統(tǒng)S=(U，R，V，f)，R=C ∪ D 是屬性集合，子集
{ | 1, , } i C= a i= 􀀢m 和D=bqfi8iq分別為條件屬性集和決策屬性集， 1 2 { , , , } n U= x x 􀀢x 是
論域， ( ) i j a x 是樣本j x 在屬性i a 上的取值。( , ) D C i j 表示分辨決策中第i 行j 列的
元素，則分辨矩陣D C 定義為
{ | ( ) ( )}, ( ) ( )
( , ) , 1,
0, ( ) ( )
k k k i k j i j
D
i j
a a P a x a x dx dx
C i j i j n
d x d x
= ⎧⎨⎩⎪⎪ ∈ ∧ ≠ = ≠ =
􀀢
(5) 約簡(jiǎn)，核：設(shè)U 為一個(gè)論域，P，Q 為U 上的兩個(gè)等價(jià)關(guān)系簇，若Q ⊂ P
是獨(dú)立的，并且IND(P)= IND(Q)，則稱Q 是P 的約簡(jiǎn)，在每個(gè)約簡(jiǎn)中都不可缺
少的關(guān)系集合稱為核，記作( ) Q CORE P 。其中( ) Q CORE P = ( ) Q ∩RED P ， ( ) Q RED P 為
P 的所有Q 的約簡(jiǎn)關(guān)系簇。
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3.2.2 Rough 集理論的核屬性及屬性約簡(jiǎn)
基于Rough 集的屬性約簡(jiǎn)，主要是通過對(duì)原始決策表的約簡(jiǎn)在保持決策表
決策屬性與條件屬性之間的依賴關(guān)系不發(fā)生變化的前提下對(duì)決策表進(jìn)行約簡(jiǎn)
(簡(jiǎn)化)，即刪除冗余屬性。要進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)就必須首先了解核屬性的概念，因
為屬性約簡(jiǎn)的許多算法都是建立在求核屬性的基礎(chǔ)上的。
屬性核是粗糙集理論的一個(gè)非常重要的概念，它是一個(gè)決策表的所有約簡(jiǎn)
集合中比不可少的關(guān)鍵屬性，可以看作是所有約簡(jiǎn)集合中的交集。它對(duì)解決基
于粗集模型的屬性約簡(jiǎn)問題具有極其重要的意義。目前主要的求核算法有：
(1) 分辨矩陣法[37]。該算法是目前求核屬性的最為常用的方法，思路簡(jiǎn)單，
方法有效，但具有較高的空間和時(shí)間復(fù)雜度，其過程不易用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)。
　
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