[發(fā)明專利]應(yīng)急聯(lián)動警情自動分類系統(tǒng)

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200710050943.5
• 申請日: 2007-12-21
• 公開（公告）號: CN101201835A
• 公開（公告）日: 2008-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 成飏;李志蜀;周維;王紅軍
• 申請（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F19/00;G06F15/18
• 代理公司: 成都信博專利代理有限責(zé)任公司
• 代理人: 潘育敏

1.一種應(yīng)急聯(lián)動警情自動分類系統(tǒng)，其特征在于：警情自動分類系統(tǒng)作為應(yīng)急聯(lián)動系統(tǒng)的一個重要部分，設(shè)立在接警和分級分類處警系統(tǒng)之間，與應(yīng)急聯(lián)動系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，支持應(yīng)急聯(lián)動系統(tǒng)使用的GIS地理信息系統(tǒng)、GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)以及視頻監(jiān)控系統(tǒng)；其核心部件是分類器，分類器是一套計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，在分類器中利用一種改進(jìn)的貝葉斯算法進(jìn)行警情的自動分類，分類的過程包括構(gòu)建分類器和分類器工作兩部分，分類器采用機(jī)器學(xué)習(xí)的原理，用歷史警情信息數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的樸素貝葉斯算法來構(gòu)造；

構(gòu)建分類器的步驟是：

(1)輸入歷史警情數(shù)據(jù)；

(2)對報(bào)警信息進(jìn)行規(guī)格化，生成標(biāo)準(zhǔn)的警情矢量信息；

(3)用改進(jìn)的樸素貝葉斯自動分類算法來構(gòu)造分類器；

(4)對分類結(jié)果進(jìn)行評估；

(5)用評估結(jié)果對分類器進(jìn)行改進(jìn)；

分類器工作的步驟是：

(1)輸入新的警情數(shù)據(jù)；

(2)用分類器進(jìn)行分類；

(3)檢驗(yàn)修正分類結(jié)果；

(4)存儲分類結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的自動分類系統(tǒng)，其特征在于：所述貝葉斯警情自動分類算法構(gòu)建分類器流程如下：

(1)、首先對歷史報(bào)警信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)具體的需要與要求建立相應(yīng)類型的報(bào)警信息集合；

(2)、規(guī)格化報(bào)警信息，生成標(biāo)準(zhǔn)的警情矢量信息，分別處理各種不同類別的報(bào)警信息；

(3)每一個報(bào)警信息集合對應(yīng)一個哈西表，建立表中存儲的TOKEN串到詞頻的映射關(guān)系；

(4)、計(jì)算每個哈希表中TOKEN串出現(xiàn)的概率P，

P＝(某TOKEN串的詞頻)/(對應(yīng)哈希表的長度)；

(5)、綜合考慮所有哈西表中TOKEN串出現(xiàn)的概率，推斷出當(dāng)新來的報(bào)警信息中出現(xiàn)某個TOKEN串時(shí)，該報(bào)警信息為以上任何一個范疇的概率；

(6)、對每個類別的報(bào)警信息，逐個計(jì)算P(Ai|tj)(i＝1，2，...n；j＝1，2...m)，建立新的哈希表hashtable_probability_i存儲TOKEN串tj到P(Ai|tj)的映射(j＝0，1，…m，m表示屬于i類報(bào)警信息的字符串總數(shù)，i＝1，2，…n，n表示報(bào)警類別總數(shù))；

(7)、至此，以上各類報(bào)警信息集合的學(xué)習(xí)過程結(jié)束，根據(jù)建立的哈希表hashtable_probability_i估計(jì)新到達(dá)的、已經(jīng)生成標(biāo)準(zhǔn)的警情矢量的報(bào)警信息屬于何類報(bào)警類型。

3.如權(quán)利要求1或2所述的自動分類系統(tǒng)，其特征在于：所述規(guī)格化報(bào)警信息，生成標(biāo)準(zhǔn)的警情矢量信息的具體方法如下：提取報(bào)警信息中出現(xiàn)的獨(dú)立字符串，得到的內(nèi)容作為TOKEN串，并且統(tǒng)計(jì)提取出TOKEN串出現(xiàn)的次數(shù)即詞頻來生成矢量信息并按照上述方法分別處理各種類別報(bào)警信息集合中的所有報(bào)警信息；所述報(bào)警信息中出現(xiàn)的獨(dú)立字符串是指對于結(jié)構(gòu)化的報(bào)警信息直接進(jìn)行特征字符串統(tǒng)計(jì)，對于無結(jié)構(gòu)的文本信息選擇分詞器，通過遍歷報(bào)警信息得到符合要求的字符串。

4.如權(quán)利要求2所述的自動分類方法，其特征在于：所述綜合考慮所有哈西表中TOKEN串出現(xiàn)的概率，推斷出當(dāng)新來的報(bào)警信息中出現(xiàn)某個TOKEN串時(shí)，該報(bào)警信息為某一個范疇的概率用其數(shù)學(xué)表達(dá)式表達(dá)為：

設(shè)：Ai事件----報(bào)警信息為特定的某一類報(bào)警信息；(i＝1，2，3…n)

t1，t2…….tm代表TOKEN串，

P(Ai|ti)表示在報(bào)警信息中出現(xiàn)TOKEN串ti時(shí)事件Ai發(fā)生的概率，

則P(Ai|tj)＝Pi(tj)/[(P1(tj)+P2(tj)+P3(tj)+P4(tj)+P5(tj)]推出當(dāng)出現(xiàn)字符串tj時(shí)，報(bào)警信息為i類事件的概率。

5.如權(quán)利要求1所述的自動分類方法，其特征在于：所述進(jìn)行分類器的工作流程如下：

(1)輸入新的警情數(shù)據(jù)，按照報(bào)警信息規(guī)格化的要求，生成TOKEN串；

(2)抽取得到關(guān)鍵字t1、t2?t3……tn；

(3)查詢對報(bào)警類別i對應(yīng)的hashtable_probability_i得到P1，P2，……PN，表示在報(bào)警信息中出現(xiàn)TOKEN串tj時(shí)，該報(bào)警信息屬于報(bào)警類別i的概率；

(4)按照復(fù)合概率公式計(jì)算概率，根據(jù)事先設(shè)定的閥值結(jié)果判斷報(bào)警信息的類別；

(5)判斷分類結(jié)果是否需要修正，若需要，修正，并將最后結(jié)果存儲。