Propozycja mieszanego przetwarzania półstrukturalnego modelu opisu zdarzeń z akcji ratowniczo-gaśniczych Państwowej Straży Pożarnej PSP3

• Autorzy: Mirończuk M. , Maciak T.

Warianty tytułu

EN

Proposition of hybrid process model semi structured description of event from fire services rescues operation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W opracowaniu przedstawiono aktualnie rozwijane reprezentacje wiedzy i sposoby opisów zdarzeń, dla systemu wnioskowania na podstawie przypadków zdarzeń służb ratowniczych Państwowej Straży Pożarnej PSP. W artykule zaproponowano sposób ich przetwarzania. Przedstawiony sposób bazuje na klasyfikacji i wyszukiwaniu opisów zdarzeń.

EN

This paper describes a review of actual developed knowledge representation and case representation for fire services cases based reasoning system. The article also describes a method of processing the cases of events. This processing method based on classification and information retrieval.

Słowa kluczowe

PL

eksploracja tekstu; klasyfikator Bayesa; naiwny klasyfikator Bayesa; ontologia służb ratowniczych; reprezentacja meldunków; reprezentacja przypadków zdarzeń; reprezentacja tekstu; wnioskowanie na podstawie przypadków

EN

Bayes classifier; casebased reasoning; naive Bayes classifier; ontology for rescue service; representation of reports; text mining; text representation

• Wydawca: Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza
• Rocznik: 2013
• Tom: Nr 1
• Strony: 95--106
• Opis fizyczny: Bibliogr. 35 poz.,

Twórcy

autor

Mirończuk M.

autor

Maciak T.

• Instytut Podstaw Informatyki PAN, Zespół Podstaw Sztucznej Inteligencji

Bibliografia

• 1. Rozporządzenie Ministra Spraw Wewnętrznych i Administracji z dnia 29 grudnia 1999 r. w sprawie szczegółowych zasad organizacji krajowego systemu ratowniczo-gaśniczego. Dz.U. 99. 111.1311 § 34 pkt. 5 i 6.
• 2. Abakus: System EWID99. [on-line] [dostęp: 1 maja 2009] Dostępny w Internecie: http://www.ewid.pl/?set=rozw_ewid&gr=roz.
• 3. Abakus: System EWIDSTAT. [on-line] [dostęp: 1 maja 2009] Dostępny w Internecie: http://www.ewid.pl/?set=ewidstat&gr=prod.
• 4. Strona firmy abakus. [on-line] [dostęp: 1 marca 2009] Dostępny w Internecie: http://www.ewid.pl/?set=main&gr=aba.
• 5. Krasuski A., Maciak T. Wykorzystanie rozproszonej bazy danych oraz wnioskowania na podstawie przypadków w procesach decyzyjnych Państwowej Straży Pożarnej. „Zeszyty Naukowe SGSP”, No 36, 2008, s. 17-35.
• 6. Kozłowski J., Neuman Ł. Wspomaganie wyszukiwania dokumentów mapami samoorganizującymi. [Wrocław]: III Krajowa Konferencja MISSI 2002, 19-20 września - „Multimedialne i Sieciowe Systemy Informacyjne”, 2002. [dostęp: 10 czerwca 2009] Dostępny w Internecie: http://www.zsi.pwr.wroc.pl/zsi/missi2002/pdf/s507.pdf.
• 7. Krasuski A., Krenski K. Building a DSS for Fire Service using jCOLIBRI. Analele Universitatii Bucuresti, Informatica LVI, 2008.
• 8. Krasuski A., Maciak T., Kreński K. Decision Support System for Fire Service based on Distributed Database and Case-based Reasoning. Studies of logic grammar and rethoric, No 11, 2008.
• 9. Mirończuk M., Maciak T. Problematyka projektowania modelu hybrydowego systemu wspomagania decyzji dla Państwowej Straży Pożarnej. „Zeszyty Naukowe SGSP”, No 39, 2009.
• 10. Mirończuk M., Karol K. Koncepcja systemu ekspertowego do wspomagania decyzji w Państwowej Straży Pożarnej. In: Grzech A., Juszczyn K., Kwaśnicka H. and Nguyen N.T., editors. Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2009.
• 11. Kreński K., Krasuski A. The fundations for an ontology-based knowladge representation layer for a CBR system in fire service. Analele Universitatii Bucuresti, Informatica LVI 2008.
• 12. Borycki Ł., Sołdacki P. Automatyczna klasyfikacja tekstów. [Wrocław]: III Krajowa Konferencja MISSI 2002, 19-20 września - „Multimedialne i Sieciowe Systemy Informacyjne”, 2002. [dostęp: 10 czerwca 2009] Dostępny w Internecie: http://www.zsi.pwr.wroc.pl/zsi/missi2002/pdf/s504.pdf.
• 13. Song F., Liu S., Yang J. A comparative study on text representation schemes in text categorization. Pattern Analysis & Applications, No 8, 2005, s. 199 - 209
• 14. Weigend A. S., Wiener E. D., Pedersen J. O. Exploiting Hierarchy in Text Categorization. Information Retrieval, No 1, 1999.
• 15. Yang Y., Liu X. A re-examination of text categorization methods. [New York]: ACM SIGIR Conference of Research and Development in Information Retrieval, 1998.
• 16. Łażewski Ł., Pikuła M., Siemion A., Szklarzewski M. Klasyfikacja dokumentów tekstowych. Warszawa: PJWSTK 2005. Dostępny w Internecie: http://www.scribd.com/doc/2242106/Klasyfikacja-dokumentow-tekstowych.
• 17. Schenker A., Kandel A., Bunke H., Last M. Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining. World Scientific Publishing Co, 2005.
• 18. StatSoft. Naiwny klasyfikator Bayesa. [dostęp: 10 stycznia 2010] Dostępny w Internecie: http://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?http%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstnaiveb.html.
• 19. Aas K., Eikvil L. Text Categorisation: A Survey. Technical Report, Norwegian Computing Center, 1999.
• 20. Yoshimasa, Tsujii T. J. Training a Naive Bayes Classifier via the EM Algorithm with a Class Distribution Constraint. In: Proceedings of the 7th Conference on Natural Language Learning: Morgan Kaufmann, 2003. s. 127-134.
• 21. Matsuo Y., Ishizuka M. Keyword Extraction From A Single Document Using Word Co-Occurrence Statistical Information. International Journal on Artificial Intelligence Tools, No 13, 2004, s. 157-169.
• 22. Mykowiecka A. Inżynieria lingwistyczna. Komputerowe przetwarzanie tekstów w języku naturalnym. Warszawa: PJWSTK, 2007.
• 23. Hand D., Mannila H., Smith P. Eksploracja danych. Wydanie 1. Warszawa: Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2005.
• 24. Choi S. S., Cha S. H., Tappert C. C. A Survey of Binary Similarity and Distance Measures Systemics, Cybernetics and Informatics, No 8, 2010, s. 43-48.
• 25. Veal B. Similarity Coefficients for Binary Data. Department of Mathematics. London: London School of Economics, 2008.
• 26. Lourenço F., Lobo V., Bação F. Binary-based similarity measures for categorical data and their application in Self-Organizing Maps. JOCLAD, 2004. p. 1-18.
• 27. Cha S. H. Comprehensive Survey on Distance/Similarity Measures between Probability Density Functions. International journal of mathematical models and methods in applied sciences, 2007.
• 28. Kim M. C., Choi K. S. A comparison of collocation-based similarity measures in query expansion. Information Processing and Management: an International Journal, No 35, 1999, s. 19-30
• 29. Kempa A. Zastosowanie rozszerzonej metodologii wnioskowania na podstawie przypadków - textual cbr w pracy z dokumentami tekstowymi. Katowice: Systemy Wspomagania Organizacji/, 2005. [dostęp: 1 stycznia 2008] Dostępny w Internecie: http://www.swo.ae.katowice.pl/content/view/221/32/.
• 30. Krupka J., Kasparova M., Jirava P. Case-Based Reasoning Model in Process of Emergency Management. Man-Machine Interactions Advances in Soft Computing, 2009. p. 77-84.
• 31. Jing L. Case-Based Reasoning Intelligent Decision Approach for Firefighting Tactics. [Tianjin]: Intelligent Networks and Intelligent Systems, 2009 ICINIS ‘09 Second International Conference on 1-3 Nov 2009, 2009.
• 32. Bergmann R., Wilke W., Vollrath I., Wess S. Integrating General Knowledge with Object-Oriented Case Representation and Reasoning. 1996.
• 33. Gliński W. Języki i narzędzia do tworzenia i wyszukiwania ontologii w kontekście semantycznego weba. Instytut Informacji Naukowej i Studiów Bibliologicznych UW. [dostęp: 10 sierpnia 2010] Dostępny w Internecie: http://bbc.uw.edu.pl/Content/20/14.pdf.
• 34. Gliński W. Ontologie. próba uporządkowania terminologicznego chaosu. Instytut Informacji Naukowej i Studiów Bibliologicznych UW. [dostęp: 10 sierpnia 2010] Dostępny w Internecie: http://bbc.uw.edu.pl/Content/20/13.pdf.
• 35. Shimin D., Shen H., Liu H. Research on Case-Based Reasoning Combined with Rule-Based Reasoning for Emergency. [Philadelphia, PA, USA]: Service Operations and Logistics, and Informatics, 2007 SOLI 2007 IEEE International Conference on 27-29 Aug 2007, 2007.