面向应急决策的专家发现与意见融合研究

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“面向应急决策的专家发现与意见融合”学位论文是依托国家社会科学基金重大课题“智慧城市应急决策情报体系建设研究”(项目编号:13&ZD173)和中央高校基本科研业务费项目“跨学科专家科研团队发现研究” (项目编号:2014104010202)衍生的研究成果。论文共计8章,包括引言和正文,其中第0章为引言;第1章为研究理论基础;第2章为研究思路;第3、4、5、6章为本文核心章节,依次论述专家排名融合、专家特征融合、应急决策咨询团队构建效果分析和应急专家意见融合:第7章为结论与展望。论文旨在探讨应急决策咨询团队高效构建的方法及效果和专家评估意见的深度融合流程,以期为政府等相关主体机构的应急决策提供有力的支撑。各章节概述如下:引言章节从不同角度对选题的可行性进行了论证。首先,结合社会现实需求和学科研究属性,从政策支撑层面、多源信息融合趋势、团队决策咨询价值三方面,集中分析了选题衍生的背景,并进一步说明了选题研究的理论意义和现实意义。其次,围绕图情信息管理与应急管理服务的结合、专家排名融合、专家特征融合、专家检索可信度评测、专家意见融合等主题,系统梳理了它们在国内外的研究现状。最后,本章还详述了选题研究方案的关键要素:研究内容、研究方法、研究重难点及研究创新点。第1章依次论述了与研究环节紧密相关的基础理论:信息融合理论、应急情景下的信息管理理论、群体决策理论和知识工程理论。信息融合理论贯穿各个核心章节,本章集中对其发展历程及概念、融合级别、融合方法、应用价值及前景进行了汇总;应急情景下的信息管理理论是信息管理理论在应急管理活动中的应用成果,内容涵盖应急管理中的信息双面表现形式、应急情景下的信息管理流程、应急情景下的信息管理绩效评估;群体决策理论是意见融合的研究基础,为此本章集中说明了它的发展历程、决策模型及动态群体决策;知识工程理论与专家系统构建联系紧密,是选题研究拓展的重要方向,藉此,本章重点阐释了知识工程的含义、与知识管理的差别、工作流程、在应急信息服务中的应用主题及内容。聚焦研究思路,第2章首先分析了应急决策的概念与特点、应急决策方法、应急专家咨询和应急专家咨询服务客体的信息需求等四方面内容。在明晰现有应急专家咨询存在的问题之后,本章设计了完全基于数据融合的专家发现流程,流程依次涵盖专家排名融合、专家特征融合和应急决策咨询团队构建效果分析;最后概述了应急专家意见融合的总体思路。第3章首先描绘了关联专家列表获取过程:结合提取的突发事件情景要素,表达专家检索需求;然后,从专家关联单一资源的不同分面出发,设计了每一分面需要获取的统计指标,并依据检索获取字段信息生成专家分面排名;最后,鉴于分面排名之间存在的冲突,引入D-S理论和熵运算,设计了专家排名融合的算法,算法核心围绕mass值的计算和合成。第4章从传感器工作过程出发,依次论述了基于学术资源、Web资源和社会网络资源的专家特征识别方法,并特别说明了社交媒体环境下“小众专家”特征识别的方法:利用用户社交活动数据,构建用户关系网络,统计节点网络结构指标,结合聚类分析和时序分析,判别不同时期节点特征及角色,获取小众专家集合,并依据集合时序变动情况细化小众专家分类。鉴于三类识别方法获取的专家特征向量可能存在冲突,本章还设计了特征冲突解决算法,算法以资源均衡度实际值与临界值比较结果为判别依据,从而决定特征融合采用优先级设置方式还是权重设置方式。第5章集中对应急决策咨询团队构建效果进行了评估,对照团队构建流程,效果评估分为专家检索可信度评测、 “小众专家”识别效果分析、排名融合效果分析和特征融合效果分析。专家检索可信度评测借鉴BIM检索原理及判别方式,包括前端可信度评测和后端可信度评测,前端可信度评测将用户相关性反馈作为检索路径选择的必要参照,后端可信度评测通过求解最佳专家特征向量目长来降低检索噪声;选取MetaFilter为数据源,采用关系指标与属性指标相结合的验证方式,通过聚类分析与时序分析,证实了“小众专家”识别方法的效果;以应急处置多领域专家甄选过程为例,以基于单一分面的专家排名为对照组,以排名一致率和排名重复率为评测指标,本章对专家排名融合效果进行了评测,结果证实本文所提排名融合方法具有很好的应用效果;获取专家综合排名,依托群体决策需求,应用加权平均法生成Top N位专家的内容特征,并以基于Web资源获取的专家特征为对照组,通过特征相似度计算,证实本文特征融合结果在可接受范围内。第6章意见融合涵盖应急专家意见表达与收集、应急方案属性指标设计、应急专家评估意见权重设计、应急方案评估、应急方案反馈以及意见融合示例分析等环节。第一阶段,依据事先设定好的专家评估意见定性化描述语言集合,会诊专家对备选方案进行评估,借由两极比例法和归一化方法,将由专家、属性指标、应急方案形成的三维矩阵定量化后提交召集人评估;第二阶段,采用熵权法计算属性指标的权重,使用专家综合排名mass值作为专家评估意见的权重;第三阶段,召集人对各专家提交数据进行评估,评估首先获取各专家评估矩阵的模糊正理想解和模糊负理想解,然后通过加权欧式距离计算各个方案到模糊正理想解和模糊负理想的距离,最后计算各专家方案隶属于模糊正理想解的程度,获取各专家应急方案排名;第四阶段,召集人将排名情况及分析结果反馈给各专家,据此,专家对各自评价意见作出调整,之后重复二三阶段任务,直至获取决策方案的最终排名;第四阶段以“森林火灾监测站点集合选址”为示例,说明了意见融合流程的可行性和合理性。第7章从专家发现与意见融合两个环节,分别系统回顾了研究的理论分析与实证分析过程,并特别指出各阶段研究存在的问题及不足,并藉此规划下一阶段研究将重点关注专家评估支撑数据库建设、效果评估对照数据搜集与甄选、召集人操作行为规范与控制等内容。
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