基于CBR与RBR融合推理的林火扑救方案生成系统研究

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森林火灾是突发性强、危害性极大的自然灾害之一。它不但造成大量的林木资源毁坏,扑救中还要投入大量的人力物力,给社会造成巨大的经济损失。所以如何及时、科学、有效地组织森林火灾扑救成为林业工作者一项长期的重要研究工作。森林火灾是在开放系统中自由蔓延的,并且受地形、可燃物类型及气象条件等影响,其燃烧蔓延过程复杂多变,只有依靠先进的智能决策手段,建立快速的高效的指挥体系,提高森林火灾扑救效率。本文对森林火灾扑救决策进行需求分析后,构建了森林火灾扑救方案生成系统总体框架。通过分析比较案例推理和规则推理的优劣,提出了基于案例推理和规则推理的融合推理模型。利用案例和规则的融合推理提高了系统求解问题的效率,增强了系统对不良结构问题的适应性,并且能很好地应用于带有不完全信息或矛盾信息的森林火灾扑救决策中。从数据层来研究分析林火扑救方案生成系统,并搜集了大量的历史扑救案例、扑救战术及其它林火数据后,加以分析整理建立了森林火灾扑救案例库,规则库,战术库,方案库、预案库等森林火灾扑救数据总库。构建了森林火灾扑救兵力计算模型、器材计算模型及扑救路线计算模型等。系统采用Delphi法和AHP法相结合确定案例属性权值,通过计算新火情与林火案例库中案例相似度,提出最优战术方案,通过兵力计算模块、扑救线路计算模块,最后融合推理结果,自动生成林火扑救方案。
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