基于案例推理的應急管理案例庫構建方法研究.pdf

1、在企業(yè)縮減供應鏈成本、提高供應鏈效率的壓力下，供應鏈縱向上的企業(yè)越來越多，且分布的地域更加廣泛，而供應鏈橫向上的同質可替代供應商、制造商、分銷商越來越少，促使供應鏈向窄長化發(fā)展，從而大大增加了供應鏈的脆弱性和企業(yè)運作中的不確定性。而隨著人類經濟活動范圍的持續(xù)擴大和深度的不斷推進，環(huán)境破壞、氣候變化等引起的自然災害和各種恐怖襲擊、罷工、地區(qū)沖突等社會公共事件不斷出現(xiàn)，這些事件的出現(xiàn)往往具有突發(fā)性、異常性、急迫性、信息高度缺失性等特點。突發(fā)

2、事件的頻發(fā)性與供應鏈的脆弱性之間的矛盾已經成為日漸突出的問題，對突發(fā)事件的分類研究與應對也是政府和企業(yè)都日益重視的管理內容。 我國公共管理領域對突發(fā)事件一般分為自然災害、事故災難、公共衛(wèi)生事件、社會安全事件等四大類，并分別有國家級和省級的不同預案，每類事件按照嚴重程度的差異由不同級別的行政部門負責處理。而企業(yè)管理領域尚未有嚴格的突發(fā)事件管理方法，較為常見的是對企業(yè)運作和經營風險的監(jiān)控、預警和處理預案，這些一般風險也具備突發(fā)性和急

3、迫性的特點，但與突發(fā)事件相比，還缺少異常性和信息高度缺失性的特點，因此這些管理和分類方法只能作為參考。公共管理領域與企業(yè)管理領域的突發(fā)事件分類方法既有重疊又有不相容之處，二者的融合有利于擴大分類方法的通用性。由于領域知識不完備，推理規(guī)則不明確，應急管理領域迫切需要實際案例為基礎的管理應用和規(guī)則提取機制，基于案例推理的方法則可以同時滿足這兩個方面的需求。 基于此，根據(jù)突發(fā)事件發(fā)生的范圍，從企業(yè)視角出發(fā)提出了突發(fā)事件分級分類方法，將

4、突發(fā)事件分為突發(fā)自然災害、突發(fā)公共事件、供應鏈突發(fā)事件及企業(yè)突發(fā)事件，全面覆蓋企業(yè)運作中可能面臨的各類事件，同時兼顧公共管理領域的需求，將現(xiàn)有政府分類方法中的四類突發(fā)事件包含其中。 使用基于案例推理的方法建立應急管理案例庫，最基本和最重要的步驟有案例的表示、案例屬性的約簡、案例的索引與檢索以及案例的修改與學習等?？蚣鼙硎痉ㄒ云浣Y構性、繼承性、自然性的優(yōu)點，尤其適用于對復雜案例知識的表示，能夠將同時包含自然語言文本描述和各種定量數(shù)

5、據(jù)信息的案例知識進行結構清晰、層次分明的結構化表示，并用子框架嵌套的形式表示案例之間的繼承關系。 當案例數(shù)目逐漸增多時，為了提高系統(tǒng)效率，需要對多余的屬性進行約簡，以提高案例表示及檢索的效率。對案例表示中的冗余屬性進行基于信息熵的約簡有較好的效率和可操作性，該算法通過熵的大小衡量不同屬性對案例的分類能力，從而判斷不同屬性對推理的影響大小，再結合供應鏈管理和應急管理的已有知識，即可考慮刪除權重較小的屬性。 為了提高案例檢索

6、的效率和準確度，案例檢索方法結合了分類索引、關鍵字檢索、KNN 算法等，能夠分別處理具有明顯分類能力的案例屬性、文本描述屬性以及定量屬性，使每類屬性值在檢索中達到最高利用率。其中，KNN 算法中的屬性權重初始值由專家打分結合AHP 方法獲得，在案例庫擴大之后，采用神經網絡算法對屬性權重進行基于案例本身信息的調整，以更好的挖掘案例本身包含的隱性知識。對案例的修改和學習則主要采用重實例化和誘導重放的方法，以更好的利用已有體系結構學習新的知識