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摘要：本发明公开了一种基于机器学习的智能楼宇安全监测方法及系统，属于智能楼宇安全技术领域，方法包括数据采集、数据预处理、楼宇环境检测、异常访问识别和楼宇安全报告生成。本发明采用堆叠集成学习模型进行楼宇环境检测，综合不同基学习器的优势，增强对复杂特征的捕捉能力，提高模型鲁棒性和准确性，有助于提高楼宇环境检测的实时性和有效性；采用双维注意力机制神经网络模型进行异常访问识别，通过双维注意力机制灵活调整对不同数据维度的关注度，有效捕捉不同特征之间的复杂交互关系；结合楼宇环境检测和异常访问识别进行智能楼宇安全监测，通过综合分析楼宇安全，更好适应智能楼宇安全需求，有助于建立多层次的楼宇安全防护体系。
主权项：1.一种基于机器学习的智能楼宇安全监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：楼宇环境检测，具体为依据楼宇环境数据，采用堆叠集成学习模型进行楼宇环境检测，得到楼宇环境检测信息，包括以下步骤：所述堆叠集成学习模型，包括随机森林基学习器、极限梯度提升基学习器和元学习器；所述随机森林基学习器，用于处理高维特征并进行预测；所述极限梯度提升基学习器，用于改进随机森林基学习器的预测结果；所述元学习器，用于综合不同基学习器的预测结果，增强模型泛化能力；步骤S4：异常访问识别，具体为依据楼宇访问数据，采用双维注意力机制神经网络模型，进行异常访问识别，得到异常访问识别信息；所述双维注意力机制神经网络模型，包括输入层、双维注意力模块、注意力综合层、全连接层和输出层；所述双维注意力模块，用于增强对时间和特征维度上的重要信息的关注度，从而提升模型对复杂时序依赖关系和特征交互的捕捉能力；所述注意力综合层，用于综合时间和特征维度上的重要信息生成楼宇访问上下文向量；步骤S5：楼宇安全报告生成。
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百度查询： 武汉励雅德科技有限公司 湖北普泉科技工程有限公司 一种基于机器学习的智能楼宇安全监测方法及系统
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