基于案例推理的應(yīng)急管理案例庫(kù)構(gòu)建方法研究.pdf

1、在企業(yè)縮減供應(yīng)鏈成本、提高供應(yīng)鏈效率的壓力下，供應(yīng)鏈縱向上的企業(yè)越來越多，且分布的地域更加廣泛，而供應(yīng)鏈橫向上的同質(zhì)可替代供應(yīng)商、制造商、分銷商越來越少，促使供應(yīng)鏈向窄長(zhǎng)化發(fā)展，從而大大增加了供應(yīng)鏈的脆弱性和企業(yè)運(yùn)作中的不確定性。而隨著人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)范圍的持續(xù)擴(kuò)大和深度的不斷推進(jìn)，環(huán)境破壞、氣候變化等引起的自然災(zāi)害和各種恐怖襲擊、罷工、地區(qū)沖突等社會(huì)公共事件不斷出現(xiàn)，這些事件的出現(xiàn)往往具有突發(fā)性、異常性、急迫性、信息高度缺失性等特點(diǎn)。突發(fā)

2、事件的頻發(fā)性與供應(yīng)鏈的脆弱性之間的矛盾已經(jīng)成為日漸突出的問題，對(duì)突發(fā)事件的分類研究與應(yīng)對(duì)也是政府和企業(yè)都日益重視的管理內(nèi)容。 我國(guó)公共管理領(lǐng)域?qū)ν话l(fā)事件一般分為自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件、社會(huì)安全事件等四大類，并分別有國(guó)家級(jí)和省級(jí)的不同預(yù)案，每類事件按照嚴(yán)重程度的差異由不同級(jí)別的行政部門負(fù)責(zé)處理。而企業(yè)管理領(lǐng)域尚未有嚴(yán)格的突發(fā)事件管理方法，較為常見的是對(duì)企業(yè)運(yùn)作和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控、預(yù)警和處理預(yù)案，這些一般風(fēng)險(xiǎn)也具備突發(fā)性和急

3、迫性的特點(diǎn)，但與突發(fā)事件相比，還缺少異常性和信息高度缺失性的特點(diǎn)，因此這些管理和分類方法只能作為參考。公共管理領(lǐng)域與企業(yè)管理領(lǐng)域的突發(fā)事件分類方法既有重疊又有不相容之處，二者的融合有利于擴(kuò)大分類方法的通用性。由于領(lǐng)域知識(shí)不完備，推理規(guī)則不明確，應(yīng)急管理領(lǐng)域迫切需要實(shí)際案例為基礎(chǔ)的管理應(yīng)用和規(guī)則提取機(jī)制，基于案例推理的方法則可以同時(shí)滿足這兩個(gè)方面的需求。 基于此，根據(jù)突發(fā)事件發(fā)生的范圍，從企業(yè)視角出發(fā)提出了突發(fā)事件分級(jí)分類方法，將

4、突發(fā)事件分為突發(fā)自然災(zāi)害、突發(fā)公共事件、供應(yīng)鏈突發(fā)事件及企業(yè)突發(fā)事件，全面覆蓋企業(yè)運(yùn)作中可能面臨的各類事件，同時(shí)兼顧公共管理領(lǐng)域的需求，將現(xiàn)有政府分類方法中的四類突發(fā)事件包含其中。 使用基于案例推理的方法建立應(yīng)急管理案例庫(kù)，最基本和最重要的步驟有案例的表示、案例屬性的約簡(jiǎn)、案例的索引與檢索以及案例的修改與學(xué)習(xí)等?？蚣鼙硎痉ㄒ云浣Y(jié)構(gòu)性、繼承性、自然性的優(yōu)點(diǎn)，尤其適用于對(duì)復(fù)雜案例知識(shí)的表示，能夠?qū)⑼瑫r(shí)包含自然語言文本描述和各種定量數(shù)

5、據(jù)信息的案例知識(shí)進(jìn)行結(jié)構(gòu)清晰、層次分明的結(jié)構(gòu)化表示，并用子框架嵌套的形式表示案例之間的繼承關(guān)系。 當(dāng)案例數(shù)目逐漸增多時(shí)，為了提高系統(tǒng)效率，需要對(duì)多余的屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)，以提高案例表示及檢索的效率。對(duì)案例表示中的冗余屬性進(jìn)行基于信息熵的約簡(jiǎn)有較好的效率和可操作性，該算法通過熵的大小衡量不同屬性對(duì)案例的分類能力，從而判斷不同屬性對(duì)推理的影響大小，再結(jié)合供應(yīng)鏈管理和應(yīng)急管理的已有知識(shí)，即可考慮刪除權(quán)重較小的屬性。 為了提高案例檢索

6、的效率和準(zhǔn)確度，案例檢索方法結(jié)合了分類索引、關(guān)鍵字檢索、KNN 算法等，能夠分別處理具有明顯分類能力的案例屬性、文本描述屬性以及定量屬性，使每類屬性值在檢索中達(dá)到最高利用率。其中，KNN 算法中的屬性權(quán)重初始值由專家打分結(jié)合AHP 方法獲得，在案例庫(kù)擴(kuò)大之后，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)屬性權(quán)重進(jìn)行基于案例本身信息的調(diào)整，以更好的挖掘案例本身包含的隱性知識(shí)。對(duì)案例的修改和學(xué)習(xí)則主要采用重實(shí)例化和誘導(dǎo)重放的方法，以更好的利用已有體系結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)新的知識(shí)