【摘 要】
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传统的铁路行车事故救援多采用人工方式给出救援方案,但事故受多方面因素的影响,救援人员很难及时的给出科学合理的救援方案。针对已有救援知识不完备、不系统的特点,提出规
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传统的铁路行车事故救援多采用人工方式给出救援方案,但事故受多方面因素的影响,救援人员很难及时的给出科学合理的救援方案。针对已有救援知识不完备、不系统的特点,提出规则推理(Rule-based Reasoning,RBR)和案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)相结合的两级分层推理框架,给出了系统流程图,说明了RBR与CBR的具体实现方法,并将自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Map,SOFM)应用到事例检索中,有效地提高了检索的效率。仿真实验结果表明系统取得了良好的效果。克服了单一推理的缺点,实现了对救援理论和经验的复用,提高了系统的效率和综合推理能力,并使系统具有了学习能力。研究结果为进一步应用奠定了基础。
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