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基于案例推理的海上搜救决策支持系统的研究

赫永霞，孙海宁，张吉平
大连海事大学航海学院，辽宁大连（116026）
E-mail：[e-mail]
摘要：本文在充分了解CBR的基础之上提出了基于案例推理的海上搜救决策支持系统的
研究，详细叙述了本系统的体系结构及基于案例的推理机制，这将为提高海上搜救应急效率
做出一份贡献。
关键词：海上搜救，决策支持系统，基于案例推理

1.引言

海难事故往往造成巨大人命财产损失和海洋环境的污染,同时在政治上给国家带来巨大
的负面影响。面对发生海上险情特别是重大险情后的复杂危险局面,几乎每个正常人都会表
现出一定程度的惊慌和不知所措,此时,依靠海上搜救决策支持系统,可以减少人为因素的干
扰,帮助指挥人员及时准确地做出科学的决策。在信息化、网络化的今天,建立海上搜救决策
支持系统,应为各级海上搜救中心提高其效能的首选方案。
在研究海上搜救决策支持系统时，如果将已经发生的各类海难事故作为海上搜救的案例
库，就可以从中寻求解决和处理新问题的经验与方略，是提高决策水平的重要方法。基于案
例推理(Case-basedreasoning,CBR)是国际人工智能领域的一个研究热点,其方法是从所记
忆的以往案例中搜索与当前问题类似的案例,并选择一个或多个与当前问题最相似和相关
的案例,通过对所选案例的适当调整和改写,从而获得当前问题求解结果和对这一新案例的
存贮以备复用的一种推理模式。CBR符合人的实际认知心理过程,反映了人类认知过程中
根据过去的经验和方法进行推理求解,从失败和成功中进行学习的特征。所以CBR适合有丰
富的以往经验、大量案例和知识难以表达、因果关系难以把握的领域[1]。为此,本文试对基
于案例库及案例推理技术的海上搜救决策支持系统进行研究。

2.体系结构

传统的决策支持系统是以数据库、模型库和知识库为基础的。根据海上搜救决策的特点,
海上搜救决策支持系统增加了案例库,并运用了数据仓库、OLAP和数据挖掘等新技术。案
例库的运用弥补了知识库对知识形式要求过高的不足;数据仓库、OLAP和数据挖掘技术的
运用弥补了数据库学习能力差的缺点,能够不断挖掘系统内部数据,充实和更新库中的内容,
使库中的信息知识更完善。所以该系统扩展了对不同层次的数据信息的处理能力,能更好地
辅助对各种海难事故进行海上搜救的应急决策。海上搜救决策支持系统的体系结构应如图1
所示。

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用户

智能人机交互系统

案例库管理系统模型库管理系统知识库管理系统决策信息
搜救案例库模型库知识库知识信息

数据挖掘
OLAP
数据库管理系统
数据库
数据仓库

图1海上搜救决策支持系统体系结构

2.1智能人机交互系统
智能人机交互系统完成人机交互、问题描述、结果显示和系统总体控制。它能为决策者
提供一个友好的交互环境,负责接受用户发出的各种命令,向用户提供系统的运行状态,最
后将处理结果输出给用户。而且决策者可以运用人机交互系统,实现控制系统运行、进行模
型选择等功能。

2.2案例库系统
案例库系统由海上搜救案例库及案例库管理系统组成。海上搜救案例库中存储了各种各
样的海上搜救案例,每一个案例都包括有关问题的完整描述、求解方案和实施结果。对于案
例的解决方案,既有成功的经验,也有失败的教训,以保证决策者在面对新情况时,能够吸
取正反两方面的知识,从而做出合理的判断,进而产生有效的决策。案例库管理系统由案例
检索、案例适配和案例管理三个子系统构成。其中案例检索负责解释用户的检索要求,完成
对案例的检索;案例适配系统负责对检索到的源案例进行修改,使其能满足当前问题的求解
要求;案例管理系统负责对案例库进行增加、删除、修改等操作。

2.3数据库系统

数据库系统由数据库及数据库管理系统构成。数据库中存储的是结构化的业务数据,是
有关专业领域内最基础的数据信息。数据库管理系统负责管理、维护、存贮和更新各种数据。
它的选取必须考虑海上搜救的运行环境特征、数据库容量及相应的处理能力等指标。对系统
规模不大、数据保密性不强但要求较快的检索速度以及直接进行库文件操作的系统,可选
Foxpro作为DBMS。若系统规模大、数据量大且对数据保密性要求高,为保证应急系统速度
和可靠性,可选Oracle、Sybase等大型、高性能、兼容性和可移植性强也较昂贵的数据库系
统。所以本文所述的系统是采用Oracle作为DBMS的。

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2.4模型库系统

模型库系统包括模型库、方法库和模型库管理系统,有的系统将方法库作为一个独立的
库。其主要功能是建立、