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推理机是智能决策系统的重要组成部分，它运用领域知识，通过特定的方法
解决各种复杂的、具体的问题，使得决策系统具有智能性，能像专家一样思考，
从而为领导者提供决策支持。但是在决策过程中，决策信息往往具有不确定、不
完整、不稳定和不一致性等特点。这些特点为决策带来很大难度，也使得推理难
以进行。因此，在不确定、不完整信息条件下如何进行推理成为智能决策系统研
究的关键问题。
本文以国家减灾委“环境与灾害监测预报小卫星星座减灾应用系统工程"项
目以及国家科技支撑计划子课题“灾害应急决策支持与远程会商协同技术研究"
(2008BAK49805)为背景，研究了减灾领域知识的表示方法和灾害应急智能决
策推理系统的设计与实现。本文首先介绍了多级知识单元的知识表示方法并对其
进行了改进和扩充，使得知识单元能够表达减灾领域的复杂知识，如：经验知识、
模型知识、案例知识、预案知识、方案知识等。同时采用XML将知识进行存储，
增强了知识的共享性与复用性。
知识是决策的基础，推理是决策的核心。本文针对减灾应急决策时决策信息
不确定、不完整、时变的特点，研究了粗糙集推理和模糊推理在内的不确定性推
理与案例推理等多种定性推理方法。然后在综述多种推理方法的基础上，阐述了
多推理机协同推理方法。该方法采用确定、不确定、模糊等不同的推理方法以及
定量计算方法，得到相应的推理结果，再由主推理机将整个推理结果进行综合分
析，从而得出整个问题的解答。
对于同一个求解目标，多个推理机可能产生不同的推理结果。本文研究了减
灾领域的多决策信息的融合方法，将定性推理与定量计算分别得出的决策结果进
行融合。结合减灾领域知识的实际特点提出了几种融合模型，如基于空间的泛化
／细化模型、基于时间的泛化／细化模型、基于风险审慎度的融合模型、加权平均
融合模型。最后讨论了减灾智能决策推理系统的实现，分析了系统的功能定义，
用户定义以及总体的结构。其中重点描述了案例推理机、模糊推理机、可信度推
理机的设计与实现方法，主从推理的控制方法以及决策
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