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（1）基于知识图谱的火灾应急信息体系构建方法

火灾应急管理中存在大量非结构化文本数据，包括历史火灾事故报告、应急处置记录、现场勘查文档等，这些数据蕴含着丰富的应急处置经验和规律性知识，但由于缺乏有效的组织和利用手段，导致宝贵的应急知识难以在新的火灾事件中发挥指导作用。传统的应急决策主要依赖决策者的个人经验和有限的案例记忆，在面对复杂多变的火灾场景时往往难以快速作出科学合理的判断。知识图谱技术为解决这一问题提供了新的思路，通过将分散的文本信息转化为结构化的知识网络，能够实现对海量应急案例的系统性整理和智能化应用。

在构建火灾应急知识图谱的过程中，首先需要设计符合火灾应急领域特点的本体模型作为知识表示的框架。本体模型定义了火灾应急领域的核心概念、概念之间的关系以及概念的属性，形成了知识图谱的顶层架构。火灾应急本体主要包含五大类实体：火灾事故实体描述火灾的基本特征如起火位置、起火原因、火灾等级等；建筑环境实体刻画建筑物的结构特点、消防设施配置、人员分布状况等；应急资源实体涵盖消防车辆、灭火装备、救援人员等可调配资源；处置措施实体记录灭火方法、疏散路径、警戒范围等具体行动；事故后果实体反映人员伤亡、财产损失、环境影响等结果信息。这些实体类型之间通过多种语义关系相互连接，例如起火原因导致火灾类型、建筑结构影响火势蔓延、应急资源支持处置措施、处置措施决定事故后果等，形成了一个复杂的知识网络。

信息抽取是将非结构化文本转化为知识图谱的关键步骤。采用命名实体识别技术从火灾事故报告中自动提取实体信息，需要针对火灾应急领域的特殊性构建专门的识别模型。通过对大量火灾事故报告进行标注，建立训练语料库，利用条件随机场或深度学习方法训练实体识别模型，使其能够准确识别文本中的火灾特征、建筑信息、应急行动等关键要素。同时还需要进行关系抽取，识别实体之间的语义联系，例如从"由于电气线路老化引发火灾"中抽取起火原因与火灾事故的因果关系。在信息抽取的基础上，将提取的实体和关系与预定义的本体模型进行映射和融合，补充实体的属性信息，建立实体之间的关联，最终形成完整的火灾应急知识图谱。

知识图谱的构建不是一次性的过程，而是需要持续更新和完善的动态系统。随着新的火灾事故案例的不断积累，知识图谱应该能够自动吸收新的知识，扩展知识网络的覆盖范围。通过建立知识图谱的增量更新机制，当有新的事故报告输入时，系统自动进行信息抽取和知识融合，将新知识整合到现有图谱中。同时还需要建立知识质量控制机制，对抽取的信息进行验证和清洗，识别和消除冲突信息，保证知识图谱的准确性和一致性。此外，知识图谱还应该支持多种查询和推理功能，能够根据用户的需求快速检索相关知识，发现隐含的知识关联，为应急决策提供知识支撑。

（2）贝叶斯网络驱动的火灾态势推理机制设计

火灾应急决策的核心挑战在于信息的不完整性和不确定性。当火灾发生时，决策者往往只能获得部分火灾信息，如起火地点、初步观察到的火势情况等，而对于火灾的发展趋势、可能造成的后果等关键信息则处于未知状态。在这种情况下，如何基于有限的已知信息对火灾的整体态势进行合理推断，是制定有效应急方案的前提。贝叶斯网络作为一种概率图模型，能够表示变量之间的依赖关系并进行不确定性推理，特别适合处理火灾应急决策中的信息不完整问题。

将知识图谱转化为贝叶斯网络需要解决知识表示形式的转换问题。知识图谱以实体和关系的形式组织知识，而贝叶斯网络以随机变量和条件概率的形式表达知识。转换的关键是选取火灾事故的关键特征作为贝叶斯网络的节点变量，这些特征应该对火灾的发展和应急决策具有重要影响。根据火灾应急领域的专业知识和知识图谱中的实体类型，选择建筑类型、起火原因、火灾规模、蔓延速度、人员被困情况等作为网络节点。每个节点对应知识图谱中的某类实体或实体属性，节点的状态则对应实体的不同取值，例如建筑类型节点可以有住宅、商业、工业等状态，火灾规模节点可以有小型、中型、大型等状态。通过定义规则将知识图谱中的实体信息映射为贝叶斯网络节点的状态，实现知识表示的转换。

贝叶斯网络的结构学习确定节点之间的依赖关系，反映火灾特征之间的因果联系。可以采用基于约束的学习方法，通过条件独立性测试发现变量之间的依赖关系，也可以采用基于评分的学习方法，搜索使网络结构得分最高的结构。在火灾应急场景中，可以结合领域知识和数据驱动的方法，先根据火灾发生发展的因果机理建立初步的网络结构，例如起火原因影响火灾类型、建筑结构影响蔓延速度、火灾规模和蔓延速度共同影响人员伤亡等，然后利用知识图谱中的实例数据对网络结构进行验证和调整。参数学习则是根据历史数据估计网络中的条件概率分布，即每个节点在给定父节点状态下的概率分布。将知识图谱中的火灾案例数据转化为贝叶斯网络的训练样本，利用最大似然估计或贝叶斯估计方法学习条件概率表，使网络能够刻画火灾特征之间的统计关联。

建立完整的贝叶斯网络后，可以进行多种类型的概率推理。当获得新火灾事故的部分信息时，将这些信息作为证据输入网络，利用贝叶斯推理算法计算其他未知节点的后验概率分布，从而推断火灾的可能发展情况。例如已知某火灾发生在高层住宅建筑、起火原因为电气故障，可以推理出火灾规模、蔓延速度、人员伤亡等变量的概率分布，识别最可能的火灾发展态势。还可以进行反向推理，根据观察到的火灾后果反推可能的起火原因或建筑条件，辅助火灾调查分析。此外，贝叶斯网络还支持敏感性分析，识别对目标变量影响最大的因素，为应急决策提供重点关注的方向。通过计算各个证据变量对目标变量概率分布的影响程度，可以确定哪些火灾特征信息最需要优先获取。

（3）案例相似度匹配的应急方案智能推荐策略

在推断出火灾可能的发展态势后，需要快速生成相应的应急决策方案。传统的方案制定方法依赖专家经验和手工编制，耗时较长且难以保证方案的全面性和科学性。基于案例推理的思想，可以通过检索历史上与当前火灾相似的案例，参考这些案例中采用的成功处置方案，快速生成当前火灾的应急方案。案例相似度匹配是实现这一过程的核心技术，需要综合考虑火灾特征的多个维度，科学度量案例之间的相似程度。

火灾案例的相似度计算需要建立多维度的相似性评价体系。火灾事故具有多方面的特征，包括起火位置、火灾类型、建筑环境、火势规模、天气条件等，不同特征对应急决策的影响程度各不相同。在计算相似度时应该对不同特征赋予不同的权重，突出关键特征的作用。可以利用贝叶斯网络的敏感性分析结果来确定特征权重，敏感性越高的特征对火灾发展和后果的影响越大，在相似度计算中应该占据更大的权重。对于每个特征维度，需要定义合适的相似度度量方法。对于类别型特征如建筑类型、起火原因等，可以采用完全匹配或基于本体层次结构的语义相似度计算方法；对于数值型特征如火灾面积、人员数量等，可以采用归一化的距离度量方法。将各个特征维度的相似度按权重进行加权求和，得到案例的综合相似度。

import numpy as np import pandas as pd from collections import defaultdict import json class FireEmergencyKG: def __init__(self): self.entities = defaultdict(dict) self.relations = [] self.entity_types = ['fire_event', 'building', 'resource', 'measure', 'consequence'] def add_entity(self, entity_id, entity_type, attributes): self.entities[entity_type][entity_id] = attributes def add_relation(self, source, relation_type, target): self.relations.append({'source': source, 'type': relation_type, 'target': target}) def extract_entities(self, text): extracted = [] keywords = { 'fire_event': ['火灾', '起火', '着火'], 'building': ['建筑', '楼房', '厂房'], 'resource': ['消防车', '救援队', '装备'], 'measure': ['灭火', '疏散', '警戒'], 'consequence': ['伤亡', '损失', '破坏'] } for etype, kwords in keywords.items(): for kw in kwords: if kw in text: extracted.append({'type': etype, 'text': kw}) return extracted class BayesianNetwork: def __init__(self): self.nodes = {} self.structure = {} self.cpt = {} def add_node(self, node_name, states): self.nodes[node_name] = states self.structure[node_name] = [] def add_edge(self, parent, child): if child in self.structure: self.structure[child].append(parent) else: self.structure[child] = [parent] def learn_cpt(self, data): for node in self.nodes: parents = self.structure.get(node, []) if not parents: counts = data[node].value_counts() self.cpt[node] = (counts / len(data)).to_dict() else: parent_cols = parents + [node] grouped = data[parent_cols].groupby(parent_cols).size() total = data[parents].groupby(parents).size() self.cpt[node] = {} for idx, val in grouped.items(): parent_vals = idx[:-1] if len(parents) > 1 else idx[0] node_val = idx[-1] key = (parent_vals, node_val) self.cpt[node][key] = val / total.get(parent_vals, 1) def inference(self, evidence): posterior = {} for node in self.nodes: if node in evidence: posterior[node] = {evidence[node]: 1.0} else: posterior[node] = self._compute_posterior(node, evidence) return posterior def _compute_posterior(self, node, evidence): states = self.nodes[node] probs = {} for state in states: prob = self.cpt.get(node, {}).get(state, 0.1) parents = self.structure.get(node, []) for parent in parents: if parent in evidence: parent_val = evidence[parent] key = (parent_val, state) prob *= self.cpt.get(node, {}).get(key, 0.5) probs[state] = prob total = sum(probs.values()) if total > 0: probs = {k: v/total for k, v in probs.items()} return probs def sensitivity_analysis(self, target_node, evidence_nodes): sensitivity = {} base_evidence = {} base_result = self.inference(base_evidence) base_prob = base_result.get(target_node, {}) for ev_node in evidence_nodes: for state in self.nodes.get(ev_node, []): test_evidence = {ev_node: state} test_result = self.inference(test_evidence) test_prob = test_result.get(target_node, {}) diff = sum(abs(test_prob.get(s, 0) - base_prob.get(s, 0)) for s in self.nodes.get(target_node, [])) sensitivity[f"{ev_node}={state}"] = diff return sensitivity class CaseBasedReasoning: def __init__(self, case_base): self.case_base = case_base self.feature_weights = {} def set_weights(self, weights): self.feature_weights = weights def calculate_similarity(self, case1, case2): similarity = 0 total_weight = 0 for feature, weight in self.feature_weights.items(): if feature in case1 and feature in case2: if case1[feature] == case2[feature]: similarity += weight elif isinstance(case1[feature], (int, float)): val1 = case1[feature] val2 = case2[feature] max_val = max(abs(val1), abs(val2), 1) feat_sim = 1 - abs(val1 - val2) / max_val similarity += weight * feat_sim total_weight += weight return similarity / total_weight if total_weight > 0 else 0 def retrieve_similar_cases(self, query_case, top_k=5): similarities = [] for idx, case in enumerate(self.case_base): sim = self.calculate_similarity(query_case, case) similarities.append((idx, sim, case)) similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) return similarities[:top_k] def evaluate_adaptation(self, case, current_resources): score = 0 required = case.get('required_resources', {}) for res_type, amount in required.items(): available = current_resources.get(res_type, 0) if available >= amount: score += 1 else: score += available / amount return score / len(required) if required else 0 def recommend_plan(self, query_case, current_resources): similar_cases = self.retrieve_similar_cases(query_case) recommendations = [] for idx, similarity, case in similar_cases: adaptation = self.evaluate_adaptation(case, current_resources) combined_score = 0.6 * similarity + 0.4 * adaptation recommendations.append({ 'case_id': idx, 'similarity': similarity, 'adaptation': adaptation, 'score': combined_score, 'plan': case.get('emergency_plan', {}) }) recommendations.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True) return recommendations class FireEmergencyDSS: def __init__(self): self.kg = FireEmergencyKG() self.bn = BayesianNetwork() self.cbr = None def build_kg_from_reports(self, reports): for report_id, report_text in enumerate(reports): entities = self.kg.extract_entities(report_text) for ent in entities: self.kg.add_entity(f"{ent['type']}_{report_id}", ent['type'], {'text': ent['text']}) def build_bn_structure(self): self.bn.add_node('building_type', ['residential', 'commercial', 'industrial']) self.bn.add_node('fire_cause', ['electrical', 'gas', 'arson']) self.bn.add_node('fire_scale', ['small', 'medium', 'large']) self.bn.add_node('spread_rate', ['slow', 'moderate', 'fast']) self.bn.add_node('casualties', ['none', 'minor', 'severe']) self.bn.add_edge('building_type', 'fire_scale') self.bn.add_edge('fire_cause', 'fire_scale') self.bn.add_edge('fire_scale', 'spread_rate') self.bn.add_edge('spread_rate', 'casualties') def train_bn(self, training_data): self.bn.learn_cpt(training_data) def infer_fire_situation(self, partial_info): return self.bn.inference(partial_info) def analyze_key_factors(self): evidence_nodes = ['building_type', 'fire_cause', 'fire_scale'] return self.bn.sensitivity_analysis('casualties', evidence_nodes) def initialize_cbr(self, case_base): self.cbr = CaseBasedReasoning(case_base) sensitivity = self.analyze_key_factors() weights = {'building_type': 0.3, 'fire_cause': 0.2, 'fire_scale': 0.3, 'spread_rate': 0.2} self.cbr.set_weights(weights) def generate_emergency_plan(self, fire_info, available_resources): situation = self.infer_fire_situation(fire_info) query_case = {**fire_info, 'predicted_casualties': max(situation.get('casualties', {}), key=situation.get('casualties', {}).get)} recommendations = self.cbr.recommend_plan(query_case, available_resources) return recommendations if __name__ == "__main__": dss = FireEmergencyDSS() reports = [ "高层住宅电气线路老化引发火灾蔓延迅速造成人员伤亡", "商业建筑燃气泄漏导致爆燃火灾规模较大", "工业厂房电焊作业引起小规模火灾及时扑灭" ] dss.build_kg_from_reports(reports) dss.build_bn_structure() training_data = pd.DataFrame({ 'building_type': ['residential', 'commercial', 'industrial'] * 10, 'fire_cause': ['electrical', 'gas', 'arson'] * 10, 'fire_scale': ['large', 'large', 'small'] * 10, 'spread_rate': ['fast', 'fast', 'slow'] * 10, 'casualties': ['severe', 'minor', 'none'] * 10 }) dss.train_bn(training_data) case_base = [ {'building_type': 'residential', 'fire_scale': 'large', 'required_resources': {'fire_trucks': 5, 'firefighters': 30}, 'emergency_plan': {'action': 'full_evacuation', 'tactics': 'offensive'}}, {'building_type': 'commercial', 'fire_scale': 'medium', 'required_resources': {'fire_trucks': 3, 'firefighters': 20}, 'emergency_plan': {'action': 'partial_evacuation', 'tactics': 'defensive'}} ] dss.initialize_cbr(case_base) current_fire = {'building_type': 'residential', 'fire_cause': 'electrical'} resources = {'fire_trucks': 6, 'firefighters': 35} plans = dss.generate_emergency_plan(current_fire, resources) print("火灾态势推理结果:") situation = dss.infer_fire_situation(current_fire) for node, probs in situation.items(): print(f"{node}: {probs}") print("\n推荐应急方案:") for i, plan in enumerate(plans[:3], 1): print(f"方案{i} - 相似度:{plan['similarity']:.2f} 适应度:{plan['adaptation']:.2f}") print(f" 行动策略: {plan['plan']}")

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