[發明專利]基于長短時記憶網絡的態勢認知方法、裝置、設備和介質

在審

• 申請號: 202011573809.5
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112580788A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 李康;孟祥瑞;李新興
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司信息科學研究院
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06K9/62;H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 北京中知法苑知識產權代理有限公司 11226
• 代理人: 李明;趙吉陽

本公開提供一種基于長短時記憶網絡的態勢認知方法、裝置、設備和介質，方法包括：獲取多個不同時刻的態勢感知數據；將多個不同時刻的態勢感知數據輸入至長短時記憶網絡，長短時記憶網絡對多個不同時刻的態勢感知數據進行處理，以得到態勢認知特征向量；根據態勢認知特征向量得到態勢認知結果。本公開一種基于長短時記憶網絡的態勢認知方法、裝置、設備和介質中，使用長短時記憶網絡對不同時刻的態勢感知數據進行處理，實現了對態勢感知數據的動態時序分析，將其擴展為包括數據特征和時序關系特征的態勢認知特征向量，提高了多源數據在長時間態勢認知過程中的認知準確度，解決了多樣化的態勢感知數據在長時間的認知過程中難以綜合分析的技術問題。

技術領域

本公開屬于人工智能技術領域，具體涉及一種基于長短時記憶網絡的態勢認知方法、裝置、設備和介質。

背景技術

隨著當前人工智能、信息化、傳感器等技術的發展，復雜環境下的態勢認知需求迫切，諸如互聯網安全態勢監控與防護系統、作戰指揮系統等，均存在多樣化的態勢認知情況。由于先進技術的引入，導致針對多源異構數據的分析和處理越發困難，基于這些數據綜合分析態勢的智能化技術有待提升。目前，通常根據各行業專家經驗進行態勢變化的決策和評估，嚴重依賴人的判斷，主觀性較強，費時費力。

發明內容

本公開旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一，提供一種基于長短時記憶網絡的態勢認知方法、裝置、設備和介質。

本公開的一個方面提供一種基于長短時記憶網絡的態勢認知方法，所述方法包括：

獲取多個不同時刻的態勢感知數據；

將所述多個不同時刻的態勢感知數據輸入至長短時記憶網絡，所述長短時記憶網絡對所述多個不同時刻的態勢感知數據進行處理，以得到態勢認知特征向量；

根據所述態勢認知特征向量得到態勢認知結果。

可選的，所述獲取多個不同時刻的態勢感知數據包括：

獲取多個不同時刻的態勢感知原始數據；

判斷所述多個不同時刻的態勢感知原始數據是否為異構數據，若是異構數據，則對所述多個不同時刻的態勢感知原始數據進行歸一化處理，以使得處理后的數據具有相同的數據結構，得到對應的多個不同時刻的態勢感知數據。

可選的，所述根據所述態勢認知特征向量得到態勢認知結果，包括：

將所述態勢認知特征向量輸入至預訓練的神經網絡，所述預設的神經網絡具有多個神經元，每個所述神經元根據所述態勢認知特征向量輸出態勢預測概率，以得到態勢認知結果。

可選的，在所述將所述多個不同時刻的態勢感知數據輸入至長短時記憶網絡，以得到態勢認知特征向量前，包括：

構建初始長短時記憶網絡；

使用多個不同時刻的態勢感知歷史數據作為訓練樣本，訓練所述初始長短時記憶網絡，得到所述長短時記憶網絡。

可選的，在所述根據所述態勢認知特征向量得到態勢認知結果后，還包括：

將所述態勢認知結果與預設的態勢決策閾值進行比較，根據比較結果得到態勢預測結果。

本公開的另一個方面，提供一種基于長短時記憶網絡的態勢認知裝置，所述裝置包括：

準備模塊，用于獲取多個不同時刻的態勢感知數據；

態勢分析模塊，用于將所述多個不同時刻的態勢感知數據輸入至長短時記憶網絡，所述長短時記憶網絡對所述多個不同時刻的態勢感知數據進行處理，以得到態勢認知特征向量；

態勢評估模塊，用于根據所述態勢認知特征向量得到態勢認知結果。

可選的，所述準備模塊還包括：