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

① 新記錄是否與規(guī)則集一致？如果是，則規(guī)則集保持不變。
② 新記錄是否構(gòu)成一個新的概念？ 如果是， 則生成新的規(guī)則算法為
CreatRule()。
③ 新記錄是否與規(guī)則集產(chǎn)生矛盾？ 如果是， 則更新規(guī)則集算法為
RepairRule()。
26
3.3 實例分析
下面以機場應(yīng)急救援管理系統(tǒng)中的救援等級的決策過程為例，來介紹在歷
史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上利用Rough 集理論進行救援等級決策規(guī)則的提取過程。
表 3.1 救援等級歷史數(shù)據(jù)表
根據(jù)經(jīng)驗和歷史記錄，得到救援等級歷史數(shù)據(jù)表(表 3.1)。顯然，該表的條
件屬性是{機型，空中故障，失火，爆炸物}，決策屬性是{救援等級}。
(1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理
容易看出該信息表是完備信息表，只需對該信息表進行離散化處理，離散
化的過程如下：
機型={0-輕型，1-中型，2-重型};
空中故障={0-無，1-輕微故障(僅影響到著陸裝置)，2-嚴(yán)重故障(隨時可能
墜毀,爆炸等)};
失火={0-否，1-是};
爆炸物={0-無，1-有};
救援等級={0-原地待命，1-集結(jié)待命，2-緊急出動};
離散化后的結(jié)果見(表 3.2)。
27
表 3.2 離散化后的救援等級決策表
表 3.3 屬性約簡后的決策表
(2) 決策表屬性約簡
可以看出該決策表是一致的，利用逐列消除法(相關(guān)算法的實現(xiàn)代碼參見附
錄2)求得決策表的核屬性是{空中故障，失火，爆炸物}。在屬性核的基礎(chǔ)上，
28
利用前文提到的改進的基于分辨矩陣和邏輯運算的屬性約簡算法進行決策表的
屬性約簡，得到結(jié)果見(表 3.3)。
(3) 決策表值約簡
在(表 3.3)的基礎(chǔ)上，根據(jù)啟發(fā)式值約簡算法進行值約簡，約簡過程如下：
第1 步：對(表 3.3)中的每條記錄逐列考察。以記錄1 為例，若刪除屬性[空
中故障]，對于(if 失火=1，爆炸物=1；then 救援等級=2)未產(chǎn)生沖突記錄，但
有重復(fù)記錄[記錄1，記錄3，記錄12]，因此屬性[空中故障]的值標(biāo)為'*'；若
刪除屬性[失火]，對于(if 空中故障=0，爆炸物=1；then 救援等級=2)既無沖突
記錄，又無重復(fù)記錄，因此屬性[失火]的值標(biāo)為'?'；若刪除屬性[爆炸物]，對
于[if 空中故障=0，失火=1；then 救援等級=2]未產(chǎn)生沖突記錄，但有重復(fù)記錄
[記錄1，記錄2，記錄5]，因此屬性[爆炸物]的值標(biāo)為'*'。這樣對每條記錄進
行處理，得到(表 3.4)。
表 3.4 逐列考察后的決策表
第2 步：刪除(表 3.4)中的重復(fù)記錄，得到(表 3.5)。然后考察含有'?'的記
錄，該表中只有記錄1 含有'?'，該紀(jì)錄所有條件屬性均被標(biāo)記，所以將'?'修
改為原值'1'。如此處理所有標(biāo)記'?'后得(表 3.6)。
29
表 3.5 刪除重復(fù)記錄后的決策表
表 3.6 處理標(biāo)記'?'后的決策表
第3 步：(表 3.6)中記錄2 的所有條件屬性都被標(biāo)記成'*'，將其刪除，[記
錄1，記錄3]重復(fù)，只保留一個，處理過后得(表 3.7)。
表 3.7 進一步優(yōu)化后的決策表
第4 步：記錄4 和記錄5 除[爆炸物]外，其余條件屬性值都相同，下面判斷
應(yīng)該刪除哪條記錄。對于記錄4，屬性[失火]的值未被標(biāo)記，由(表 3.3)可知，
僅有(失火=0)并不能推出(救援等級=1)，所以刪除記錄4。最后得到(表 3.8)，
即為救援等級的決策規(guī)則表。
表 3.8 救援等級決策規(guī)則表
30
由(表 3.8)可得救援等級的決策規(guī)則如下：
① 如果(失火=是)，則 救援等級=緊急出動；
② 如果(空中故障=輕微故障)且(失火=否)且(爆炸物=無)，則 救援等級=
原地待命；
③ 如果(空中故障=嚴(yán)重故障)且(失火=否)，則 救援等級=集結(jié)待命；
④ 如果(失火=否)且(爆炸物=有)，則 救援等級=集結(jié)待命
也就是說，我們從歷史數(shù)據(jù)庫中的16 條記錄中提取出來4 條決策規(guī)則。
3.4 本章小結(jié)
本章首先介紹了Rough 集理論及方法，然后將Rough 集理論和方法引入民用
機場應(yīng)急救援管理系統(tǒng)中，利用它對救援等級進行智能決策，詳細(xì)分析了利用
Rough 集理論相關(guān)算法抽取救援等級決策規(guī)則的具體過程。對如何利用Rough 集
理論中的知識約簡方法從歷史數(shù)據(jù)中提取規(guī)則進行救援輔助決策的問題進行了
探索，并借助數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的存儲過程實現(xiàn)了Rough 集理論的某些約簡算
法，證實該理論可以有效的用來研究救援系統(tǒng)的智能的輔助決策問題，為如何
建立和完善決策規(guī)則庫以實現(xiàn)高效的智能的輔助決策提供了一種新的思路。
31
4 第四章 資源動態(tài)調(diào)配
4.1 引言
應(yīng)急救援領(lǐng)域內(nèi)，資源調(diào)配是救援過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到整個
救援工作的成敗。國內(nèi)外許多學(xué)者對應(yīng)急救援過程中物資調(diào)配的諸多問題進行
了研究，提出了各種模型和處理方法。例如：王旭坪，傅克俊等[45]從系統(tǒng)工程
的角度出發(fā)，提出了應(yīng)急物流系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和快速反應(yīng)機制，包括應(yīng)急物流系統(tǒng)
的目標(biāo)、約束條件，系統(tǒng)地功能和反饋控制機制等，從宏觀上分析了應(yīng)急救援
過程中物資調(diào)配的若干問題。李磊[46]，聶高眾[47]等收集和分析了大量的地震資
料和數(shù)據(jù)，將地震應(yīng)急救援所需資源進行量化，并提出了所需資源的計算公式。
Fiedrich 等[48]在時間、資源數(shù)量和質(zhì)量有限的情況下，以死亡人數(shù)最小作為目
標(biāo)，研究了地震后向多個受災(zāi)地點分配和運輸資源的優(yōu)化模型。Ali Haghani 等
[49]利用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法建立了應(yīng)急醫(yī)療系統(tǒng)的急救車輛調(diào)度優(yōu)化模型并進行了仿
真驗證。劉春林、何建敏等[50][51]研究了物資需求約束條件下多出救點的組合出
救的資源調(diào)配問題，提出了基于"時間最短"、"出救點數(shù)目最少"的多目標(biāo)數(shù)學(xué)
模型。這些資料為我們研究機場應(yīng)急救援管理系統(tǒng)中的資源調(diào)配問題提供了可
以借鑒的思路和數(shù)學(xué)模型。
具體到民航領(lǐng)域，突發(fā)事件的應(yīng)急處理過程中不但需要調(diào)動機場公司內(nèi)部
單位的各類救援資源，必要的情況下更需要調(diào)動機場協(xié)議單位的各類資源。合
理的調(diào)動這些資源，不僅能夠保證足夠的救援資源在最短的時間里到達救援現(xiàn)
場，還能夠保證救援資源的合理使用，提高現(xiàn)場救援的效率。但是，由于救援
　
中國航空網(wǎng) m.k6050.com
航空翻譯 www.aviation.cn
本文鏈接地址：民用機場應(yīng)急救援管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究(9)