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核事故应急是一个涉及各种因素或属性的复杂大系统，只有采用科学的决策理论和方法作指导，并利用计算机作实时的决策辅助工具，才能满足核应急决策的需要。为此，我国从欧共体引进了实时在线事故应急决策支持系统(Real-time On-line Decision Support System即RODOS)。RODOS系统包括分析子系统(ASY Analysis Subsystem)、对策子系统(CSYCountermeasure Subsystem)、和评价子系统(ESY Evaluation Subsystem)三个部分，ESY是一个空白。S．French提出在ESY中引进贝叶斯分析方法以解决核事故中决策的不确定性问题，但到目前为止国际上没有一篇文献说明在ESY中如何使用贝叶斯方法。 国家计委于1996年设立九五国家重点技术项目(攻关)“核事故应急决策支持系统”。项目总体目标之一是：在充分吸收RODOS现有成果的基础上，研究开发出适合我国国情的核事故应急决策支持系统。我们承担的研究内容之一就是在ESY中引进贝叶斯决策方法。 通过比较分析，我们发现风场变化的不确定性对核事故应急决策有很大的影响。针对这种情况，我们以随机型决策和Bayes风险决策原理为理论基础，结合核事故应急的相关知识提出了核事故应急中的贝叶斯决策模型NBDM用以改进风场的不确定性，提高ESY中决策的精度。 在对方案评价时为了正确反映专家或决策者偏好，我们以属性坐标分析法为工具建立了专家偏好的几何表示，以便生成专家的属性偏好，从而帮助专家形成正确的偏好，并在此基础上构建了损失函数L。最后，我们在计算机上实现了NBDM模型。同时，为了跟踪欧共体的进展，吸取他们的经验和教训，我们部分实现了俄罗斯RODOS工作组提出的效用函数计算思想，并与我们构建的基于属性坐标分析法的损失函数L进行了比较。初步结论是：在时间性能上后者优于前者，在对专家的偏好启发上二者是异曲同工的。