[發(fā)明專利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)和協(xié)同過濾的安防預(yù)案生成調(diào)度方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011144677.4
• 申請(qǐng)日: 2020-10-23
• 公開（公告）號(hào): CN112288155B
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王雅婕;王佳瑋;曾慶濤;鄒云堂;金蕾;沈超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 云南昆船設(shè)計(jì)研究院有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G06N20/20;G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 昆明今威專利商標(biāo)代理有限公司 53115
• 代理人: 賽曉剛

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和協(xié)同過濾的安防預(yù)案生成調(diào)度方法，其特征在于包括如下步驟：

Step 1，實(shí)時(shí)狀態(tài)檢查

位于各設(shè)備部署站臺(tái)的地面機(jī)器人設(shè)備群和無人機(jī)設(shè)備群與監(jiān)控中心站通信連接，實(shí)時(shí)上傳自身狀態(tài)信息至監(jiān)控中心，監(jiān)控中心站檢查其狀態(tài)是否正常，若出現(xiàn)異常情況，監(jiān)控中心站將其狀態(tài)設(shè)定為“異常”并將此信息通知給監(jiān)控人員；

Step 2，任務(wù)接收

監(jiān)控中心判定的“異常”可分為兩種：設(shè)備故障和發(fā)現(xiàn)入侵；若為設(shè)備故障異常，則由檢修人員接收該任務(wù)，并進(jìn)行設(shè)備維修工作；若為外來目標(biāo)入侵導(dǎo)致的異常，則由預(yù)案子系統(tǒng)接收該異常信息，并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)案生成工作；

Step 3，任務(wù)執(zhí)行

Step 3.1，故障處理

任務(wù)組執(zhí)行任務(wù)過程中，如遇任務(wù)組間設(shè)備失去連接，以及運(yùn)動(dòng)異常、規(guī)劃路線失誤突發(fā)狀況，向監(jiān)控中心站發(fā)送當(dāng)前位置、異常狀況及圖像信息，由監(jiān)控中心站人員判斷任務(wù)繼續(xù)進(jìn)行、停止任務(wù)、手動(dòng)操作、停止異常設(shè)備并自動(dòng)調(diào)用空閑設(shè)備補(bǔ)充處理方式；

Step 3.2，入侵處理

監(jiān)控中心站在任務(wù)組與傳輸信息時(shí)，若發(fā)現(xiàn)非法目標(biāo)，可將任務(wù)組傳入的視頻及音頻信息傳入預(yù)案子系統(tǒng)，子系統(tǒng)中的算法利用已有信息生成預(yù)案并對(duì)預(yù)案進(jìn)行優(yōu)化；

Step 3.2.1，預(yù)案生成

1)混合協(xié)同過濾

首先構(gòu)建基于用戶和基于預(yù)案的預(yù)案評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)庫，依據(jù)用戶和預(yù)案的特征評(píng)分，分別構(gòu)建用戶間相似的用戶特征矩陣和預(yù)案間相似的預(yù)案特征矩陣，評(píng)分的高低代表喜好程度；分別取對(duì)應(yīng)的矩陣做矩陣運(yùn)算，選出用戶和預(yù)案的最鄰近集合，依據(jù)最鄰近集合通過傳統(tǒng)推薦算法預(yù)測(cè)用戶對(duì)已有的預(yù)案評(píng)分，將預(yù)測(cè)評(píng)分和真實(shí)評(píng)分組合在一起形成新的訓(xùn)練集；把新的訓(xùn)練集作為線性回歸的模型輸入，根據(jù)訓(xùn)練好的模型來預(yù)測(cè)未知評(píng)分，采用TOP-N算法產(chǎn)生推薦列表；

2)矩陣分解

矩陣分解用于提取特征，通過對(duì)評(píng)分矩陣進(jìn)行分解，可以將用戶特征矩陣和預(yù)案特征矩陣分解為用戶矩陣和預(yù)案矩陣；

用戶的特征矩陣的每一列和預(yù)案特征矩陣的某一列，他們的內(nèi)積和代表用戶對(duì)預(yù)案的偏好；如公式(1)所示：

R_m*n≈U_m*k*I_k*n 公式(1)

其中R代表預(yù)測(cè)評(píng)分矩陣，m代表用戶數(shù)，n代表預(yù)案數(shù)，U是用戶特征矩陣，I是預(yù)案特征矩陣，k代表矩陣的第k行；

利用用戶特征矩陣U和預(yù)案特征矩陣I來預(yù)測(cè)用戶u對(duì)預(yù)案i的評(píng)分；通過最小化誤差平方之和來求解矩陣L(P，Q)，L(P，Q)的模型構(gòu)建表示如下：

其中r_u，i是真實(shí)值，r′_u，i是預(yù)測(cè)值，k是隱特征數(shù)；

Step 3.2.2，預(yù)案優(yōu)化

根據(jù)所選取的至少一組應(yīng)急預(yù)案從案例庫中檢索與當(dāng)前相似的典型案例，并對(duì)至少一組應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行修正，生成應(yīng)急行動(dòng)方案；

Step 3.2.3，設(shè)備調(diào)度

多任務(wù)協(xié)調(diào)子系統(tǒng)對(duì)預(yù)案中相應(yīng)類型及數(shù)量的設(shè)備進(jìn)行調(diào)度，無人機(jī)與地面移動(dòng)機(jī)器人控制子系統(tǒng)根據(jù)方案為每個(gè)設(shè)備生成運(yùn)動(dòng)方案；

Step 4，任務(wù)完成

根據(jù)實(shí)際情況、安排設(shè)備到最近設(shè)備部署站臺(tái)進(jìn)行充電、自檢，信息上報(bào)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)和協(xié)同過濾的安防預(yù)案生成調(diào)度方法，其特征在于：所述預(yù)案生成中的用戶特征矩陣表示為：

所述Step 3.2.1，預(yù)案生成中的預(yù)案特征矩陣表示為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)和協(xié)同過濾的安防預(yù)案生成調(diào)度方法，其特征在于：

所述預(yù)案優(yōu)化中，若有兩組及以上的應(yīng)急預(yù)案，則需要對(duì)不同部門、不同方案進(jìn)行協(xié)調(diào)及合并，形成融合優(yōu)化的應(yīng)急行動(dòng)方案。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)和協(xié)同過濾的安防預(yù)案生成調(diào)度方法，其特征在于：

所述預(yù)案優(yōu)化中，所有應(yīng)急預(yù)案都有預(yù)期對(duì)應(yīng)的事件假設(shè)，若當(dāng)前事件與應(yīng)急預(yù)案中的事件假設(shè)相同，則應(yīng)急預(yù)案中調(diào)度的部門及方案可以直接采用。