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[發(fā)明專利]一種應(yīng)急預(yù)案生成方法和系統(tǒng)有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710934100.5 申請(qǐng)日: 2017-10-09
公開(kāi)(公告)號(hào): CN107945082B 公開(kāi)(公告)日: 2021-06-15
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李毅;徐斌;潘維;劉佳瑤;肖崗;楊硯世 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所
主分類號(hào): G06Q50/26 分類號(hào): G06Q50/26;G06F17/15
代理公司: 北京中知法苑知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11226 代理人: 常玉明
地址: 210007 江*** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 應(yīng)急 預(yù)案 生成 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種應(yīng)急預(yù)案生成方法,包括:

S1:對(duì)突發(fā)事件目標(biāo)案例進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述,形成突發(fā)事件特征向量;

S2:計(jì)算所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的相似度;

S3:對(duì)所述相似度設(shè)置相似度閾值,選取相似度大于相似度閾值的案例,構(gòu)建相似歷史案例集,及對(duì)應(yīng)相似案例集的應(yīng)急預(yù)案集;

S4:構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng),利用所述相似歷史案例集及對(duì)應(yīng)相似案例集的應(yīng)急預(yù)案集,生成突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案;

S5:對(duì)應(yīng)急預(yù)案效果進(jìn)行評(píng)估,建立判別函數(shù);

S6:將目標(biāo)案例輸入判別函數(shù),生成所述突發(fā)事件目標(biāo)案例的應(yīng)急預(yù)案。

2.如權(quán)利要求1所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,所述計(jì)算所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的相似度具體為:利用模糊集相似性計(jì)算所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的相似度。

3.如權(quán)利要求2所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,所述利用模糊集相似性計(jì)算所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的相似度之前還包括:利用所述模糊集相似性計(jì)算對(duì)所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例進(jìn)行模糊化,分別獲取所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的模糊向量。

4.如權(quán)利要求3所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,對(duì)所述歷史案例Cn,計(jì)算其模糊向量Vn=(v1,v2,v3……vk),其中,vi表示事件模糊化后向量的維度。

5.如權(quán)利要求3所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,對(duì)所述目標(biāo)案例Y,計(jì)算其模糊化后的向量N=(n1,n2,n3……nk)。

6.如權(quán)利要求2所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,所述利用模糊集相似性計(jì)算所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的相似度具體為:計(jì)算目標(biāo)案例Y與任一歷史案例Cn的余弦值,得到模糊相似度集。

7.如權(quán)利要求1所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)采用貪心算法進(jìn)行構(gòu)建,具體包括四元組X,A,P,R,其中X表示歷史案例集,A表示根據(jù)案例選擇某一個(gè)預(yù)案,P表示選擇某一預(yù)案的概率值ε或1-ε,R表示指的是某一應(yīng)對(duì)預(yù)案的效果評(píng)價(jià)。

8.如權(quán)利要求7所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)是通過(guò)在突發(fā)事件案例集X中使用所述貪心算法進(jìn)行迭代運(yùn)算,從而學(xué)習(xí)到一個(gè)判別函數(shù)policy,根據(jù)所述判別函數(shù),在狀態(tài)X下就能得知要執(zhí)行的所述預(yù)案A=policy(X)。

9.如權(quán)利要求7所述的應(yīng)急預(yù)案生成方法,所述判別函數(shù)優(yōu)劣取決于累計(jì)獎(jiǎng)賞,累積獎(jiǎng)賞越大,所述判別函數(shù)效率越優(yōu),選擇判別函數(shù)效率優(yōu)所對(duì)應(yīng)的預(yù)案A,構(gòu)成突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案的備選預(yù)案集。

10.一種應(yīng)急預(yù)案生成系統(tǒng),包括:

突發(fā)事件描述單元,用于對(duì)突發(fā)事件目標(biāo)案例進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述,形成突發(fā)事件特征向量;

相似度計(jì)算單元,與突發(fā)事件描述單元相耦合,用于計(jì)算所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的相似度;

相似案例集構(gòu)建單元,與相似度計(jì)算單元相耦合,用于對(duì)所述相似度設(shè)置相似度閾值,選取相似度大于相似度閾值的案例,構(gòu)建相似歷史案例集,及對(duì)應(yīng)相似案例集的應(yīng)急預(yù)案集;

強(qiáng)化學(xué)習(xí)單元,與相似案例集構(gòu)建單元相耦合,對(duì)所述突發(fā)事件案例及應(yīng)對(duì)方案進(jìn)行學(xué)習(xí);利用所述相似歷史案例集及對(duì)應(yīng)相似案例集的應(yīng)急預(yù)案集,生成突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案;

應(yīng)急預(yù)案評(píng)估單元,與強(qiáng)化學(xué)習(xí)單元相耦合,用于對(duì)應(yīng)急預(yù)案效果進(jìn)行的評(píng)估,建立判別函數(shù);

應(yīng)急預(yù)案生成單元,與應(yīng)急預(yù)案評(píng)估單元相耦合,將目標(biāo)案例輸入判別函數(shù),生成所述突發(fā)事件目標(biāo)案例的應(yīng)急預(yù)案。

11.如權(quán)利要求10所述的應(yīng)急預(yù)案生成系統(tǒng),所述相似度計(jì)算單元具體為:利用模糊集相似性計(jì)算所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的相似度。

12.如權(quán)利要求11所述的應(yīng)急預(yù)案生成系統(tǒng),所述相似度計(jì)算單元還包括:利用所述模糊集相似性計(jì)算對(duì)所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例進(jìn)行模糊化,分別獲取所述突發(fā)事件目標(biāo)案例與歷史案例的模糊向量。

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