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近年来，突发危机事件频繁发生，由此造成的损失巨大。但同时，突发危机事件的应对能力却相对较弱，应急系统基础比较薄弱。提高应急决策效率和可靠性对于解决突发危机事件、减轻事件的危害性有着非常重要的意义。鉴于此，各种突发危机事件的研究，包括事前的监测、预测和预案制定，事后针对危机事件的快速响应，以及决策过程中相关的计算机决策支持系统的使用，都成为研究的热点。
由于决策失误损失巨大，意味着决策者在决策时需要承受巨大的压力，再加上单个决策者不具备解决所有问题的经验和知识。因此，这个决策过程需要多个决策者的合作，并采用群决策支持系统来辅助。
本文通过分析突发危机事件的规律和特征，研究并分析了在危机状况下，系统支持的群决策与传统群决策之间的优劣，阐述了本系统所使用的主要算法与开发路径，同时解决了高维数据在低维空间中展示的问题。并结合基于范例推理的案例推理系统，构建了基于B/S 结构的群决策支持系统。
本文还设计了在危机状况下，系统支持的群决策与传统群决策（面对面）进行场景模拟对照实验，设立了量化测量方法。在采集多组对照实验数据后，对数据进行分析，得出结论，并就系统支持的群决策与传统群决策的应用范畴提出了自己的观点。