支持非常规突发事件应急决策的模型形式化表示和模型组合方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71303110
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0409.公共安全与应急管理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The key issues of model application in emergency decision support system are researched due to the unconventional emergency's characteristics such as complexity, diversity, uncertainty, secondary and derivative feature.The research contents are summarized as follows: 1)research the ontology -based formalized representation method for the model field knowledge, characterize the relationship between the knowledge of model fields scientifically and reasonably, and achieve the fuzzy extension and probability extension of the knowledge ontology in model fields; 2)The relationship among the scene features, model parameters and model performance index is evaluated quantitatively and the model selection that supports the multi-objective decision-making tasks under different of scenarios of unconventional emergencies is proposed;3)research how to integrate human-ware interactive evolution into emergency decision that aims at dealing with the unknown fields and uncertain factors and realize the interactive evolution of human-ware and ontology knowledge on the basis of Genetic Algorithm;4)In respect to the complexity and secondary and derivative feature of the unconventional emergency, the hierarchical task network planning based decision global task decomposing method and model integration method in human-ware embedded dynamic credibility network is researched to combine the models in dynamic ways. The study results can provide new modes and methods for the construction of Chinese emergency decision support system, and have a significantly scientific value and broad application prospects in enhancing the ability to cope with the unconventional emergency.
面对非常规突发事件的突发性、复杂性、多样性、不确定性和次生衍生性等特征,研究应急决策系统中模型应用的关键问题。主要包括:1)研究基于本体的模型领域知识的形式化表示方法,科学合理地表征各模型领域知识之间的关联关系,实现对模型领域知识本体的模糊扩展和概率扩展;2)研究基于事件情景特征和模型性能指标的模型评价方法,定量评价情景特征、模型属性、模型参量和模型性能指标的关联关系,支持针对不同突发事件情景中多目标决策任务的模型选择;3)研究人件交互进化式融入应急决策的方法,用以处理未知领域和不确定因素,基于遗传算法实现人件和本体知识的交互进化;4)针对非常规突发事件复杂情景和次生衍生特征,研究基于层级任务网络规划的决策任务分解方法和嵌入式人件的动态信任网络的模型组合方法,实现模型的动态组合。课题成果将为我国应急决策系统的建设提供新模式和方法,对提升非常规突发事件的应对能力具有重要的科学意义和应用前景。

结项摘要

非常规突发事件的突发性、复杂性、多样性、不确定性和次生衍生性等特征限制了单一突发事件模型在突发事件辅助决策过程中的应用效果。本项目针对非常规突发事件应急决策中模型应用方法进行理论方法研究和实例应用验证,提出了基于本体的模型领域知识的形式化表示方法,科学合理地表征各模型领域知识之间的关联关系,实现对模型领域知识本体的模糊扩展和概率扩展,研究了基于事件情景特征和模型性能指标的模型评价方法,定量评价情景特征、模型属性、模型参量和模型性能指标的关联关系,支持针对不同突发事件情景中多目标决策任务的模型选择,提出了人件交互进化式融入应急决策的方法,用以处理未知领域和不确定因素。针对非常规突发事件复杂情景和次生衍生特征,提出基于层级任务网络规划的决策任务分解方法和嵌入式人件的动态信任网络的模型组合方法,实现模型的动态组合。本项目运用这些理论成果建立了民用航空突发事件应急决策原型系统,针对民用航空典型的非常规突发事件进行良好的实验验证,实验表明项目组提出的这些方法能够很好的将模型组合用于突发事件应急决策中,应对非常规突发事件表现出来的突发性、复杂性、多样性、不确定性和次生衍生性等特征。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
不确定性因素下航班延误波及建模与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    航空计算技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    史妙恬;邵荃;葛腾腾;戴湘玲;张金石
  • 通讯作者:
    张金石
基于复杂网络理论的航班延误波及分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    航空计算技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵荃;朱燕;贾萌;张海蛟
  • 通讯作者:
    张海蛟
Super Spreader, Age Structure and Group Behavior: A Cluster of Influences on Influenza Diffusion within Public Transport Stations
超级传播者、年龄结构和群体行为:公共交通站点内流感传播的一系列影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Pure and Applied Microbiology
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Shao Quan;Tang Zhixing;Jia Meng
  • 通讯作者:
    Jia Meng
Influences on influenza transmission within terminal based on hierarchical structure of personal contact network.
基于个人接触网络层次结构对流感终端内传播的影响
  • DOI:
    10.1186/s12889-015-1536-5
  • 发表时间:
    2015-03-18
  • 期刊:
    BMC public health
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Shao Q;Jia M
  • 通讯作者:
    Jia M
航班延误下的机场次生衍生事件安全管理研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    航空计算技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张海蛟;邵荃;贾萌;朱燕
  • 通讯作者:
    朱燕

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其他文献

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  • DOI:
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  • 作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周语
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    叶涛
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    邵荃
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    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵荃;尉炜
  • 通讯作者:
    尉炜

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基于人机协同的机坪人员辅助决策关键技术
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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