城市关键基础设施网络脆弱性关联分析的本体配置研究

基本信息
批准号:71774043
项目类别:面上项目
资助金额:50.00
负责人:李向阳
学科分类:
依托单位:哈尔滨工业大学
批准年份:2017
结题年份:2021
起止时间:2018-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:王恩雁,于峰,刘昭阁,王培欣,王诗莹,张佰尚,朱晓鑫,张浩,张洞
关键词:
案例驱动关键基础设施网络情景应对本体配置脆弱性关联
结项摘要

Knowledge supporting vulnerability analysis of urban CIN comes from three kinds of resources that are local historical experience, a wide range of relevant data and information, and related knowledge accumulation. This project is going to research how to use these resources to extract two kinds of modeling methods and one ontology method for vulnerability interdependency analysis of CIN. Firstly, based on case-based reasoning, make full use of historical cases and construct a case-driven method for recognizing the vulnerability interdependency rule of urban CIN. Secondly, based on statistical and survey information, explore an integrated mapping method for uncertain interdependency relationship analysis of urban CIN vulnerability by visual techniques including complex network, scenario embedding, mass maps and fault-tree. Thirdly, extract a method for ontology construction, sharing and configuration of urban CIN vulnerability interdependency.

城市CIN脆弱性分析的支持知识来自三类资源:本地历史经验、大范围的相关数据和信息、相关知识积累。本项目将研究如何利用这些资源来提炼CIN脆弱性关联分析的两类建模和一类本体方法:①基于案例推理技术,充分利用历史案例,构建认知CIN脆弱性关联规律的案例驱动方法。②基于统计和调查信息,借助复杂网络、情景嵌入、乱象图和故障图等可视化技术,探索CIN脆弱性的不确定关联关系分析的集成映射方法。③提炼CIN脆弱性关联的本体构建-共享-配置方法。

项目摘要

城市关键基础设施网络(Critical Infrastructure Networks, CIN)之间具有密切耦合的复杂关联关系,加之级联灾害情景的复杂性、动态性、不确定性等特征,使得CIN脆弱性关联分析成为一项复杂系统工程。精准有效的脆弱性分析需要集成共享多方知识资源,当前各组织信息壁障极易造成知识集成不充分,甚至造成关联分析失效。与这一实践问题对应的理论科学问题是:从“脆弱性关联问题发现”至“发现脆弱性关联问题的知识支持”,需要相关的指导理论模型和工作分析方法。.本项目在历史案例、大范围的相关数据和信息、多方知识积累等三类资源支持下,提炼了城市CIN脆弱性关联分析的两类建模和一类本体方法:①借鉴历史经验,支撑相似情景下的关联失效情景重构与CIN脆弱性评价,构建了CIN脆弱性关联规律经验重用的案例驱动方法;②面向灾害情景超出历史案例经验、知识共享不充分、新涌现CIN关联问题等现实情况造成的知识不确定性问题,集成故障树、乱象图和情景想定等不确定性分析技术,提出了CIN脆弱性关联分析的知识集成映射方法;③聚焦组织间情景信息差异带来的知识鸿沟和语义沟通障碍问题,以本体的建模-映射-重用为框架建立跨组织知识交互渠道,提出了CIN脆弱性关联分析的知识本体配置方法。.通过样本单位的现实用例发现:①案例驱动方法能够支持通过本、异地知识迁移,有效解决经验情景下的CIN关联识别与脆弱性分析问题,尤其是在复杂情景认知与CIN关联失效演化推断等任务中具有良好表现;②CIN脆弱性关联的知识不确定性是常态,集成映射方法通过对接故障树、乱象图和情景想定等技术,实现不确定性问题的分类分级应对,有效解决了案例等知识不充分造成的关联分析失效;③本体配置方法有助于通过及时有效的组织沟通实现关键知识传递,提升脆弱性关联分析的系统性和时效性。.本项目的研究成果集成了多种关键数据,包括武汉等样本单位的长期应急案例以及与CIN脆弱性分析相关的空间、网络开放、物联网等大数据支持,为本项目方法验证与后续研究提供重要支持。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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