可应用于毒物识别的方法有知识表示和推理方法、贝叶斯方法和SVM方法。
由于毒物及病患的各种信息的不确定性，毒物识别可采用不确定性推理的各种方法，如确信度(CertaintyFactor，简称CF，又译确定性因子)模糊推理的方式，构建毒物识别专家系统，采用正向推理与反向推理相结合，识别毒物并提出针对毒物及患者的应急处理措施等决策辅助信息。
第一步，将毒物及其症状的知识通过一定的方法表示出来。常用的知识表示技术有产生式规则、语义网络、脚本、框架等。产生式规则表示法来描述知识，即采用IF—THEN规则来描述知识。在一个计算机决策支持系统中，这种知识和规则就表现为字典库、规则库和其他数据库。
第二步，就是推理机。它是专家系统的“思维”机构，是构成毒物识别系统的核心部分，其任务是模拟领域专家的推理过程，采用正向推理与反向推理相结合的方式，控制并执行对毒物的识别过程。正向推理主要根据用户录入，选择的毒物特征或患者病症信息，推出毒物;而反向推理的主要作用是在用户输入不完整，无法合理推理出毒物时，根据与用户已输入信息相关的毒物，反向推理出剩余的事实，并在此基础上提示用户录入进一步信息。
第三步，将决策支持系统推理的结果告诉用户。这个结果可能是确定性的，也可能是不确定的，针对不确定的结果，将要求进一步提供信息进行分析判断。图3表示了该原型软件的信息输入部分，当这些相关信息输入后，经过以上方法的推理后即可给出参考结果，供决策者判断，以采取进一步的措施。
本文以毒物识别为例，对生化恐怖事件应急决策支持系统的开发框架和应用进行了研究，这一系统可以集成于国家的应急管理信息平台，并可望应用于事件发生时指挥机关的决策支持手段和平时的防范演练的平台。
作者简介：
于 华，中国科学院研究生院工程教育学院教授。
隋 杰，中国科学院研究生院工程教育学院讲师。
李小翔，中国科学院研究生院工程教育学院硕士研究生。
本文转载自《中国应急管理》
