基于多维融合数据分析的公共安全事件感知方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于多维融合数据分析的公共安全事件感知方法，其特征在于，应用于大数据分析系统，所述方法包括：将待分析多源异构监测数据加载至目标公共安全事件判别算法中，对所述待分析多源异构监测数据进行事件要素知识挖掘，获得相应的事件要素融合知识向量集；对所述事件要素融合知识向量集进行特征拆分，以获得与任务噪声系数小于预设噪声系数的目标判别要素知识向量集；对获得的所述目标判别要素知识向量集进行公共安全事件判别，得到相应的公共安全事件判别观点，所述公共安全事件判别观点，为用于指示所述待分析多源异构监测数据是否存在公共安全事件风险的观点；且，所述目标公共安全事件判别算法是基于待调试公共安全事件判别算法中各第一判别要素知识向量集各自的最少一对第一调试样例二元组，以及依据所述待调试公共安全事件判别算法中各第一噪声事件要素知识关系网各自的最少一对第二调试样例二元组调试得到的；各第一调试样例二元组是依据所述各第一判别要素知识向量集，与参考公共安全事件判别算法中各第二判别要素知识向量集之间的判别观点牵涉权重组成的，各第二调试样例二元组是依据所述各第一噪声事件要素知识关系网，与各第二噪声事件要素知识关系网之间的任务噪声系数、判别观点牵涉权重组成的；采用循环策略调试所述待调试公共安全事件判别算法，直到符合设定的循环完成要求，输出调试达标的目标公共安全事件判别算法，其中，所述待调试公共安全事件判别算法的一次循环调试步骤包括：将第一多源异构监测数据案例集和第二多源异构监测数据案例集，分别加载到所述待调试公共安全事件判别算法和所述参考公共安全事件判别算法进行事件要素知识挖掘，获得相应的各第一事件要素融合知识向量集和相应的各第二事件要素融合知识向量集；针对所述各第一事件要素融合知识向量集以及所述各第二事件要素融合知识向量集，分别进行特征拆分，获得相应的第一判别要素知识向量集、第一噪声事件要素知识关系网和特征拆分调试代价，以及相应的第二判别要素知识向量集和第二噪声事件要素知识关系网；依据所述各第一多源异构监测数据案例各自的公共安全事件判别观点与相应的公共安全事件先验观点，确定全局公共安全事件判别代价；依据所述各第一判别要素知识向量集与所述各第二判别要素知识向量集，确定所述第一多源异构监测数据案例集的全局有效事件要素代价，以及依据所述各第一噪声事件要素知识关系网与所述各第二噪声事件要素知识关系网，确定所述第一多源异构监测数据案例集的全局事件要素筛选代价；依据所述特征拆分调试代价、所述全局公共安全事件判别代价、所述全局有效事件要素代价和所述全局事件要素筛选代价，优化所述待调试公共安全事件判别算法的算法变量。。来自：