用于决策支持的辩证分析方法及其知识管理模型研究

由于现代组织的环境日趋复杂，变化日益加快，组织中知识的增长呈现非单调性，信息可能是动态变化且具有不完整、不一致或不确定等性质。如何在计算技术的支持下，将信息优势转化为决策优势是当前很多组织面临的困难问题。本课题旨在打破现有知识管理系统与决策支持系统相分离的现状，引入"辩证分析"概念，研究用于决策支持的辩证分析理论和基于辩证分析的人机协同决策支持方法论。基于这种新的决策支持方法，提出面向辩证分析的知识表示框架，以及"本体+搜索引擎+论据+辩证分析引擎"的知识管理新模型，并研制基于多Agent的人机协同决策分析工具原型系统，以解决开放、集成环境中知识、信息不确定条件下的知识再评估问题，提升知识资产的价值创新，改善辅助决策的效果。本项目将以未来我军指挥决策空间的构建为背景开展研究，但研究结果对关于行为或计划的其他领域的辅助决策和知识管理具有普遍的指导意义。

本课题系统地研究了辩证推理及其实现技术，通过引入“辩证分析”概念，提出了用于多方论据博弈的辩证分析模型Arena。Arena借鉴了中国武术的擂台比武思想，将多方论据博弈转化为两两之间的对话博弈，从而模型化了多个主张不同的Agent通过辩论寻求可辩护论据的动态过程，形成表示多方论据博弈的辩证分析树网格。Arena是一个理性辩论空间，它为论据博弈的多个参与者提供了一个竞争的辩论平台。本课题将Arena应用于数据挖掘领域，提出了关联规则挖掘的知识评估方法和多Agent从辩论中联合学习的方法MALA。实验表明，这些方法应用到分类器均能较大幅度地提高分类准确率。本课题将辩证分析应用于辅助决策领域，提出了用于辅助决策的辩证分析模型DAM-DS，并将该模型应用于医疗方案的辅助决策，研制了原型系统SmartDoctor。同时，课题还研究了基于本体的知识管理，提出了一种“保证语义正确性的动态分层集成数据访问方法”，并申请了国家发明专利。项目研究成果对关于行为或计划的其他领域的辅助决策和知识管理具有普遍的指导意义。