申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2024-04-02

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118297418A

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/26;G06N5/022

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明提供一种基于知识图谱的城市火灾应急决策方法，涉及知识图谱构建技术领域，其包括：S1，数据获取及处理：获取历史火灾数据集并进行预处理，得到预处理数据集；S2，图谱构建：基于预处理数据集构建初始综合图谱；S3，图谱更新：将待决策火灾数据集更新到初始综合图谱中，得到综合图谱；S4，将综合图谱中各节点以及各节点之间的关键型向量表示，即向量表示，并赋予各节点之间的权重，得到知识交互图谱；S5，基于图传递语义聚合的方式得到待决策火灾数据的决策方案。本发明充分利用历史火灾数据，结合知识图谱，给出火灾事故的推荐救援决策建议。

主权项：1.一种基于知识图谱的城市火灾应急决策方法，其特征在于，其包括：S1，数据获取及处理：获取历史火灾数据集并进行预处理，得到预处理数据集；历史火灾数据集包括救援措施数据集、火灾编号数据集和事件属性数据集；S2，图谱构建：将救援措施数据集、火灾编号数据集和事件属性数据集中各数据作为图谱节点、各数据之间的关系作为图谱关系构建初始综合图谱；S3，图谱更新：将待决策火灾数据集中各数据作为图谱节点、各数据之间的关系作为图谱关系更新得到初始综合图谱中，得到综合图谱；S4，图谱向量表示：S41，选取综合图谱中第z个节点作为头实体，选取综合图谱中与第z个节点存在关系的第a个节点作为尾实体，将第z个节点与第a个节点之间的关系作为实体关系构建事实三元组h,r,t，其中h表示头实体，t表示尾实体以及r表示实体关系；S42，头实体、尾实体和实体关系在高斯空间中服从高斯分布；h服从高斯分布Nμh，∑h，t服从高斯分布Nμt，∑t，r服从高斯分布Nμr，∑r，其中，N表示高斯分布，∑h表示h的协方差，μh表示h的均值，∑r表示r的协方差，μr表示r的均值，∑t表示t的协方差，μt表示t的均值；S43，基于Nμh，∑h和Nμt，∑t得到r的计算高斯分布Nμt-μh，∑h+∑t；S44，从高斯分布Nμr，∑r中任意抽取一个向量作为第一向量，从计算高斯分布Nμt-μh，∑h+∑t中抽取一个向量作为第二向量；计算第一向量与第二向量之间的相似度；从高斯分布Nμr，∑r和计算高斯分布Nμt-μh，Σh+Σt中抽取不同的向量并重复此过程若干次，得到若干个相似度；S45，将相似度的最大值所对应的第一向量定义为最优向量，将最优向量作为第z个节点与第a个节点之间的向量表示，将最优向量在高斯分布Nμh，∑h中对应的向量作为第z个节点的向量表示，将最优向量在高斯分布Nμt，∑t中对应的向量作为第a个节点的向量表示；S46，令z在[1,Y]中取不同的值并重复执行S41-S45，得到综合图谱中各节点的向量表示以及各节点之间的关系的向量表示，用各节点的向量表示以及各节点之间的关系的向量表示对综合图谱中的各节点以及各节点之间的关系进行替换，得到初始知识交互图谱；Y表示综合图谱中节点的总数；S47，赋予初始知识交互图谱中各节点之间的权重，得到知识交互图谱；S5，火灾处理方案决策：S51，以待决策火灾数据集中火灾编号的向量表示在知识交互图谱中的节点作为决策最终节点，基于决策最终节点在知识交互图谱中若干次传递，得到若干个待决策语义信息；S52，对各待决策语义信息进行聚合，得到待决策聚合语义信息；S53，以救援措施数据集中任意救援措施数据的向量表示作为决策待选取节点，基于决策待选取节点在知识交互图谱中若干次传递，得到若干个待选取语义信息；S54，对各待选取语义信息进行聚合，得到待选取聚合语义信息；S55，对救援措施数据集中各救援措施数据的向量表示均执行S53-S54，得到若干个待选取聚合语义信息；S56，将各待选取聚合语义信息分别与待决策聚合语义信息进行内积计算，得到若干个内积值；S57，对各内积值进行排序，并选取前m个内积值对应的各待选取聚合语义信息中所包含的救援措施数据作为待决策火灾数据的决策方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 基于知识图谱的城市火灾应急决策方法

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