[发明专利]一种智能化辅助决策和维护系统的运行方法

摘要

本发明涉及应急管理技术领域，尤其涉及一种智能化辅助决策和维护系统的运行方法。所述的系统包括应用层、技术支撑层、数据层和硬件层；所述的应用层描述系统的功能应用，包括数据录入、数据维护和决策支持；所述的技术支撑层主要包括知识的结构化、特征词语提取、知识检索、知识显示、知识关联；所述的数据层主要包括预案库、案例库、事件知识库、法律法规库、知识关联库等；硬件层包括必要的服务器、显示终端、网络等。本发明解决了智能化决策的数据维护等问题，可以用于智能化辅助决策和维护系统上。

主权项

智能化辅助决策和维护系统的运行方法，其特征在于：所述的系统包括应用层、技术支撑层、数据层和硬件层；所述的应用层描述系统的功能应用，包括数据录入、数据维护和决策支持；所述的技术支撑层主要包括知识的结构化、特征词语提取、知识检索、知识显示、知识关联；所述的数据层主要包括预案库、案例库、事件知识库、法律法规库、知识关联库，预案库存储结构化数字化预案知识、预案特征词语信息；案例库存储结构化案例知识、案例特征词语信息；事件知识库存储结构化事件知识、事件特征词语信息；法律法规库存储结构化法律法规知识、法律法规特征词语信息；知识关联库存储上述知识间关联关系信息；硬件层包括必要的服务器、显示终端、网络；所述的运行方法主要包括数据录入流程、数据维护流程和决策支持流程；数据录入流程为针对纸质或电子版知识，参照相关知识的结构化要求，对知识进行录入，录入过程中对知识中的特征词语进行提取，经人工判别后存入数据库中；数据维护流程为知识的查询浏览、知识的自动关联和人工关联、知识的特征词语提取和确认，知识信息入库；决策支持流程为针对当前报送的突发事件信息，依照结构化知识检索办法对关联知识进行查询，对查询后的知识依照知识间的关联关系进行关联，最终提供符合度高、稳定度强的辅助决策知识；数据录入流程具体实现步骤如下：1)收集纸质或电子版的历史知识信息，包括预案知识、案例知识、事件知识、法律法规知识；2)依照各种知识的结构化设计界面，进行知识的录入工作；其中预案知识结构设计为{预案概况、总论、危险分析、机构职责、预防预警、应急响应、后期处置、应急保障、监督管理、附则、附件、预案全文}，其中针对预案概况，更详细的结构设计为{预案标题、预案种类、事件分类、责任部门、负责人、编制时间、联系电话、手机}；案例知识结构设计为{基本情况、损失情况、处置过程、重要启示、对策建议、备注、附件}，其中基本情况更详细的结构设计为{案例名称、发生时间、结束时间、发生地点、事故类型、事件等级、主题词、案例摘要}，其中关于损失情况更详细的结构设计为{行政区域、经济损失、死亡人数、失踪人数、影响区域、受伤人数、受困人数、描述}；事件知识结构设计为{名称、定义、成因、主要案例、防护措施、典型图片}；法律法规结构设计为{名称、颁布单位、颁布时间、实施时间、种类、适用范围、当前状态、主题词、附件}；事件报送信息的结构设计为{事件标题、经纬度、事发地点、影响范围、发生时间、事件概要、事件类型、事件等级、事件图标、事发原因｝；3)特征词语提取和选定，依照特征词语提取算法，从结构化知识指定的字段中，提取出知识的特征词语信息；4)将相关数据存入数据库中；数据维护流程具体实现步骤如下：1)针对某种类型的知识，从数据库中检索出未经维护的知识信息，并进行显示；知识类型为案例库、事件知识库、法律法规库；2)利用自动关联算法，从本类型数据库中或其他类型数据库中检索关联知识，自动关联算法同时对相关知识关联度进行打分，打分结果作为辅助决策中知识列表排序的依据；打分数字为0‑1之间的小数，其中分值最小值为0，分值最大值为1；3)通过浏览相关知识详情，并对自动打分结果进行调整；操作员同时可以选择删除关联度不高的知识，或增加没有被关联到，但同时实际关联度又很高的知识；其中没有被关联到的知识获取方法：一是从知识分类中，查找相关类型的所有知识、二是通过模糊查询的方式，通过自设关键字进行检索、三是凭经验确定关联知识；4)将关联关系保存到知识关联库中；决策支持流程具体实现步骤如下：1)智能化辅助决策的输入信息为结构化的事件报送信息，其中事件报送信息的结构设计为{事件标题、经纬度、事发地点、影响范围、发生时间、事件概要、事件类型、事件等级、事件图标、事发原因}；2)根据结构化的报送信息，利用自动关联算法，从预案库中查找到关联预案；3)根据关联预案与其他类型知识的关联关系，检索出其他类型的关联知识；其他类型知识包括案例知识、法律法规知识、历史事件知识；预案知识与案例知识、法律法规知识、历史事件知识之间的关联关系是办公人员在日常数据维护过程中建立起来的，并在此基础上进行自动知识关联；设定经维护的关联知识的关联度分值总是高于自动关联结果的知识分值；用户在采用辅助知识的过程中，可以人工改变所有的知识分值，使其更加符合实际，经过改正后的知识关联分值，在下次利用过程中，会被认定为经维护的关联知识；4)决策人员利用检索的结果知识作为辅助决策依据；所述的知识间自动关联算法，具体的实现方案为：预案知识自动关联案例知识具体如下例所示：事件分类对应事故类型，预案事件等级对应事件等级，预案种类对应发生地点，编制目的、适用范围和工作原则对应主题词；事件分类和事故类型依照分类表层次和关联关系进行打分，所属类型距离同一根节点越近，分值越高，反之分值越低；实现方法为，先找到事件分类的层次i，然后找到事故类型层次j，如果i小于j，则将事故类型层次依照父子关系，找到i层，对事件分类i层分类名与事故类型i层分类名进行比较，相同则关联关系为1；否则两者均依据父子关系向上溯祖，直至找到同一祖先，距离越远，关联关系分值越小；预案事件等级与事件等级均定义为四级，同为一个级别的分值最高，预案等级比事件等级高1级，分值随着减少，预案等级比事件等级低，分值为0；事件发生地点在预案范围内，依照国家、省、市/地区、县、部门和企事业单位的关系，在层次越低级别上进行吻合，分值越高，不在预案定义的区域范围内时，分值为0；主题词与编制目的、适用范围、工作原则中特征词语吻合数量越大，分值越高，否则分值越少；对上述四项结构化数据进行打分后，再综合打分；结构化事件报送信息与预案知识的自动关联具体如下例所示：事件类型对应事件分类，事件等级对应预警分类，发生时间对应编制时间，事件地点对应预案种类，事件概要对应编制目的和适用范围；事件类型和事件分类依照分类表层次和关联关系进行打分，所属类型距离同一根节点越近，分值越高，反之分值越低；实现方法为，先找到事件类型的层次i，然后找到事故类型层次j，如果i小于j，则将事件分类的层次依照父子关系，找到i层，对事件类型i层分类名与事件分类i层分类名进行比较，相同则关联关系为1；否则两者均依据父子关系向上溯祖，直至找到同一祖先，距离越远，关联关系分值越小；预案事件等级与事件等级均定义为四级，同为一个级别的分值最高，预案等级比事件等级高1级，分值随着减少，预案等级比事件等级低，分值为0；发生时间对应编制时间，发生时间与编制时间愈接近，分值越高，否则越低；事件发生地点在预案范围内，依照国家、省、市/地区、县、部门和企事业单位的关系，在层次越低级别上进行吻合，分值越高，不在预案定义的区域范围内时，分值为0；事件概要中特征词语与编制目的、适用范围中特征词语吻合数量越多，分值越高，否则分值越低。