估备选方案并确定最优方案。系统可以提供更精确 的数据、更优化的数据处理流程、更智能的模型和 算法等方式，来辅助最优方案选择。当问题空间不 明确，则只能依靠决策者直觉判断进行临机决策。 图3 决策分析的两条路径 Fig. 3 Two approaches to decision-making analysis 2.2 知识管理缺陷 目前的知识库中所存储和管理的应急知识仅限 于应急预案、行动指南、历史案例、法律规范等显性 逻辑思 维和高级认知能力，能够处理和解释复杂信息，通过 思维能力获得事物本质特征与发展规律更深入的认 识，从而具有能够适应新环境并解决复杂问题的能力。 按照过去信息化建设经验，提升系统智能化水 平有两条路径：1）依靠对智能化应急装备设施的不 断更新换代；2）引入更多更强大的模型和算法对数 据进行更深层次的挖掘。前者的问题在于依靠设备 设施更新更多解决的是业务系统的效率问题，并且 技术进步如果仅仅是“穿新鞋走老路”的模式，终将

似的数据记 录，确保每条数据在知识库中的唯一性。以下是数据去重的具体实 施方案。 首先，数据去重的核心步骤是定义重复数据的标准。通常情况 下，重复数据可以分为完全重复和部分重复。完全重复是指两条或 多条记录在所有字段上完全一致，而部分重复则是指记录在关键字 段（如标题、作者、摘要等）上高度相似，但某些次要字段可能存 在差异。因此，需要根据数据的特点和应用场景，明确哪些字段是 去重的关键字段。 求，设定一个适当的相似度阈值（如 0.9），只有当相似度超 过该阈值时，才认为两条记录是重复的。 3. 重复记录的处理：通过上述步骤识别出重复记录后，需要决定 如何处理这些重复数据。常见的处理方式包括保留最完整或最 新的记录，或者将重复记录合并为一条更为全面的记录。例 如，对于两条部分重复的记录，可以选择保留字段信息更完整 的那一条，或者将两条记录的字段信息进行整合。 4. 去重结果验证：完成去重操作后，需要对结果进行验证，以确