[發(fā)明專利]一種基于云平臺的病毒監(jiān)測預警系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710815961.1
• 申請日: 2017-09-12
• 公開（公告）號: CN107645545B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設計）人: 杜永生;蘇百兗;石秦峰;蒿琳
• 申請（專利權(quán)）人: 濟寧學院
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06N3/08;C12M1/36;C12M1/34;G08C17/02
• 代理公司: 北京鍾維聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11579
• 代理人: 趙中璋

1.一種病毒監(jiān)測預警方法，由基于云平臺的病毒監(jiān)測預警系統(tǒng)實現(xiàn)，所述病毒監(jiān)測預警系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集終端、云端監(jiān)測中心和用戶客戶端；所述數(shù)據(jù)采集終端包括空氣采樣設備、3G網(wǎng)絡接口、單片機；所述數(shù)據(jù)采集終端用于實時監(jiān)測空氣中病毒，并將監(jiān)測數(shù)據(jù)通過3G網(wǎng)絡發(fā)送到云端監(jiān)測中心；所述云端監(jiān)測中心用于比對分析采集到的病毒種類及空氣中的病毒含量，存儲比對結(jié)果，當有異常發(fā)生時，將預警信息發(fā)布到所述用戶客戶端；所述云端監(jiān)測中心還包括病毒數(shù)據(jù)庫，所述病毒數(shù)據(jù)庫用于存儲病毒信息以及比對結(jié)果；所述用戶客戶端用于接收所述云端監(jiān)測中心信息，訪問云端監(jiān)測中心，其特征在于：所述病毒監(jiān)測預警方法包括：

步驟100，所述數(shù)據(jù)采集終端采集空氣中病毒的實時情況；

步驟200，所述數(shù)據(jù)采集終端間隔一定的時間將采集信息情況發(fā)送到云端監(jiān)測中心；

步驟300，所述云端監(jiān)測中心接收來自數(shù)據(jù)采集終端發(fā)送的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行智能分析、判斷和識別；

其中，步驟300進一步包括：

步驟350：將所述病毒數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)；

步驟356:初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)閾值，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入節(jié)點為i,中間層節(jié)點為j,輸出層節(jié)點為k，

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層到中間層連接權(quán)值矩陣:

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的中間層閾值矩陣

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的中間層到輸出層連接權(quán)值矩陣

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層閾值矩陣

其中W,γ,V,h中每個元素為屬于[-1,1]區(qū)間的隨機數(shù)；

步驟357：根據(jù)所需精度δ計算二進制編碼位數(shù)：

其中Umin,Umax分別為單個權(quán)閾值的最小值和最大值，λ為表示單個權(quán)閾值的二進制編碼位數(shù)；

步驟358：確定染色體編碼：

其中w₁₁′,w₁₂′...w_ij′、γ′₁…γ′_j、v₁₁′,v₁₂′…v_jk′、h₁′,h₂′…h(huán)_k′分別為w₁₁,w₁₂…w_ij、γ₁,γ₂…γ_j、v₁₁,v₁₂…v_jk、h₁,h₂…h(huán)_k用二進制串表示后的值，的值為0或者1；

步驟360：設置相關參數(shù)，包括種群規(guī)模，交叉率，變異率和進化代數(shù)；

步驟366：適應度函數(shù)為

其中，輸入層到中間層連接權(quán)值矩陣為W時BP神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差t_q(p)，y_q(p)分別表示期望得到的值和實際預測得到的值，l和k分別代表訓練樣本的個數(shù)和輸出層包含節(jié)點的數(shù)目，ξ為接近于0的極小值；

步驟370：執(zhí)行遺傳算法中的選擇、交叉、變異操作，循環(huán)得到最優(yōu)解；

其中，選擇算子為改進的一次輪盤賭方法，交叉算子為隨機多點交叉，變異算子采用隨機選擇變異的方法，最大循環(huán)次數(shù)為20000次；

步驟377：將最優(yōu)權(quán)閾值賦值給BP神經(jīng)網(wǎng)絡；

步驟380：將所述數(shù)據(jù)采集終端采集的實時空氣中病毒濃度進行歸一化；其中，y_u代表所述數(shù)據(jù)采集終端采樣接收的第u種病毒濃度,y_u′為y_u歸一化后的數(shù)據(jù),y_mim代表所述病毒濃度數(shù)據(jù)中的最小值,y_max代表所述病毒濃度數(shù)據(jù)中的最大值，y_u′作為輸入因子輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

步驟388：將歸一化后的樣本數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡；

步驟390：訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡至給定誤差范圍；

步驟399：測試數(shù)據(jù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡，得到預測結(jié)果。