题目：基于RS的案例推理在消费品质量安全预警中的应用研究

随着社会的发展，各种消费品不断涌现，极大地提高了人们的生活水平，丰富了人们的娱乐方式。与此同时，近年来我国消费品质量安全事故层出不穷，出口的产品也多次因质量安全原因被召回，消费品的质量安全问题已经引起了广泛的重视。国外发达国家不仅有健全的法律保证，还有完备的事故信息监测系统，通过质量安全标准来监测消费品。然而，我国在消费品安全事故信息监测领域还没有展开系统的研究，并且监管手段缺失，缺少符合我国消费品质量安全要求的国家标准。因此，研究消费品质量安全的影响因素，应用人工智能与数据挖掘技术建立消费品安全预警模式具有重大的现实意义。 本文通过挖掘消费品安全事故信息，收集专家领域知识，分析消费品质量安全影响因子，构建了消费品质量安全预警体系。在此基础上，提出了基于粗糙集的案例推理预警模型，它具有良好的解决非结构性问题的能力和学习能力，通过已发生的消费品事故信息来实现对新的消费品风险的预警。为了克服基于案例推理（CBR）中“新问题求解的质量主要取决于相似案例检索的精度和案例改写的效果”的固有缺陷，本文讨论了粗糙集算法和遗传算法。利用粗糙集有效地对知识进行约简以及确定因子权重，提高了相似案例检索的精度和速度。运用遗传算法对相似案例进行修正，优化了CBR的推理能力。 通过对某类洗涤用品消费品的预警实证研究，证明本文所建立的模型和研究的方法是实用而有效的，不仅简化了知识表示，而且提高了预警准确度。预警研究对我国消费品质量安全标准的制定以及消费品质量安全的监测具有重大的意义，也为政府的应急管理工作提供了借鉴性意见。