突发事件的爆发具有突然性、演化复杂不确定性以及巨大危害性等特性,以致决策者难以准确把握突发事件的演化趋势并做出科学的应急决策,使得以往的“预测—应对”模式已无法满足应急决策要求,而“情景—应对”应急决策模式成为主流范式。当前,突发事件频繁发生,积累了大量的历史案例,这些突发事件案例情景片段记录了事件从发生到结束的全过程,蕴含着丰富的事件演化规律知识,这些规则知识正是应急决策者做出快速、科学决策的依据,但应急决策者获取的实时情景信息带有不确定性、模糊性,而根据这些规则知识,将实时情景信息作为输入,利用常规匹配推理方法难以得到准确的事件态势输出。因此,如何挖掘出突发事件案例情景间的关联规则以及利用有效的方法实现突发事件的情景演化推理是制定科学有效的应急方案所需亟待解决的科研问题。为提高决策者对突发事件案例情景间演化发展规律的认识,发现案例情景间蕴含的规则知识以及有效解决基于这些规则知识的突发事件情景演化推理中实时情景信息输入的不确定性、模糊性问题,以更好地满足突发事件“情景—应对”模式的需要,本文提出了突发事件案例情景间关联规则挖掘及推理的方法。首先,探究了突发事件案例情景间关联规则的挖掘。从知识管理和系统论视角出发,借鉴共性知识元模型,对突发事件案例情景进行统一表示,根据承灾体状态的改变将突发事件案例切分成若干情景片段,构建“前因情景—结果情景”结构形式的情景序偶矩阵,并变换为情景序偶间关联规则候选输入输出矩阵,引入概念格理论,创建相应的决策形式背景,挖掘出突发事件案例情景间关联规则,结合专家经验、领域知识对挖掘的规则进行检验补充。其次,研究了基于置信规则库的突发事件情景演化推理过程。采用统计的方法确定关联规则前提属性权重,将其转换成置信规则,对突发事件实时情景信息进行置信度形式转化,计算其激活权重,采用证据推理(ER)算法组合被激活的置信规则,获得输出结果,实现突发事件的情景演化推理。最后,以森林火灾实例对该方法的可行性与有效性进行验证。本文提出的突发事件案例情景间关联规则挖掘及置信推理方法,在关联规则挖掘过程中将案例按照情景粒度划分,从微观属性层面识别挖掘出情景间隐含的规则知识,提高突发事件历史案例的应用价值与可重用性,为实现突发事件情景演化推理奠定知识基础。在基于置信规则库的情景演化推理中利用证据推理算法,有效克服了突发事件实时情景信息不确定模糊的不足,使得推理结果更加准确,极大提升人们对突发事件演化趋势的预见性,为决策主体做出快速响应、制定科学的应急决策方案提供重要指导与支持。