警情识别模块是指运用规则库中的规则，对突发事件的警情进行识别与降低。主要指系统接到报警信息之后对突发事件的性质、状态、规模等进行初步定性和归类，从而将应急预案和案例库进行检索和匹配的范围缩小。随着突发事件的态势变化，警情识别模块还应包括对事件的扩散程度和强度进行的经验性预测。

    案例检索与匹配搏块

    案例的检索是为了得到与要解决的问题有相似性且具有参考意义的一组或几组相似案例。成功的案例检索与匹配依赖于存储的案例与当前的问题是否相关，并通过相似性评价来完成。案例的匹配算法有很多，如决策树、神经网络、相似度计算、聚类分析等。

    学习与评估

    在某件突发事件解决完毕之后，决策人员应对结案结果进行总结，并连同此次事件处置过程中日复反馈的信息进行归档，将新的案例加入到案例库中，丰富并完善“经验知识”。同时，为了候选案例更合理、有价值，需要定期地由专家或机器对经验案例的处置效果进行学习评估。

    总结

    当前，我国进入了社会结构的转型期，也是社会矛盾凸现期，突发社会安全事件己然成为影响社会稳定和制约经济发展的重要因素，形势的发展迫切要求政府加强城市应急管理能力建设。应急决策是应急管理的关键性环节，应急决策水平是反映应急管理效能力的重要标志。从现状来看，我国城市的突发事件应急决策系统还存在着许多亟待解决的问题。

    本文针对社会安全事件的特点，通过分析决策者得出解决方案的逻辑推理过程，提出了基于实际案例和应急预案、集成专家知识的应急决策方法，并给出了该决策系统的结构框架和模块分析。本项研究使应急决策向程序化和自动化迈进了一步，能够为应急决策者提供一定的辅助支持作用。