一种基于矩阵融合算法的溃坝应急预案领域本体进化方法与流程

1.本发明属于水利工程技术的大坝风险管理领域，具体涉及一种基于矩阵融合算法的溃坝应急预案领域 本体进化方法。


背景技术：

2.中国是世界上水库大坝数量最多的国家，已建成各类水库大坝98112座，总库容8983亿m3。这些水 库大坝是国家重大基础设施，是经济社会发展和国家重大战略实施的基本保障，是生态文明建设的重要载 体，起到了防洪、发电、灌溉、供水等各种功能效益。但是随着水库大坝运行时间叠加，加上其本身工程 运行的复杂性、运行环境变化的不确定性，以及一些外部作用力的影响，如先天不足、管理薄弱、工程老 化等多重因素影响，水库大坝发生异常甚至溃决失事的可能性会长期存在，严重威胁着下游地区人民群众 生命财产安全。
3.我国大坝风险管理体系尚处于发展阶段，在溃坝风险防控非工程措施建设方面仍相对落后，大多数水 库特别是小型水库突发事件应急预案针对性弱，相应的应急管理响应机制还不完善，面对突发事件时的应 对保障能力薄弱，不时还会发生溃坝事件，造成生命财产损失。可见应急预案对于降低溃坝损失具有显著 作用。
4.随着经济社会的迅速发展以及我国社会和公众安全意识越来越高，对溃坝可能造成的人员伤亡和严重 经济损失越来越不能容忍。应急预案作为应急管理工作最为有效和重要的工具之一，需要具有更强的专业 性和针对性，更强调溃坝突发事件可能性及其后果分析的科学性和精确性。但是溃坝突发事件具有灾害蔓 延性、诱因复杂性、处置多范畴性等特点，而溃坝应急在实际处置情境中面临着大量不确定性。应急预案 不确定性包括人们对事物认识存在模糊性、未确知性等的主观不确定性和水文、气象、地理以及人为干扰 等多项因素影响导致洪水演进过程存在客观不确定性。消除溃坝应急的不确定性，继而提高溃坝应急预案 的可行性和准确性对于水库大坝风险管控和应急处置具有重要意义。
5.由于本体理论实现了对非结构化知识的获取，其在应急预案领域中有一定的运用，但对于水库大坝溃 坝应急预案的研究较少，大部分都是针对应急预案中人员结构、应急处置、应急响应等知识构建本体模型。 以往本体理论在应急预案的应用中，只针对于本体模型的构建，关于处理溃坝应急预案中不确定性及相应 的本体进化方法没有涉及。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种溃坝应急预案领域本体进化方法，以实现本 体理论在溃坝应急预案应用中的不确定性分析，以及应急预案的动态调整。
7.为实现上述发明目的，本发明提供一种基于矩阵融合算法的溃坝应急预案领域本体进化方法，其特征 在于包括如下步骤：
8.步骤一、构建溃坝应急预案框架
9.基于本体理论将溃坝应急预案文本形式化，构建关于溃坝应急预案的基本词汇术语表以及所述基本词 汇术语之间的本体知识库，并使用本体语言来定义所述本体知识库内部的规则，建立溃坝应急预案领域本 体模型；
10.步骤二、不确定性因素变更捕获
11.收集导致应急预案发生变化的不确定性因素；
12.步骤三、本体进化操作
13.按照收集的不确性因素的进化源，将新本体与源本体进行融合，不断获取领域内的新属性值、概念以 及关系，并抽取其中的基本词汇术语及基本词汇术语之间的关系，通过矩阵融合算法融入溃坝应急预案隐 性领域本体模型中，转化为溃坝应急预案显性领域本体模型；
14.步骤四、本体进化管理
15.对本体变更进行传播与扩散，并将新生成的本体模型整合到本体知识库，以数据的形式进行存储。
16.本发明有益效果：
17.本发明提出一种基于矩阵融合算法的溃坝应急预案领域本体进化方法，通过溃坝应急预案领域本体模 型的进化，修改领域本体中各要素之间的逻辑关系，从而改变溃坝应急预案领域本体知识库，消除应急要 素的不确定性，实现应急预案的动态化调整，有效应对了溃坝应急中的不确定性，为复杂实景下溃坝应急 预案的动态调整提供了科学依据。
附图说明
18.图1为本体进化一致性分析示意图；
19.图2为本体矩阵融合模型示意图；
20.图3为本体o
1实验
结构图；
21.图4为本体o
2实验
结构图；
22.图5为s＝0的本体结构图；
23.图6为s＝1的本体结构图；
24.图7为s＝3的本体结构图；
25.图8为初始本体结构图；
26.图9为待融合本体o
待
结构图；
27.图10为融合后的本体结构图；
28.图11为隐性领域本体模型抽取的核心概念。
具体实施方式
29.实施例1
30.本实施例提供一种基于矩阵融合算法的溃坝应急预案领域本体进化方法，包括如下步骤：
31.步骤一、构建溃坝应急预案框架
32.基于本体理论将溃坝应急预案文本形式化，构建关于溃坝应急预案的基本词汇术语表以及这些词汇之 间的本体知识库，并使用本体语言来定义其内部的规则，建立溃坝应
急预案领域本体模型。
33.溃坝应急预案领域本体模型包含两个部分：一是显性领域本体模型，这部分领域本体主要是应急预案 能直观呈现的内容，其抽取的主要依据是领域内相关导则、法律法规和技术标准。本实施例中，显性领域 本体模型抽取的核心概念如表1所示。二是隐性领域本体模型，这部分领域本体不作直观展示，它是预案 要素信息的隐性知识表达，其抽取的主要依据来源于溃坝应急的主观不确定性和客观不确定性。比如溃坝 后果、应急撤离时间等受不确定因素影响的知识，就划分到隐性领域。主观不确定性体主要现在应急撤离 和应急资源管理方面，例如应急撤离路线、应急撤离时间、应急资源需求、应急资源调配的不确定性等； 客观不确定性主要体现在降雨的时空差异及数据观测、入库洪水等级、溃坝模式及溃口流量、洪水过程和 水力参数的不确定等方面。本实施例中，隐性领域本体模型抽取的核心概念如图11所示。
34.表1显性领域本体模型的核心概念及其下属概念
35.[0036][0037]
计算机无法处理自然语言陈述，因此本体起着一个中间架构作用。本体将溃坝应急预案文本形式化， 构建关于溃坝应急预案的基本词汇术语表以及这些词汇之间的本体知识库，并使用其自有的web本体语言 (owl)来定义其内部的规则进行本体建模，为应急预案智能化分析系统中的概念理解提供了语义基础。 因此本体知识库相当于词典，知识就是本体模型中的词。
[0038]
步骤二、不确定性因素变更捕获
[0039]
本体的变更主要分为两种情况：
[0040]
①
用户驱动的变更，由用户在实际使用过程中所出现的一些特定的需求或者其它不确定性所决定的， 应用系统或其它软件根据外界变化所需要的变更，导致源本体更新，由专家发现并请求变更操作；
[0041]
②
数据驱动的变更，当溃坝应急预案初始本体中某一项指标的属性值发生变化，进而导致知识源发生 改变，这时就需要进行本体进化的变更请求。
[0042]
因此本体进化首先需要捕获不确定性因素，即收集导致应急预案发生变化的概念、关系以及实例数据 等，比如逃生人员数量、溃坝模式、洪水等级等。
[0043]
步骤三、本体进化操作
[0044]
当完成不确定性因素变更的捕获后，按照其进化源，将新本体与源本体进行融合，不断获取领域内的 新属性值、概念以及关系，并抽取其中的基本词汇术语及关系通过矩阵融合算法融入溃坝应急预案隐性领 域本体中，转化为显性领域本体模型。
[0045]
3.1使用本体编辑工具prot
égé
将初始应急预案的隐性领域本体转换成owl形式，记为本体o1，应急 预案不确定性导致变更的隐性领域本体记为o2。
[0046]
3.2本体融合就是将o1与o2按照一定的规则进行合并，根据本体融合算法，将两个
待融合的本体转 化为相对应的结构矩阵，通过矩阵融合算法运行计算得出融合后新本体的结构矩阵fn，最后通过矩阵转化 为本体结构形式，实现隐性领域本体进化，生成更加符合当前情形的领域本体。
[0047]
其中本体融合算法为：
[0048]
根据矩阵与本体的融合算法模型，概念数s不同时对应的算法不一样，具体算法分为两类。
[0049]
算法一：当s＝0时，融合算法被称作add算法，具体步骤如下：
[0050]
步骤1：c
new
＝c1∪c2∪{c
30
}＝{c
3i
|c
3i
∈c1∪c2，i＝1，2，...，m+n，且c
30
∈e}为新的概念集合，其 中c1＝{c
11
，c
12
，...，c
1m
}和c2＝{c
21
，c
22
，...，c
2n
}是领域e上的对应于源本体的两个概念集合，c
30
为领域e 上c1和c2中所有概念的父概念；
[0051]
步骤2：由新的概念集合构造出新的概念向量为g
new
＝(c
30
，c
31
，...，c
3，m+n
)
t
；
[0052]
步骤3：将两个待融合本体通过自然遍历的方式转化为两个结构矩阵f1和f2；
[0053]
步骤4：由f1*f2运算可得出e1＝(1，0，...，0)1×m，e2＝(1，0，...，0)1×n；
[0054]
步骤5：由f
newgnew
和得出c
3i
的所有概念，i＝0，1，2，...，m+n。
[0055]
步骤6：据此可构造出融合后的新本体o
new
。
[0056]
算法二：当s＞0时，融合算法被称作merge算法，具体步骤如下：
[0057]
步骤1：c1＝{c
11
，c
12
，...，c
1m
}和c2＝{c
21
，c
22
，...，c
2n
}是领域e上的对应于源本体的两个概念集合，以 其中一个概念集合为基准，将c1和c2的所有概念组成一个新的概念集记为c
new
，对相同的概念只取一个；
[0058]
步骤2：由新的概念集合构造出新的概念向量为g
new
＝(c
31
，c
32
，...，c
3，m+n-s
)
t
；
[0059]
步骤3：将两个待融合本体通过自然遍历的方式转化为两个结构矩阵f1和f2；
[0060]
步骤4：由f1*f2运算可以得出f
new
；
[0061]
步骤5：由f
newgnew
和得出ci的所有概念，i＝0，1，2，...，m+n-s。
[0062]
步骤6：据此可构造出融合后的新本体o
new
。
[0063]
步骤四、本体进化管理
[0064]
本体进化管理需将确认后的本体进化操作进行传播与扩散，并对新生成的本体模型进行整合到本体知 识库，作为数据的形式存储，文件格式主要是xml和owl。
[0065]
这部分工作主要是完成本体进化后的一些操作，如对变更的本体进行新的创建、增加、删除、改动等。 本体进化的管理就是不同版本之间的更迭，后期可能需要对某些版本进行溯源或者取消等，因此需要对本 体的变更过程进行管理。变更的传播通过数据调用达到变化的确认，对每一步的操作都需要以日志的形式 记录，并存储到数据库里面，方便后期随时查看。同时本体进化管理还提供了知识的查询和存储，为其它 应用模块提供知识的支持，协助用户访问本体知识库中的领域本体以及为其它应用模块与本体知识库间的 交互架好桥梁。
[0066]
相关内容的具体介绍：
[0067]
一、本体进化定义
[0068]
首先介绍本体的定义，本体(ontology)通俗一点可理解为“对象”，既可以是实际存在的物体，也可 以是关系、规则等虚拟逻辑上的存在，起初是为了研究哲学问题而引入的一种方法，用来描述客观世界中 存在的物体，现被用于人工智能、机器学习等计算机研究中。着人工智能(ai)的兴起，本体理论被广泛 应用到计算机领域中，虽然本体理论日益成熟，但对于本体的定义一直争论不休，随着本体研究的进一步 加深，其概念也是不断完善，其中主要的阶段见表2所示：
[0069]
表2本体定义
[0070][0071]
本体进化是当前本体模型不能完整表达某领域内全部知识，从而根据外界新的知识源进行的演化过 程，整个演变过程中还要考虑到变更后的本体与适配应用的相容性和逻辑一致性，内部任意一个小的变化 都将对整体产生影响，甚至影响到相关的智能体、服务和应用。本体进化主要是依据相应的理论、方法对 其内部的概念、概念之间的关系、属性等不断完善的一系列一致性传播的过程，本体进化主要涉及两个方 面：
[0072]
(1)本体概念的丰富。本体的构建是一项逐步完成的工作，需要根据外界的知识变化对初始本体不 断添加新的概念，丰富本体概念，满足应用需求。
[0073]
(2)本体概念的更新。根据实际应用需求，不仅需要增加本体的概念、关系等，有时还需对过时的 概念及关系等进行删除。本体局部的改动都会引起整体的连锁反应，因此本体概念的修改还需要保持本体 各部分数据的一致性。
[0074]
二、本体进化原因及一致性分析
[0075]
本体进化的原因有多种，主要包括以下几个方面：
[0076]
(1)领域的变化。领域的改变是一种非常普遍的存在。如，当有新的溃坝应急预案领域本体知识添 加入应急预案领域本体中时，为了反映这种变化就必须进行变更。
[0077]
(2)共享概念模型的变化。当描述的领域发生改变时，本体中某些类的含义也会因为语义的改变而 表示不同含义。
[0078]
(3)表示的变化。当本体的描述语言发生改变时，不同语言之间的语法结构、表述方式等存在差异 性，因此很难保证本体语义在转换过程中保持一致。
[0079]
此外，当本体进化后，还需进行本体非一致性检测，防止因进化导致的系统冲突，确保在实施附加变 化操作后，仍保持本体结构、逻辑以及用户自定义一致性，分析流程如图1所示。
[0080]
三、溃坝应急预案领域本体结构矩阵
[0081]
本体在定义上分为自然语言描述与数学语言描述，前者主要是哲学意义上的定义，后者是信息科学的 定义。整体上对于本体的定义是由客观描述到深层次处理，满足当
今对于某个领域的智能化发展需求。本 文根据所建溃坝应急预案领域本体模型的构成元素，将溃坝应急预案领域本体模型o定义为一个五元组：
[0082]
o＝(c，r，f，a，i)
ꢀꢀꢀ
(1)
[0083]
式中：c表示溃坝应急预案整个体系中的概念集合；r表示溃坝应急预案概念之间的关系的有限集合； f表示溃坝应急预案中的函数集合；a表示溃坝应急预案中公理的有限集；i表示溃坝应急预案的具体实体 集合。另外，在r中isa∈r，isa代表概念间的分类关系，构成了概念间的一个层次结构。
[0084]
为了充分说明本体与矩阵的关系还需引入其他相关概念加以描述。在本体o＝(c，r，f，a，i)中，如果(c，r) 的拓扑结构是树，就将本体o＝(c，r，f，a，i)称为树形本体。如果(c，r)的拓扑结构是图，就将其称为图 形本体。在树形本体中，采用“从上到下，从左到右”的遍历方式，被称作自然遍历方式。一般本体只讨论 概念集c和关系集r的关系，且r中只有一个关系isa的树形本体，即r＝{isa}，因此溃坝应急预案领域 本体的表达形式可记为o＝(c，isa)。
[0085]
假设o＝(c，isa)为溃坝应急预案领域上的一个本体，其中c＝{c1，c2，...，cn}。假设对c中的遍历方式 为其中i1，i2，...，in为一个n级排列，定义为：
[0086][0087]
则称矩阵f＝(f
kl
)n×n为本体o在遍历方式下的结构矩阵，也被称作本体结构矩阵，向 量为本体概念向量。通过以上本体结构矩阵的定义可知，同一本体在不同遍历方式下 的结构矩阵相同，在相同遍历方式下本体o和本体结构矩阵f是一一对应的。
[0088]
四、溃坝应急预案领域本体矩阵融合模型
[0089]
本体融合就是将源本体与现有的新本体融合，建立一个新的本体，同时保持前后一致。目前比较常见 的融合方法有美国斯坦福大学开发的集融合与诊断的系统chimaera、prompt方法、fca-merge方法。 当前本体的映射技术发展迅速，利用现有的本体融合新的本体，创立本体矩阵模型。具体的算法模型如2 所示。
[0090]
假定溃坝应急预案领域e上有两个本体o1和o2，遍历方式为自然遍历，由此可得两个本体相对应的 本体结构矩阵f1和f2，经过矩阵融合计算得到新的矩阵f
new
，然后根据新的矩阵构造出经过两个本体融合 后的新本体o
new
。
[0091]
五、本体矩阵相关运算
[0092]
为了实现本体矩阵算法，需要先引进矩阵直和以及哈达马乘积的定义。设矩阵a＝(a
ij
)m×m，矩阵 b＝(b
ij
)n×n，矩阵的直和c等于将a和b作为对角线，非对角线为0，记为即：
[0093]
[0094]
矩阵的乘积主要有三种方式，本文主要才用的是hadamard积，也叫做哈达马乘积。设矩阵a＝(a
ij
)m×n， 矩阵b＝(b
ij
)m×n，则这两个矩阵的hadamard积为c＝(c
ij
)m×n，记为即：
[0095][0096]
对于溃坝应急预案领域e上的两个本体o1＝(c1，isa)、o2＝(c2，isa)，其中c1＝{c
11
，c
12
，...，c
1m
}和 c2＝{c
21
，c
22
，...，c
2n
}是领域e上的对应于源本体的两个概念集合。c
11
和c
21
分别为o1与o2的子概念，f1和f2分别为o1与o2的本体结构矩阵。以o1为参照本体，在c1和c2中，如果有s≥0个概念相同，那么 就认为本体o1对于知识的表达更加合理与完整。
[0097]
当s＝0时，代表了两个本体中没有相同的概念。定义f1和f2到新的结构矩阵的映射关系：
[0098][0099]
其中：e1＝(1，0，...，0)1×m，e2＝(1，0，...，0)1×n。
[0100]
因此当s＝0时，
[0101]
当s＞0时，定义f1和f2到新的结构矩阵的映射关系：
[0102]fnew
＝f1·
f2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0103]
其中，f
new
的构造可以通过迭代的方式完成，令经过迭代得到新的矩阵最 终可知f
new
是唯一确定的矩阵，其余对角元素都为0，且只有第一列是唯一一个零向量，其余各列都是标 准单位向量。
[0104]
据此可以得出当两个本体中相同概念数s≥0时，有如下的本体矩阵融合运算，记作f1＊f2，即：
[0105][0106]
实施例2溃坝应急预案领域本体融合
[0107]
取溃坝应急预案领域e上两个本体o
1实验
与o
2实验
，其中c
1，i
、c
2，j
(i＝1，2，...，10；j＝1，2，...，8)分别代表溃 坝应急预案领域本体中的概念，其结构的图形化如3和图4所示，且只保留isa的关系。
[0108]
在自然遍历下可得出分别的结构矩阵为f1与f2。
[0109][0110]
为了实现两个本体的融合，主要分为三种情况进行实验，分别是当两者中没有相同概念，两者中只有 一个相同概念以及两个相同概念以上的情况。
[0111]
情形一：当两个待融合的本体中没有相同的概念时，即s＝0，那么就需要在溃坝应急预案领域e内为 其找一个概念c0作为它们的顶层概念。
[0112]
此时根据add算法可知：
[0113][0114]
融合后的本体如图5所示，两个本体作为新本体的子类，其各自的知识以及概念等都完美保留了下来， 由于两者没有相同概念，因此不存在不相容的情况，这种本体的融合是最为简单的形式，新生成的本体语 义更加完备。
[0115]
情形二：当两个待融合的本体中只有一个相同的概念时，即s＝1，假设c
21
＝c
11
。
[0116]
此时根据merge算法可知：
[0117][0118]
融合后的本体结构如图6所示，新本体中，两个本体的根概念合并为一个概念，其它概念关系也得到 了继承，产生的新本体知识表达更加完整，与源本体的结构也是相契合的，结构形式一致。
[0119]
情形三：当待融合的本体中有两个或者以上时，这里取s＝3，假设c
21
＝c
11
，c
13
＝c
23
，c
25
＝c
12
。
[0120]
此时根据merge算法可知：
[0121]
[0122]
融合后的本体如图7所示，在新本体中，首先是将两个本体的根概念合并为一个概念，概念数目少一 个，其余继续维持原状。接着，由于c
13
＝c
23
，而且它们都有一个共同的上位概念，因此可将两者合并成 一个概念c
13
修剪掉c
23
，c
13
下所包含的概念关系得到保留而继承。又因c
25
＝c
12
，比较两者的层深，可知 c
25
大于c
12
的层深，因此选择c
25
的上位概念c
22
作为两者合并后的上位概念，剪掉c
12
，与c
25
合并为一 个概念，c
12
下包含的概念关系得到继承。新产生的本体所呈现的知识关系为“c
12
isac
22
isac
11”，根据isa 具有传递性可得出新本体中“c
12
isa c
11”，而原本体o
1实验
中的关系为“c
12
isa c
11”，由此可以说明融合后的 本体表达的知识符合原本体中的结构，概念关系得到了继承。
[0123]
通过以上融合实验，可知该算法能很好地实现本体融合，并且生成的新本体语义更加完备，其它的概 念关系也在新本体中得到了保留，同时其各自的属性也得到了很好的融合，新的属性覆盖旧的属性值，从 而得到更加符合实际情况的本体模型。
[0124]
实施例3溃坝应急预案领域本体模型的进化案例分析
[0125]
水库大坝溃决会形成超大洪水泛滥，威胁到下游社会的生命财产安全，针对某土石坝因上游持续暴雨 导致的漫顶溃坝突发事件，设置一个虚拟特定的洪水溃决场景，进一步分析如何在复杂实景下完成溃坝应 急预案领域本体模型的进化，实现系统动态匹配预案流程，从而做出适宜的应急调整，提高应急预案的实 时性。
[0126]
情景设置如下：水库上游水位持续上升，出现大量水流冲击大坝并漫坝，直至坝体溃决溃坝，溃坝后 洪水侵袭了坝后泄洪道及沿岸建筑物，下游各级发电厂及水利设施，下游河道流域沿岸部分村落等均受到 不同程度的人员伤害和损失，在洪水下泄的演进过程中对于信息模糊及不确老情形下其灾后损失初步统计 信息见表3所示。
[0127]
表3某土石坝溃坝情景描述
[0128]
分级指标情形描述道路受损道路交通情况良好影响区域与范围xx市、yy县、zz县等部分区域基础设施损害市级公路、输电(水)线路、油气管道及企业伤亡人数7人直接经济损失0.37亿元受灾人口坝后及下游沿岸居住人员35万人自然与文化景观省市级自然与文化景观动植物栖息地国家二、三级保护动植物及其生存环境河道形态中小河流严重破坏城镇乡镇预计恢复期限90天
[0129]
根据上述模拟情景描述表，分析判断危害情况，预测风险程度，选取最大危害后果，根据系统内应急 预案领域本体知识的智能匹配，系统做出应启动三级响应指令，决策人员根据系统预测结果进行有序应急 处置。
[0130]
随着事件的发展，一些不确定性因素会迫使当前应急方案不能很好的契合动态环境的变化，无法起到 指导应急的作用，其效果大打折扣。由图11所示溃坝应急预案隐性领域本体核心概念可知，致使应急预 案产生偏差的不确定性主要分为撤离时间、溃坝后果、
溃坝洪水和应急资源。假设在上述溃坝突发事件中， 使得应急方案产生偏差的不确定性因素为撤离时间，而其余几项未发现变化，因此为了能够应对撤离时间 的不确定性而做出相应的溃坝应急预案调整，首先从隐性本体模型owl格式中抽取出部分概念，此处只 需抽出包含撤离时间的类及其关系，且保留isa关系，构成初始情形下的本体结构，记作o
初始
，其结构见 图8所示。
[0131]
通过分析和数据的反馈了解到影响受灾人员步行撤离中运动能力与预先假定有很大的出入，且还受到 人群组成不确定性的影响，此时将待融合的本体记作o
待
，其结构见图9所示。
[0132]
根据上节中本体结构矩阵的定义，可得出在自然遍历下o
初始
与o
待
的本体结构矩阵为f1、f2：
[0133][0134]
根据本体进化运算规则，初始本体结构中与待融合的本体中相同的概念数目在两个以上，故按照merge 算法计算，融合后的本体结构矩阵为f
new
，如下所示：
[0135][0136]
由merge融合算法可得融合后的本体结构o
new
，其结构如图10所示，其中：“人群组
成”为新出现的 概念；“运动能力”为并未改变的知识概念，只是其类的属性值发生变化。
[0137]
综上所述，在新的本体中，将本体o
初始
中的根概念撤离活动所用时间作为新本体的根概念，位于同 一层且具有相同上位概念的年龄、人口密度、性别、人员心理等概念进行合并，扩充人群组成这个新的概 念知识，且其概念关系得到继承，最终得到更加完备知识的本体结构，同时其结构形式与之前也是一致， 实现溃坝应急预案领域本体模型的进化。
[0138]
可见，溃坝应急预案领域本体模型并非一成不变，针对具体情况可利用本体进化方法修改本体模型， 将应急中不确定性因素的影响进行传递分析，使得溃坝应急预案的本体结构更加具有指向性、定向性和精 准性，通过本体进化修改本体逻辑结构，实现类的组成元素变化或程度变化，不同的变化最终都以预案指 令的变化进行体现，利用该方法可实现复杂实景下的应急决策动态更新，提高应对溃坝应急不确定性能力。