作者：李永海 樊治平 著
出版社：社会科学文献出版社
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复杂决策问题的解决方法与应用研究：一种基于相似案例分析的方法试读：
前言
决策是指为了达到某一目标，利用已知信息，从两个及以上的可行方案中选择一个满意方案的分析判断过程，其在社会、经济及工程领域有着广泛的实际应用背景。目前，许多学者从不同的视角对各种各样的决策问题进行了研究，并提出了许多有针对性的决策理论与方法，如基于期望效用理论的古典决策理论及相关决策分析方法、基于前景理论和后悔理论等的行为决策理论及相关决策分析方法等。然而，现实中还存在大量具有复杂特征的决策问题，如突发事件应急响应决策问题、项目风险应对策略选择问题、文物古迹修复方案选择问题以及战争干预决策问题等，而这些实际决策问题均具有复杂的特征：①决策环境（情景发展演变情况）复杂；②决策者对决策目标有预期要求；③自然状态（情景）不确定或未知；④备选方案待定或备选方案的实施效果难以估计；⑤决策模型难以建立。显然，正是由于这些复杂特征，并且考虑到决策者对事物的认知能力以及对信息处理能力的有限性，如果沿用已有的、传统的决策理论与方法来对待和处理，似乎难以解决。因此，迫切需要深入研究新的、有效的决策理论与方法来解决上述具有复杂特征的决策问题。
近年来，一些研究成果表明，针对上述问题，可以通过提取和分析先前解决相似问题的案例来指导并形成解决目标决策问题的方案。考虑到采用传统的决策理论与方法直接解决这类问题存在困难，针对这些决策问题的特征和决策者的预期要求，通过提取相似案例进行分析并形成当前决策问题的可行方案（即基于相似案例分析的决策）不失为一个有效的途径，即采用一个新颖的决策分析范式来解决这类决策问题。因此，关于这方面的系统性研究和探讨，即关于基于相似案例分析的决策方法与应用研究，具有前沿性、探索性和挑战性，无论在理论方法方面，还是在应用实践方面，都具有重要的实际意义。
本书对基于相似案例分析的决策方法与应用进行了较为深入的研究，针对现有研究的薄弱之处，主要完成了以下几个方面的研究工作。（1）基于相似案例分析的决策方法的研究框架。研究和梳理了案例推理技术（CBR）和基于案例的决策理论（CBDT）的基本思想和基本模型，并在此基础上，提出了一个新的基于相似案例分析的决策方法的研究框架。具体的，给出了基于相似案例分析的决策分析范式的描述、基于相似案例分析的决策方法的研究框架的描述以及研究框架的有关说明。（2）案例表示与案例属性及其权重的确定方法。具体的，研究了案例表示与案例属性及其权重的确定问题，并分别提出了历史案例与目标案例的形式化表示方法，基于偏差度分数的历史案例的属性确定方法、基于群体语言评价信息的目标案例的属性确定方法和综合考虑主客观因素的属性权重的确定方法。（3）相似历史案例的提取方法。具体的，研究了相似历史案例提取问题，并就相似历史案例提取过程中涉及的一些关键问题，即历史案例与目标案例的属性相似度计算、历史案例与目标案例的案例相似度计算、相似历史案例的筛选及相似历史案例集的构建等问题进行了研究，分别给出了历史案例与目标案例的属性相似度计算方法、历史案例与目标案例的案例相似度计算方法以及相似历史案例集的构建方法。（4）基于相似案例分析的备选决策方案生成与优化方法。具体的，研究了基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选问题，并就基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选过程中所涉及的一些关键问题，即针对相似历史案例的决策方案的修正、针对目标案例的备选决策方案的生成、针对目标案例的备选决策方案实施效果的评估以及针对目标案例的备选决策方案的排序与优选等问题进行了研究，分别给出了基于相似案例分析的备选决策方案生成方法、备选决策方案的排序与选择方法以及基于相似案例分析的备选决策方案生成与优选的计算步骤。（5）基于相似案例分析的决策方法的应用研究。具体的，围绕现实中的煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选、地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择、E-commerce商品推荐方案生成与优选、钢铁企业商业模式的选择等典型决策问题，分别描述了研究问题，阐明了研究问题的实际背景，明晰了研究的现实意义，并针对这些具体的实际决策问题，分别提出了基于相似案例分析的煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选方法、基于相似案例分析的地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择方法、基于相似案例分析的E-commerce商品推荐方案生成与优选方法和基于相似案例分析的钢铁企业商业模式的选择方法。
上述提出的基于相似案例分析的决策方法还可以扩展应用到现实中其他具有复杂特征的决策问题中，如新产品设计方案生成及优选问题、企业文化移植方案生成与优选问题、新产品开发项目风险应对策略选择问题、台风突发事件应急预案生成与优选问题等。本书的研究工作及研究成果可为基于相似案例分析的决策方法的研究提供理论方法层面和实际应用层面的借鉴和指导，并为相关研究的扩展与应用奠定坚实的基础。
在本书撰写过程中，得到了许多专家、学者的帮助和指导，使本书涉及的研究工作能够顺利开展并最终完成，这里一并表示感谢！本书涉及的研究工作得到了国家自然科学基金青年基金（71501063），河南省省属高校基本科研业务费专项资金资助项目（2014SBS003、2015QNJH20），河南省高校人文社科重点研究基地物流研究中心资助项目（2015-JD-04）的资助。
本书的一些内容是探索性的研究成果，由于作者水平有限，书中许多观点尚不成熟，许多提法和叙述难免有不妥及疏漏之处，恳请学术同行以及政府、企业管理界人士能够给予多方面的批评指正。李永海、樊治平2017年7月于郑州第1章绪论1.1 研究背景
基于相似案例分析的决策方法的研究是一个值得关注的课题，其在现实中具有广泛的实际应用环境。本节将对本书的研究背景进行阐述。1.1.1 采用传统决策方法解决现实中一些决策问题的困惑
决策是指为了达到某一目标，利用已知信息以及一定的方法与技[1，术，从两个及以上的可行方案中选择一个满意方案的分析判断过程2][3]。其在经济、社会和工程领域有着广泛的实际应用背景。例如，企业发展战略制定、风险投资项目选择和企业合作伙伴选择等都需要进行决策分析。长期以来，关于决策问题的研究一直是管理学、经济学、运筹学和信息科学等学科的热点之一，许多学者从不同的视角对[4-12]其进行了研究，提出了各种各样的决策理论与方法，如基于期望[6]效用理论的古典决策理论及相关决策分析方法、基于前景理论和后[9-12]悔理论等的行为决策理论及相关决策分析方法等。虽然关于决策理论与方法的研究已经取得了丰硕的成果，但采用这些传统决策方法解决现实中的一些决策问题仍存在一些困惑。
例如，现实中常常会遇到如下一些决策问题。（1）突发事件应急响应决策问题
突发事件通常具有事发突然、不确定性高、发展演变情境复杂等特点，极有可能导致某些突发事件缺乏有效应急预案或者有应急预案[13，14]但实施结果难以估计的情形。如煤矿瓦斯爆炸突发事件，它的发生通常与瓦斯浓度、火源及氧气浓度等因素有关，并且极易伴随井下被困人员中毒、次生爆炸等危险情况的发生，现场情况往往比较复杂，且具有不确定性，事故发生的自然状态（或情景）难以确定，应急预案的实施结果通常也难以准确估计，在这种情形下，决策者如何运用已有的决策分析方法进行备选应急响应方案的生成及优选，是一个困惑的问题。（2）项目风险应对策略选择问题
一个项目往往存在多个风险，且项目风险的发生以及风险所产生的影响往往具有较高的不确定性，极有可能导致风险应对策略的实施[15]效果难以预期，进而影响到项目风险应对策略的选择。如地铁工程建设项目，其施工过程往往会伴随土地房屋征收补偿困难、地面沉降、地下水污染、影响周边交通和出现施工事故等若干风险，这些风险是否发生以及它们发生所带来的影响通常是难以准确预估的，那么，在这种情形下，项目管理者或决策者如何运用已有的决策分析方法进行项目风险应对策略的选择，是一个困惑的问题。（3）文物古迹修复方案选择问题
文物古迹是古代工匠按照当时当地的生产水平、工艺手段和审美观点而建造的，有其特定的文化内涵和使用价值。它的修复不是简单[16]的手工活，而需要较强的领域知识支撑。在修复过程中，通常会遇到多种因素的不确定性，如该文物古迹原始风貌如何，有什么样的艺术风格、特色、艺术品线条和运笔，体现了怎样的艺术史背景等。鉴于这些不确定性，决策者如何运用已有的决策分析方法进行备选文物古迹修复方案的形成及优选，从而确保修复效果能体现文物的原始风貌，是一个困惑的问题。（4）雇佣家庭保姆决策问题
通常，雇佣者会面对如下情况：保姆有不同的候选人，但雇佣者事先并不清楚每位候选人在被雇佣后的工作情况，如候选人可能粗心大意或者不诚实。考虑到这些问题后，雇佣者意识到其他问题也可能出现，如有些候选人能很好地照料孩子，但不能将房间整理得井井有条；有些候选人可能工作做得很出色，但不是很“忠诚”，可能在短期内就会辞职。鉴于候选人的工作绩效，雇佣者面临着不确定性，此时，考虑所有可能出现的状态以及结果是个繁重的任务。在这种情形下，如何运用已有的决策分析方法进行家庭保姆的选择，是一个困惑的问题。（5）战争干预决策问题
早些年的波黑战争问题，美国想对波斯尼亚实行军事干预，可供选择的策略相对简单，即什么都不做、实施经济制裁、用有限的军事[17]力量干预或完全军事干预。但其在决策时面临多种因素的不确定性，如对于波斯尼亚的军事力量有多大是不清楚的，公众如何反应，俄罗斯如何反应。鉴于这些不确定性，每种策略下的短期和长期后果是不确定的。在此情形下，决策者如何运用已有的决策分析方法进行战争干预策略的选择，是一个困惑的问题。
当面临上述决策问题时，决策者往往习惯于预估每个备选方案在各种自然状态（情景）下的可能结果，然后把风险或不确定性转化为概率，并将决策建立在比较有限的几种可能性及其效用值的加权平均值大小的决策分析范式上。但不难看出，以上这些决策问题具有若干明显的特点或复杂特征：①决策环境（情景发展演变情况）复杂；②决策者对决策目标有预期要求；③自然状态（情景）不确定或未知；④备选方案待定或备选方案的实施效果难以估计；⑤决策模型难以建立。显然，正是由于这些复杂特征，并且考虑到决策者对事物的认知能力以及对信息处理能力的有限性，如果采用传统的决策分析范式或沿用已有的、传统的决策理论与方法来对待与处理，似乎难以解决。
此外，现实中还存在大量具有类似复杂特征的决策分析问题，这里不再过多列举。基于上述分析可知，迫切需要研究一种新的、有效的决策理论与方法来解决这些具有复杂特征的决策问题，这是一项非常有意义的研究工作。1.1.2 基于案例分析的决策分析范式研究引起关注
如何解决上述具有复杂特征的决策问题，已经引起了一些学者的重视。一些研究成果表明，从人类认识事物的过程角度进行分析可知，人们在认识新事物时，往往习惯于将其与头脑中已有的事物进行类比，通过新旧事物的比较来加深对新事物的认识，而在决策时也应当如此，即利用“类推”的方式，判断要解决的问题与过去哪些案例具有相似性，然后根据相似案例的分析，结合其相似程度，推出应该采取哪种决策方案，即采用基于案例分析的决策分析范式进行决策分析。
此方面的研究和探索近年来在学术界备受关注，尤其是Science、The Quarterly Journal of Economics、Journal of Uncertainty and Risk、Games and Economic Behavior、Economic Theory、Omega-The International Journal of Management Science、Decision Sciences、Information Sciences、Expert Systems with Applications 等国际重要学术期刊上发表了多篇采用这种学术思想进行决策分析的研究成果。关于这方面的研究，可以看到最具代表性的理论研究成果是[18]案例推理技术（Case-based Reasoning，CBR）和基于案例的决[19]策理论（Case-based Decision Theory，CBDT）。CBR的基本出发点是人们在面临一个新问题时，往往会想到以前使用过的与该问题类似的案例，运用过去解决该类案例的经验和方法来解决当前面临的[20]问题。它是一种模仿人类推理和思考过程的方法论，其在缺乏数学模型、知识难以表达或因果关系难以把握但已积累丰富经验的工业[21-25]和商业领域已经得到了广泛应用。而CBDT则是一个描述性的理[26]论，它的基本思想是要判断待解决问题与过去哪些案例具有相似性，并考虑相似案例的决策方案实施效果，将相似度与实施效果的加权和作为备选方案的综合效用，从而选出待解决问题的满意方案。它是不确定条件下决策理论的一个重大突破，实现了将传统的风险转化为概率，并将通过比较有限的几种可能状态及其效用值的加权平均值[26]来进行决策的模式改为利用“类推”的方式。CBDT与已有的传统决策理论相比，最大的区别在于从人的认知过程角度考察过去案例与当前案例的相似程度，而不是对未来的结果做出概率判断。
CBR和CBDT的基本思想都是通过提取和分析以前解决相似决策问题的方案（或案例）来指导并形成解决当前决策问题的决策方案，但不难看出，二者之间在理论模型方面有一定的差别。从解决具有不确定性的决策问题的角度看，CBDT与CBR相比，在理论思想方面具有一定的先进性，主要表现为：运用CBDT可以提取针对每个备选行动方案的相似案例集合，并且它考虑了历史相似方案实施效果的分析。1.1.3 基于相似案例分析的决策方法研究的必要性
关于基于相似案例分析的决策方法的研究是十分必要的，主要体现为以下几点。
首先，现实中存在大量具有复杂特征的决策问题，在考虑到采用传统的决策理论与方法直接解决具有复杂特征的决策问题存在困难的情况下，针对这些决策问题的特征和决策者的预期要求，通过提取相似历史案例进行分析并形成当前决策问题的可行方案不失为一个有效的途径。这也是采用一种新的决策分析范式来解决具有复杂特征的决策问题。关于该方面的研究，即关于基于相似案例分析的决策方法的研究，具有重要的实际应用价值，是非常有必要的。
其次，目前关于基于相似案例分析的决策方法的研究虽然已经引起了一些学者的关注，但已有的研究成果尚存在不足之处，主要体现在以下几个方面。①这方面的研究成果还不够丰富，缺少较为系统性的研究。大多数已有的解决具有复杂特征的决策问题的决策分析方法的出发点是对未来的结果做出概率判断，较少考虑基于相似案例分析的视角，同时，现实中具有复杂特征的决策问题各式各样，如何根据现实中典型的这类决策问题提炼出共性特征，并对其进行形象化描述，形成一套一般性的基于相似案例分析视角的决策分析框架及求解思路，这方面的系统性研究较为缺乏。②已有的关于CBR决策方法与技术的研究成果，主要是依据问题及其求解的特征提取相似决策案例，很少或没有考虑问题求解的效果，很少考虑决策案例属性特征的提取，很少考虑决策案例属性特征值具有多种不同类型的情形，很少考虑如何对提取的案例进行修正并形成有效的决策方案，更缺少综合考虑以上情形的系统性的研究；而已有的关于CBDT的研究成果，大多停留在理论或描述性模型层面，在应用层面也仅仅处于探讨阶段，明显缺乏面向实际应用的决策方法与技术研究。例如，针对某一实际决策问题，如何进行案例的表示、案例特征及其权重的确定、相似历史案例的提取以及相似历史案例的应对策略的评估与选择等，都是运用CBDT的关键，但关于这些方面的方法与技术的相关研究成果并不多见。因此，关于基于相似案例分析的决策方法的研究，具有重要的理论价值，是非常有必要的。
基于上述分析可知，如何基于相似案例分析的视角来解决具有复杂特征的决策问题，建立系统性的基于相似案例分析的决策理论与方法，使决策结果体现出“类比”或“类推”的新颖的学术思想，是一个具有前沿性、探索性和挑战性的亟须解决的科学问题，也是根据管理决策实践和相关研究发展动态提炼出来的一个崭新的研究课题。关于此方面的研究，非常有必要进行，无论在理论方法方面，还是在应用实践方面，都具有重要的研究价值。1.2 问题的提出
鉴于现实中存在的具有复杂特征的决策问题，并考虑到已有相关研究成果的不足之处，需要基于相似案例分析的视角，提出或建立针对这类决策问题的决策分析的一些新概念、新理论和新方法。具体的，需要重点关注基于相似案例分析的决策方法的研究框架的提出、案例表示与案例属性及其权重的确定、相似案例的提取以及基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选等问题，并给出相应的解决方法的研究。1.2.1 基于相似案例分析的决策方法的研究框架
对基于相似案例分析的决策方法的研究，首先需要基于相似案例分析的决策方法的研究框架为指导，以便进行深入的方法研究以及应用研究。
在基于相似案例分析的决策方法的研究框架的研究中，需要明确基于相似案例分析的决策范式的含义是什么？如何进行基于相似案例分析的决策范式的一般性形式化描述？具有什么样的特点或特征的决策问题适合采用基于相似案例分析的决策分析范式？如何给出基于相似案例分析的决策方法的研究框架？基于相似案例分析的决策方法的研究框架应该包括哪些内容？基于相似案例分析的决策方法的研究框架解决问题的思路与人类解决问题的思路有何异同？基于相似案例分析的决策方法研究的关键是什么？上述这些问题需要进一步深入研究。
针对上述问题的研究，可以形成后续基于相似案例分析的决策方法与应用研究所遵循的基本理论和指导框架，也可为基于相似案例分析的决策方法研究以及应用研究奠定重要基础。1.2.2 案例的表示与案例属性及其权重的确定
案例的表示是指将涉及的决策案例按照统一的格式进行结构化表示，以便于提供决策支持。案例的表示是运用基于相似案例分析的决策方法的前提和基础。通常，一个好的案例表示，不仅能够提高案例提取与案例重用的效果和效率，而且能够保证决策分析结果的质量。因此，如何进行案例的表示是一个备受关注的研究问题。目前已有的案例表示方法大多仅仅考虑如何进行案例的描述，对案例描述中所应该包含或涉及的内容缺少考虑。因此，需要深入研究在考虑该问题或情形的条件下如何进行决策案例的表示，即如何进行历史案例与目标案例的表示。
案例属性及其权重的确定是进行案例表示的基础性工作。因此，关于案例属性及其权重的确定的研究是十分必要的。通常，属性确定是指通过去掉不相关和冗余属性来减少属性数量，其目的就是从数据集原始属性集合中寻找一个属性子集。目前，关于属性确定的研究已经引起了许多学者的广泛关注，他们从不同的视角提出了若干方法，具体可被归纳为两类，一类为有监督的属性确定方法，即通过一些评估函数来统计属性与类别之间的相互关系，并根据统计结果来决定属性的取舍；另一类为无监督的属性确定方法，即在不具有关于样本分类信息情形下的属性选取。由于无监督方法没有关于样本类别的信息，与有监督的属性确定方法相比，在处理上会相对复杂和困难一些，因此，目前关于无监督属性确定方法的研究还相对比较少。考虑到本书所要处理的数据同样为不包含样本类别信息的数据，因此需要进一步开展针对历史案例与目标案例的无监督的属性确定方法的研究。此外，还需要深入开展综合考虑专家意见所体现的主观因素以及历史案例与目标案例涉及的相关数据和信息所反映的客观因素的属性权重确定方法的研究。1.2.3 相似历史案例的提取
相似历史案例的提取，一般而言，是指依据一定的原理与方法进行相似历史案例的筛选及相似历史案例集的构建，其过程中通常会涉及历史案例与目标案例的属性相似度计算、历史案例与目标案例的案例相似度计算以及相似历史案例的筛选与相似历史案例集的构建等工作。相似历史案例的提取是运用基于相似案例分析的决策方法的核心环节之一。因此，对如何进行历史案例与目标案例的属性相似度计算、历史案例与目标案例的案例相似度计算，并在此基础上，如何筛选相似历史案例并构建相似历史案例集的研究是非常值得关注的。
目前，关于如何进行相似历史案例的提取的研究已经受到了学者们的关注，学者们的研究成果为本书相似历史案例提取的研究提供了丰富的理论与方法的支撑。但需要指出的是，已有的相关研究还存在一些不足之处，如已有的关于案例间相似度计算的研究较少考虑属性值或问题特征值是多种信息形式并存的情形，而现实中，由于客观事物的不确定性以及人类对信息的获取和处理能力的有限性，常常会遇到属性值是多种信息形式并存的情形，如可能涉及清晰符号、清晰数、区间数、模糊语言变量、随机变量和文本等信息形式。此外，一些研究成果表明历史案例或目标案例的少数属性值会存在缺失，而相关的针对案例相似度计算的研究成果很少能够将这种缺失情形客观地反映在案例相似度的计算过程中。基于此，需要进一步开展考虑这些问题或情形的相似历史案例的提取方法的研究。具体的，深入开展关于具有多种信息形式并存情形的历史案例与目标案例的属性相似度计算方法、考虑属性值或问题特征值存在少部分残缺情形的历史案例与目标案例的案例相似度计算方法以及在此基础上的相似历史案例筛选与相似历史案例集构建方法的研究。1.2.4 基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选
基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选，一般而言，是指通过一定的原理与方法对提取的相似历史案例中涉及的决策方案按照目标案例的实际情况和实际要求进行修正并生成关于目标案例的备选决策方案，以及在此基础上对生成的多个备选决策方案进行优选的过程。基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选也是使用基于相似案例分析的决策方法的核心环节之一。因此，对于如何将相似历史案例中涉及的决策方案按照目标案例的实际情况和实际要求进行修正，如何生成关于目标案例的备选决策方案，并在此基础上对生成的多个备选决策方案进行优选的研究是非常值得关注的问题。
目前，关于如何进行基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选的研究已经引起了一些学者的关注，但已有研究成果还存在一些不足之处，如对于相似历史案例的决策方案是否适用于解决目标案例所涉及问题的情形分析具有片面性，大多只考虑了它们之间所涉及问题是否完全相同；此外，对于各备选决策方案实施效果的评估，已有的相关研究成果大多直接使用各相似历史案例直接含有的针对实施效果的结果值，缺乏针对目标案例的实际情况或实际情形的考虑；等等。基于此，需要进一步开展考虑这些问题或情形的基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选方法的研究，即深入开展充分考虑历史案例与目标案例的实际情况和实际情形的相似历史案例的决策方案的调整或修正方法，目标案例的备选决策方案的生成以及目标案例的备选决策方案的效用评估与优选方法的研究。1.3 研究目标与研究意义
本书旨在对基于相似案例分析的决策方法及其应用进行研究。在研究过程中遵循由浅入深、由易到难、循序渐进、由理论到实践的思路。下面给出本书的研究目标与研究意义。1.3.1 研究目标
针对上节提及的研究问题，确定本书研究的总体目标为：通过对现实中大量具有复杂特征的典型决策问题的提炼和归纳，以及国内外相关研究成果的总结与分析，明确本书的研究方向，形成科学的、有价值的、系统的研究框架和具体的研究问题，进而研究具体的、有针对性的决策方法和技术以解决问题，并尝试进行一些针对典型决策问题的应用研究，确保所提出方法的合理性和适用性。具体的研究目标说明如下。（1）在理论层面，通过对现实中具有复杂特征的决策问题的提炼和归纳，以及国内外相关文献的梳理，给出基于相似案例分析的决策方法的研究框架，为进一步深入研究针对该框架的具体研究问题以及实际应用问题奠定理论基础，并为基于相似案例分析的决策方法的系统性研究提供理论框架及方向指导。（2）在方法层面，围绕基于相似案例分析的决策方法的研究框架，分别给出具体的案例表示方法、案例属性及其权重的确定方法、相似历史案例的提取方法、基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选方法等。（3）在应用层面，围绕现实中若干典型的具有复杂特征的决策问题，如煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选、地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择、E-commerce商品推荐方案生成与优选、钢铁企业商业模式的选择等问题，依据本书所提出的基于相似案例分析的决策方法进行应用研究，验证所提出的基于相似案例分析的决策方法的可行性、有效性和实用性，并为本书提出的决策方法在其他领域的应用提供有益的参考。1.3.2 研究意义
关于基于相似案例分析的决策方法的研究，是一个具有前沿性、挑战性的重要课题。为了解决现实中具有复杂特征的决策问题，进一步发展或完善案例决策理论与方法，建立较为系统的理论与方法体系是十分必要的，具有重要的理论与实际意义。具体研究意义说明如下。（1）对于丰富和发展解决具有复杂特征决策问题的决策理论与方法具有重要意义。已有的针对具有复杂特征的决策问题的研究成果大多建立在对未来结果做出概率判断上，而现实中这种决策分析范式的运用常常面临困难，本书针对已有研究的薄弱之处，采用一个新颖的决策分析范式来解决具有复杂特征的决策问题，并通过基于相似案例分析的决策方法的研究来探索解决这类决策问题的新途径，具有重要的理论意义。（2）对于完善和发展案例决策理论与方法体系具有重要意义。案例决策理论与方法方面最具代表性的研究成果为CBR和CBDT，但它们都存在一定的不足之处，本书针对已有研究的薄弱之处，吸收CBR和CBDT的优势之处，提出一个新的基于相似案例分析的决策方法的研究框架，并对其进行深入研究，这对于完善和发展案例决策理论与方法体系具有重要的意义。（3）基于相似案例分析的视角解决现实中具有复杂特征的决策问题具有实际意义。现实中存在大量的具有复杂特征的决策问题，如何运用一个更为可行的决策分析方法去解决它们，是需要关注的。基于相似案例分析的决策方法的研究，在实际应用或管理决策实践中，对于决策者在不确定性情形下进行决策分析，能够提供坚实、科学的理论方法依据，也为解决现实中大量存在的这类决策问题提供了具体的、适用的、可操作的方法与技术，具有重要的实际意义。1.4 研究内容与研究方案
在对本书研究问题进行分析的基础上，根据本书的研究目标和研究意义，下面给出了本书的研究内容和研究方案。1.4.1 研究内容
基于以上研究目标，确定本书的研究内容如下。（1）基于相似案例分析的决策方法研究的理论基础及研究框架。
通过对CBR的基本思想、基本模型与步骤，以及对CBDT的基本思想和基本模型的研究与梳理，吸收这两个最具代表性的案例决策理论的优势之处，并提出一个新的基于相似案例分析的决策方法的研究框架。具体的，给出基于相似案例分析的决策分析范式的描述、基于相似案例分析的决策方法的研究框架的描述及有关说明。（2）案例的表示与案例属性及其权重的确定方法。
关于这方面的研究内容为：首先，给出案例的表示问题以及案例的属性及其权重的确定问题的描述，其次，给出历史案例与目标案例的形式化表示方法，并给出一种基于偏差度分数的历史案例的属性确定方法以及一种基于群体语言评价信息的目标案例的属性确定方法，在此基础上，给出一种综合考虑主客观因素的属性权重的确定方法。（3）相似历史案例的提取方法。
关于这方面的研究内容为：首先，给出相似历史案例提取问题的描述，并就相似历史案例提取过程中涉及的一些关键问题，如历史案例与目标案例的属性相似度计算、历史案例与目标案例的案例相似度计算、相似历史案例的筛选及相似历史案例集的构建等问题进行研究，其次，分别给出历史案例与目标案例的属性相似度计算方法、历史案例与目标案例的案例相似度计算方法以及相似历史案例集的构建方法。（4）基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选方法。
关于这方面的研究内容为：首先，给出基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选问题的描述，并就基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选过程中所涉及的一些关键问题，如针对相似历史案例的决策方案的修正、针对目标案例的备选决策方案的生成、针对目标案例的备选决策方案实施效果的评估以及针对目标案例的备选决策方案的排序与优选等问题进行研究，其次，分别给出基于相似案例分析的备选决策方案生成方法、备选决策方案的排序与选择方法以及基于相似案例分析的备选决策方案生成与优选的计算步骤。（5）基于相似案例分析的决策方法的应用研究。
关于这方面的研究内容为：围绕现实中的煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选、地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择、E-commerce商品推荐方案生成与优选、钢铁企业商业模式的选择等若干典型决策问题，分别描述决策问题，阐明决策问题的实际背景，明晰研究的现实意义，并针对这些实际决策问题分别提出相应的基于相似案例分析的决策方法，即基于相似案例分析的煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选方法、基于相似案例分析的地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择方法、基于相似案例分析的E-commerce商品推荐方案生成与优选方法以及基于相似案例分析的钢铁企业商业模式的选择方法。1.4.2 研究方案
本书的研究方案主要涉及研究思路及所采用的研究方法，具体说明如下。
本书按照“明晰研究问题—提出理论框架—给出决策分析方法—开展应用研究”的总体研究思路，对基于相似案例分析的决策方法及其应用进行深入、系统的研究，开展研究工作所遵循的基本思路如图1-1所示。下面对图1-1涉及的相关内容加以阐述。（1）针对现实中大量存在的具有复杂特征的决策问题的分析，结合近年来已经受到国内外学者关注的相关研究，提炼出具有科学价值的研究问题。（2）针对提出的研究问题，结合研究背景，明确研究目标及研究意义。（3）为了达到研究目标、体现研究意义，进一步确定具体的研究内容以及研究方案。（4）针对研究内容，进行相关研究成果的总结与梳理，总结其贡献，分析其不足之处，从而为本书的后续研究工作奠定理论基础。（5）在对相关研究成果进行综述的基础上，通过对基于案例的推理（CBR）的基本思想、基本模型与步骤，以及对基于案例的决策理论（CBDT）的基本思想和基本模型的研究和梳理，给出基于相似案例分析的决策方法的研究框架，形成本书的基础理论框架。（6）围绕基于相似案例分析的决策方法的研究框架，分别展开对案例表示与案例属性及其权重的确定方法、相似历史案例的提取方法以及基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优化方法的研究。（7）围绕提出的基于相似案例分析的决策方法，针对现实中若干典型的具有复杂特征的决策问题，开展应用研究，并给出相应的具体的决策分析方法与技术。（8）总结本书的主要成果及结论、主要贡献，指出本书研究尚存在的局限，并对未来将要开展的研究工作进行展望。图1-1 本书的研究思路
在本书拟开展的研究工作中，针对不同的研究内容将采用不同的研究方法，本书拟采用的研究方法主要包括：调查分析方法、文献研究方法、归纳逻辑方法、多属性决策方法、模糊数学方法、主成分分析方法、人工智能方法、系统分析方法等，具体说明如下。（1）针对基于相似案例分析的决策方法的研究框架，主要采用调查分析方法、文献研究方法、归纳逻辑方法和系统分析方法等。（2）针对案例表示与案例属性及其权重的确定方法研究，主要采用多属性决策方法、偏差分析方法、专家评价方法等。（3）针对相似历史案例的提取方法研究，主要采用多属性决策方法、模糊数学方法、概率论与统计方法等。（4）针对基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选方法研究，主要采用模糊数学方法、多属性决策方法、群决策理论与方法等。（5）针对基于相似案例分析的决策方法的应用研究，主要采用系统分析方法、多属性决策方法、二元语义表示模型、模糊数学方法、概率论与统计方法等。
基于上述内容，给出本书的技术路线，如图1-2所示。图1-2 本书的技术路线1.5 本书章节安排
本书共由8章构成，大体上遵循由浅入深、由理论到实践、循序渐进的顺序，本书结构具体说明如下。
第1章：绪论。首先介绍本书的研究背景、研究目标与研究意义，确定具体的研究内容与研究方案，并给出本书的结构。
第2章：相关研究文献综述。首先对文献检索情况进行分析，然后针对关于案例推理技术（CBR）、基于案例的决策理论（CBDT）的相关文献进行综述，最后对已有文献的贡献与不足进行总结。
第3章：基于相似案例分析的决策方法研究理论基础及研究框架。阐述及梳理本书研究所涉及的主要理论，主要包括案例推理技术和基于案例的决策理论，在此基础上，提出基于相似案例分析的决策方法的研究框架。
第4章：案例的表示与案例属性及其权重的确定方法。针对案例表示以及案例属性及其权重确定问题，分别给出历史案例与目标案例的表示方法、历史案例与目标案例的属性及其属性权重的确定方法。
第5章：相似历史案例的提取方法。针对相似历史案例的提取问题，分别给出案例属性相似度的计算方法、案例相似度的计算方法、相似历史案例集的构建方法。其中，案例属性相似度的计算方法主要包括属性值为清晰符号、清晰数、区间数、模糊语言变量、随机变量以及文本等情形的相似度计算方法。
第6章：基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选方法。针对基于相似案例分析的备选决策方案的生成与优选问题，分别给出基于相似案例分析的备选决策方案的生成方法、备选决策方案的排序与优选方法以及基于相似案例分析的备选决策方案生成与优选的计算步骤。
第7章：基于相似案例分析的决策方法的应用研究。围绕现实中的若干典型决策分析问题，如煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选、地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择、E-commerce商品推荐方案生成与优选、钢铁企业商业模式的选择等问题，描述其现实背景，明确研究意义，并依据本书所提出的基于相似案例分析的决策方法进行应用研究，验证所提出的方法的可行性、有效性和实用性。
第8章：结论与展望。总结与阐述本书的主要成果及结论、主要贡献，分析本书研究工作的局限；最后，对需要进一步研究的工作做出说明。1.6 本书创新性工作说明
本书针对基于相似案例分析的决策方法与应用进行了探讨及研究，针对现有研究的薄弱之处，主要开展了以下几个方面的创新性工作。（1）给出基于相似案例分析的决策方法的研究框架。吸收两个最具代表性的案例决策理论——CBR和CBDT的优势之处，并提出了一个新的基于相似案例分析的决策方法的研究框架。具体的，给出基于相似案例分析的决策分析范式的描述、基于相似案例分析的决策方法的研究框架的描述以及研究框架的有关说明。（2）给出案例表示与案例属性及其权重确定方法。具体的，分别提出历史案例与目标案例的形式化表示方法、基于偏差度分数的历史案例的属性确定方法、基于群体语言评价信息的目标案例的属性确定方法以及综合考虑主客观因素的属性权重的确定方法。（3）给出相似历史案例的提取方法。具体的，分别给出历史案例与目标案例间的案例属性相似度的计算方法、历史案例与目标案例间的案例相似度的计算方法以及相似历史案例集的构建方法。（4）给出基于相似案例分析的备选决策方案生成与优化方法。具体的，分别给出基于相似案例分析的备选决策方案的生成方法、备选决策方案的排序与优选方法以及基于相似案例分析的备选决策方案生成与优选的计算步骤。（5）开展基于相似案例分析的决策方法的应用研究。具体的，分别给出基于相似案例分析的煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选方法、基于相似案例分析的地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择方法、基于相似案例分析的E-commerce商品推荐方案生成与优选方法以及基于相似案例分析的钢铁企业商业模式的选择方法。
本书提出的理论与方法不仅能够解决煤矿瓦斯爆炸突发事件应急方案生成与优选、地铁车站建设项目风险应对策略生成与选择、E-commerce商品推荐方案生成与优选、钢铁企业商业模式的选择等典型的实际决策问题，还可以扩展到现实中其他大量的具有复杂特征的决策问题，如新产品设计方案生成及优选问题、企业文化移植方案生成与优选问题、新产品开发项目风险应对策略选择问题、台风突发事件应急预案生成与优选问题等。本书的研究工作及研究成果对基于相似案例分析的决策方法的研究提供了理论方法层面和实际应用层面的借鉴与指导。1.7 数学符号及用语的说明
由于本书使用的符号、变量和参数较多，因此，在全书的撰写过程中，对每章各小节中不同研究问题用到的参数和变量均重新定义。同一章节的同一研究问题中，表示各参数和变量的数学符号具有一致的含义，不同研究问题之间的数学符号没有联系。第2章相关研究文献综述
基于相似案例分析的决策方法的研究是一个崭新的课题，其在现实中具有广泛的实际应用背景。目前，可以看到许多学者从不同的视角进行了相关研究，提出了若干决策模型和决策方法，这些研究成果是本书后续研究的重要基础。同时，已有相关研究中涉及的理论与模型对于本书的研究也具有很好的借鉴和参考价值。本章分别从案例推理技术和基于案例的决策理论两方面进行相关研究成果的文献综述。在文献检索时，以公开的国内外学术数据库为主要检索源。通过对基于相似案例分析的决策方法的相关研究文献进行综述与分析，总结已有研究的贡献与不足，为本书后续研究工作的开展奠定基础。2.1 文献检索情况概述
本节主要对基于相似案例分析的决策方法的相关研究文献检索情况进行简要说明，主要包括文献检索范围分析、相关文献情况分析和研究趋势分析。2.1.1 文献检索范围分析
为了明确文献的综述范围，这里首先对案例决策理论与方法研究的发展历史和脉络进行分析，从而进一步确定本书研究主题的范畴和所需的相关研究文献。对案例决策理论与方法的研究始于对人类认知过程的研究，即人们在认识新事物时，往往习惯于将其与头脑中已有的事物进行类比，通过比较来加深对新事物的认识。随之，学者们将这个思想引入解决实际问题的研究中，即利用以前解决问题的经验对当前类似的情况进行分析和推理，从而得到解决新问题的方法，并将[18]它上升到方法学的角度，便产生了案例推理技术（CBR），它的产生推动了案例决策理论与方法的发展，大量针对具有复杂特征实际问题的CBR的研究成果广泛呈现。之后，决策理论与案例推理技术开始融合，同时，伴随着一些实验或实证研究的开展，以及人们对期望[19]效用理论的质疑，基于案例的决策理论（CBDT）应运而生。目前，在有关案例决策理论与方法的研究方面，可以看到许多相关文献主要是围绕最具代表性的CBR和CBDT展开的。已有研究主要是针对特定的具有复杂特征的实际问题给出解决方法或者给出理论或描述性模型，且已有的关于CBR决策方法与技术的研究成果很少或没有考虑问题求解的效果，很少考虑决策案例属性特征的提取，很少考虑决策案例属性特征值具有多种不同类型的情形，很少考虑对提取的案例如何进行修正并如何形成有效的决策方案，更缺少综合考虑以上这些情形的系统性研究；而已有的关于CBDT的研究成果明显缺乏面向实际应用的决策方法与技术的研究。
通过对已有研究的系统分析，作者发现需要对现实中典型的具有复杂特征的决策问题进行提炼与归纳，并针对已有研究的薄弱之处，进一步深入研究基于相似案例分析的决策方法，并给出一些面向典型问题的应用研究。这里可以把与本书关注研究的相关文献分为两个方面：一是关于CBR的研究文献，二是关于CBDT的研究文献。基于上述分析，下面给出相关文献情况分析。2.1.2 相关文献情况分析
本书对基于相似案例分析的决策方法的相关文献采用的检索方式是题名或关键词检索。在对英文期刊进行检索时，以case-based reasoning、case-based decision（以及这些词语的缩写形式或相近词语）为题名或关键词进行检索；在对中文期刊数据库进行检索时，以案例推理、案例决策（以及相近词语）为题名或关键词进行检索。本书以Elsevier Science（ScienceDirect）、IEL全文数据库、EBSCO数据库、美国运筹与管理学会Informs平台（包括12种全文期刊）、Wiley InterScience期刊数据库、Springer Link全文期刊数据库和中国学术期刊网全文数据库（CNKI）为检索源，进行了中英文文献检索。经检索，发现有许多国内外学者和学术团队从事该方面的研究，如Shank、Abelson、Kolodner、Poter、Wilsond、Gilboa、Schmeidler、Guerdjikova、Golosnoy、Hüllermeier、史忠植、熊范纶、杨善林、刘大有、徐夫田、胡良明、杨瑾、杭小树、樊治平、李锋刚、倪志伟、刘思峰、薛求知、王君、张英菊、仲秋雁、达庆利、梁昌勇、周凯波、王清、赵勇、饶从军等，以及由德国政府资助的Kaiserslautern大学的人工智能和知识系统研究小组、马萨诸塞州州立大学的Rissland研究小组、美国海军人工智能实验室的智能辅助决策研究小组和中国科技大学、华中科技大学、吉林大学、东北大学、合肥工业大学等大学的学术团队等。涉及的国际期刊主要有：Science、The Quarterly Journal of Economics、Games and Economic Behavior、Economic Theory、Uncertainty and Risk、Omega-The International Journal of Management Science、IEEE Transactions on Systems， Man and Cybernetics、Fuzzy Sets and Systems、Decision Sciences、Information Sciences、Expert Systems with Applications等。截止到2017年7月1日，从中英文数据库中检索到上述主题的中文和英文文献总数以及与本书研究密切相关的文献数量如表2-1所示，表2-1中对检索结果不为0的检索条件进行了列举和说明。表2-1 相关文献的检索情况续表
通过对这些文献进行进一步的浏览和分类，并根据本书研究需要，将从关于CBR的研究、关于CBDT的研究两个方面进行文献的简要综述。此外，本书在应用研究部分还会涉及一些现实中典型的具有复杂特征的决策问题，为论述清晰与明确起见，这里仅对与提出本书方法研究框架及决策方法相关的文献进行综述，针对典型决策问题的文献综述，将在后续章节中展开。2.1.3 研究趋势分析
为了确定基于相似案例分析的决策方法的相关研究趋势，作者首先对以案例决策为研究主题的国际期刊论文进行了检索，即利用ISI Web of Knowledge平台下的Web of Science数据库，以“case-based”且“decision”为检索的本体词源，进行了引文报告的创建和分析。图2-1和图2-2分别展示了以案例决策为研究主题的文献的每年发表情况（即每年发表的文献数）和针对这些文献的每年引用情况（即每年的引文数）。从图2-1和图2-2可以看出，近年来，关于案例决策研究的每年出版的文献数以及每年的引文数都总体呈现上升趋势，这说明国际学术界对于案例决策研究具有良好的关注度，且很多学者仍在开展以案例决策为主题的研究。图2-1 以案例决策为研究主题的文献发表情况图2-2 以案例决策为研究主题的文献引用情况
此外，作者还以CNKI知识搜索中的学术趋势为分析工具，进行了学术趋势分析。图2-3和图2-4分别展现了案例决策研究的学术关注度和用户关注度。由图2-3和图2-4可知，案例决策研究的学术关注度和用户关注度总体上呈现大幅上升并趋于稳定的趋势，这说明国内学术界关于案例决策研究具有良好的关注度，且很多学者仍在开展以案例决策为主题的研究。
综上，研究趋势说明基于相似案例分析的决策方法的研究是一个日趋受到关注的热点问题，进而说明了本书研究的价值和意义。图2-3 案例决策研究的学术关注度图2-4 案例决策研究的用户关注度注：表示标识点数值高于前后两点，且与前一数值点相比增长率高于30%。2.2 关于案例推理技术（CBR）的研究
案例推理技术（CBR）自被提出之后，得到了许多学者的广泛关注，有关CBR的研究成果可以分为五个方面，即CBR研究的兴起与发展、基于案例推理的决策技术、案例属性选择技术、多策略相似性检索方法、有关CBR应用研究及系统开发。本小节将针对这五个方面分别进行文献综述。2.2.1 CBR研究的兴起与发展
关于CBR的研究最早可以追溯到美国耶鲁大学的Schank和Abelson在1977年出版的著作Scripts， Plans， Goals， and Understanding： An Inquiry into Human Knowledge Structures ，在该[27]著作中，他们提出了用脚本的方法表示知识。之后，在Schank于1983年出版的著作Dynamic Memory：A Theory of Reminding and Learning in Computers and People 中可以看到突破性的研究，即他首次提出了CBR理论的认知模型及框架，奠定了CBR研究的理论基础[28]。此后，Schank的学生Kolodner于1983年在动态记忆模型的基础上开发了问答式专家系统CYRUS，这成为后续CBR系统研究的基础[29]。其后，CBR的发展大致经历了三个阶段：简单应用阶段（1984～1993年）、快速发展阶段（1994～2003年）和理论逐步完善阶段（2004年至今）。（1）简单应用阶段[30]
该阶段出现了一些关于CBR的应用系统，如Mediator、[31][32][33]Persuader、CASEY和CHEF等，但研究主要集中在美国地区。此外，中国及其他地区的学者们也开始关注CBR的应用研究，如中国[34]科学院的史忠植教授提出记忆网的案例表示模型等。该阶段针对CBR研究的一些特点主要体现为：案例的检索主要通过采用简单的K近邻算法实现；相对比较简单的推理机制；CBR中除案例检索外的其他环节的完成都需要人的参与。（2）快速发展阶段
在该阶段，CBR理论和方法研究得到广泛关注，两个以CBR为主题的国际会议的召开便能说明这一点。其一是EWCBR（European [35]Conference/Workshop on Case-Based Reasoning），该会议共召开了9届，先分别于1993年和1994年在德国与法国连续召开了两次，后来逢双数年每两年召开一次；其二是ICCBR（International [36]Conference on Case-Based Reasoning），该会议共召开了8届，首次于1995年在葡萄牙召开，后来逢单数年每两年召开一次。2010[36]年这两个学术会议合并召开，统称为第18届ICCBR。该阶段针对CBR研究的一些特点主要体现为：集中在案例表示和CBR模型上；研究范围扩大到欧洲和亚洲等地区；应用领域日趋扩大，与此同时，数据挖掘等领域的思想和方法在CBR研究中得到应用；不确定性理论在CBR研究中得到应用。（3）理论逐步完善阶段
该阶段ICCBR、EWCBR、IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）和AAAI（American Association for Artificial Intelligence）等国际学术会议推动了CBR理论体系的日趋完善，该阶段针对CBR研究的一些特点主要表现为：多技术融合，如模糊集和粗[37]糙集等在CBR研究中得到进一步的应用，又如人工神经网络、遗传算法、数据挖掘和基于规则的推理等方法与技术和CBR进一步融合[37]；开始重视案例库的维护，如案例的增加、删除和修改，它是确[38]保CBR具有自增量学习的重要方式；集中于案例数据模型和逻辑[39]框架，如提出了CBR的5R循环模型等。2.2.2 基于案例推理的决策技术
针对基于案例推理的决策技术的研究引起了学者们的广泛关注，学者们立足于不同的实际决策问题，提出了若干基于CBR的决策方法与技术，举例如下。[40]
高莹和钱建华等（1999）提出了基于CBR的群体决策支持的结构框架和过程框架，并介绍了应用这一成果的优点，同时指出了部分需要进一步发展和研究的问题。[41]
Haque等（2000）提出了在并行工程环境下运用CBR为项目经理或工程师提供新产品开发决策支持方法与技术，并针对运用CBR时涉及的案例收集、案例维护以及修正和检索等问题进行了探讨。[42]
赵卫东等（2000）讨论了在复杂决策背景下的基于CBR的决策问题求解策略，提出了一种不完全信息下的CBR决策支持框架，并将之用于医疗诊断。[43]
徐晓臻和高国安（2001）将CBR用于多准则综合评价中，具体讨论了方案库和评价结果库的建立，并将其用关系数据库的格式进行存储，提出了基于灰色关联理论和模糊集理论相结合的相似度计算方法，从而可以准确地检索到相近案例，对给定方案做出定性或者定量评价。[44]
汪季玉和王金桃（2003）从理论上论证了CBR在危机管理应急决策领域的应用价值，提出了一种基于CBR的应急决策支持系统，并探讨了系统的体系框架和推理机制。[45]
路云等（2005）提出了一种基于CBR的企业经营决策支持模型的设计思想和实现方法。该模型通过对案例库中记忆的源案例企业的经营指标进行相似性搜索，在分析源企业实施的各项决策及实施后收到的经营效果的基础上，对目标企业未来经营策略进行指导。[46]
李锋刚（2007）通过结合CBR、优化理论和决策技术，提出了一种新型的基于优化型CBR的智能决策技术，并探讨了决策案例的表示，决策案例的组织和索引、修正、学习，以及决策案例库的维护，同时构建了相应的决策支持系统。[47]
张英菊等（2009）在分析应急案例特征的基础上，设计了一种基于概念树—突发事件本体模型—事件元模型三层架构的应急案例通用的案例描述与组织方法，并设计及开发了基于CBR的应急辅助决策原型系统。[48]
张贤坤（2012）以不确定情形下基于案例推理的应急决策提供逻辑基础为目标，给出了基于CBR的应急决策方法与技术，并重点研究了突发事件不确定性应急案例知识表示及推理问题。
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