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基于跨域知识融合的应急决策支持技术研究与应用
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作者 陈浩 杜渂 +3 位作者 符承鹏 李志渊 赵福旺 何之栋 《电信快报》 2025年第1期20-28,共9页
针对目前灾害应急领域中知识图谱灾种、语料类型单一,以及在下游应用时推理粒度粗、情景-应对关联弱的瓶颈,文章提出一种面向多灾种的应急响应知识图谱构建及应用方法。通过在模式层引入以具象类、抽象类和时象类为中心的知识表示模型,... 针对目前灾害应急领域中知识图谱灾种、语料类型单一,以及在下游应用时推理粒度粗、情景-应对关联弱的瓶颈,文章提出一种面向多灾种的应急响应知识图谱构建及应用方法。通过在模式层引入以具象类、抽象类和时象类为中心的知识表示模型,辅助数据层对静态的规范文本和事件驱动的案例数据进行映射,实现灾害标准、救援规范、应急预案、战例案例等跨域多类型数据在图数据库中的演化存储。进而,依托应急决策知识图谱,挖掘情景-应对关系,构建基于跨文件知识检索的应急决策支持模型和面向灾害链的预案链生成模型,提升复杂态势及演化场景下应急决策辅助的精细化及智能化水平,并验证该方法在应急指挥场景的可行性及有效性。 展开更多
关键词 应急处置 知识图谱 知识表示模型 应急辅助决策 预案链
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基于大语言模型的消防应急决策支持技术研究
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作者 周倡弘 王聚全 +3 位作者 杜渂 何之栋 王衍海 程铭翰 《电信快报》 2024年第5期19-27,共9页
针对消防领域信息化、智能化建设的需要,提出在通用大语言模型的基础上通过微调(fine-tuning)技术来构建消防领域大模型。完整的构建流程包括数据采集、超参数优化实验、高效微调构建领域大模型、领域大模型评估。结果表明:相较于初始... 针对消防领域信息化、智能化建设的需要,提出在通用大语言模型的基础上通过微调(fine-tuning)技术来构建消防领域大模型。完整的构建流程包括数据采集、超参数优化实验、高效微调构建领域大模型、领域大模型评估。结果表明:相较于初始的通用大模型,构建的消防领域大模型,在主观评估方面专业性更强,在客观评估方面,BLEU-4分数提高12.1%,ROUGE-1分数提高7.8%,ROUGE-2分数提高7.1%。 展开更多
关键词 通用大语言模型 领域大模型 决策支持 消防
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基于深度学习的关键词提取研究 被引量:1
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作者 李志渊 雷霆 +2 位作者 赵福旺 符承鹏 陈浩 《电信快报》 2024年第8期9-15,共7页
面对海量文本数据带来的挑战,关键词提取技术在应急、消防领域得到越来越多的应用。文章探讨深度学习技术在关键词提取中的应用,介绍CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、注意力机制、Transformer以及BERT(来自Transformer的双向编... 面对海量文本数据带来的挑战,关键词提取技术在应急、消防领域得到越来越多的应用。文章探讨深度学习技术在关键词提取中的应用,介绍CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、注意力机制、Transformer以及BERT(来自Transformer的双向编码器表示)等模型,能够学习和提取文本中的复杂特征,特别是基于Transformer的预训练语言模型(如BERT)能显著提升关键词提取的效果。最后介绍深度学习关键词提取技术在公安和消防领域的应用,尤其是在快速响应和辅助决策中的重要作用。 展开更多
关键词 深度学习 CNN(卷积神经网络) RNN(循环神经网络) 关键词提取
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基于深度学习的应急文本摘要研究与应用
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作者 李志渊 雷霆 +2 位作者 赵福旺 符承鹏 陈浩 《电信快报》 2024年第9期18-24,共7页
详细介绍Seq2Seq(序列到序列)模型、Transformer模型、预训练语言模型、PaLM2.0等基于深度学习的文本摘要技术,并讨论它们在应急管理中的应用潜力;重点介绍PaLM 2.0、m T5和BART-139M这3种预训练模型在气象灾害应急预案文本摘要任务中... 详细介绍Seq2Seq(序列到序列)模型、Transformer模型、预训练语言模型、PaLM2.0等基于深度学习的文本摘要技术,并讨论它们在应急管理中的应用潜力;重点介绍PaLM 2.0、m T5和BART-139M这3种预训练模型在气象灾害应急预案文本摘要任务中的性能表现,探索如何更好地从文本中提取关键信息并生成简洁的摘要,提供快速且准确的参考信息,展示基于深度学习的文本摘要技术在应急预案文本处理中的应用前景,为提升应急响应的效率和智能化水平提供新思路。 展开更多
关键词 深度学习 预训练模型 PaLM%2.0 mT5 BART-139M 应急预案
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基于知识图谱的灾害应急辅助决策研究与应用
5
作者 程铭翰 杜渂 +3 位作者 何之栋 梁铮 王衍海 周倡弘 《电信快报》 2024年第6期25-30,共6页
利用灾害与应急决策相关联的知识图谱、基于BERT(基于Transformers的双向编码器)+CRF(条件随机场)的灾害要素实体识别模型、基于Text2vec的文本相似度匹配模型、Neo4j图数据库和PageRank图算法等技术方法,文章对灾害应急辅助决策进行研... 利用灾害与应急决策相关联的知识图谱、基于BERT(基于Transformers的双向编码器)+CRF(条件随机场)的灾害要素实体识别模型、基于Text2vec的文本相似度匹配模型、Neo4j图数据库和PageRank图算法等技术方法,文章对灾害应急辅助决策进行研究,最终设计并实现灾害应急辅助决策系统。该研究为应急部门和应急决策人员做出及时有效的应急决策提供智能服务和应用支持,为社会快速发展提供技术保障,为我国防灾减灾、抗灾救灾体系建设赋能。 展开更多
关键词 灾害 应急 实体识别 知识图谱 辅助决策
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基于遗传算法的无人机监测站选址模型
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作者 谈明彦 宋平超 田占海 《电信快报》 2024年第9期38-40,共3页
在三维选址时存在障碍物遮挡问题和低空监测雷达的选址问题,基于此,文章使用空间几何的判断遮挡方法,结合GIS系统,引入多目标选址模型,以最大化覆盖范围、最小化布置成本为目标函数,选址范围作为约束条件,构建低空监视雷达选址模型;并... 在三维选址时存在障碍物遮挡问题和低空监测雷达的选址问题,基于此,文章使用空间几何的判断遮挡方法,结合GIS系统,引入多目标选址模型,以最大化覆盖范围、最小化布置成本为目标函数,选址范围作为约束条件,构建低空监视雷达选址模型;并通过实例对选址模型进行实验,分析比较不同的求解方法。 展开更多
关键词 低空监测雷达 障碍物遮挡 多目标规划 遗传算法
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图像和语义融合的多模态行人重识别研究
7
作者 王衍海 杜渂 +3 位作者 雷霆 何之栋 程铭翰 周倡弘 《电信快报》 2024年第4期18-23,共6页
利用深度学习方法对行人进行重识别,可以实现对目标人物的追踪和检索;结合行人图像和属性描述的语义信息,可实现多模态的行人重识别。文章基于图像和语义处理技术,对行人重识别数据进行处理,利用图像文本多模态信息构建融合网络模型,在... 利用深度学习方法对行人进行重识别,可以实现对目标人物的追踪和检索;结合行人图像和属性描述的语义信息,可实现多模态的行人重识别。文章基于图像和语义处理技术,对行人重识别数据进行处理,利用图像文本多模态信息构建融合网络模型,在一定程度上提升行人重识别的效果。通过在视觉检索领域中利用多模态技术,使得监控治理变得更加的准确有效,在一定程度上促进智慧城市的建设和发展。 展开更多
关键词 行人重识别 多模态 人工智能 智慧城市
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基于语义相似度的应急文本分割方法
8
作者 赵福旺 梁铮 +4 位作者 杜渂 何之栋 李志渊 符承鹏 陈浩 《电信快报》 2025年第2期20-25,共6页
在应急领域文本摘要生成和RAG(检索增强生成)任务中,长文本容易超出模型输入限制,影响整体应用表现。然而,简单地对文本进行分割可能破坏语义结构,导致后续处理的准确性和稳定性下降。文章提出一种基于语义相似度的应急文本分割方法,以... 在应急领域文本摘要生成和RAG(检索增强生成)任务中,长文本容易超出模型输入限制,影响整体应用表现。然而,简单地对文本进行分割可能破坏语义结构,导致后续处理的准确性和稳定性下降。文章提出一种基于语义相似度的应急文本分割方法,以应对这些挑战。通过神经网络捕获文本深层语义信息,然后设计分割策略,并采用遗传算法进行求解,获取最优的分割方式。最后,通过实验验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 智慧应急 语义相似度 文本分割 遗传算法 神经网络模型
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基于时空图注意力网络的联邦学习风险预警研究与应用
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作者 符承鹏 陈浩 +3 位作者 李志渊 赵福旺 杜渂 何之栋 《电信快报》 2025年第3期18-22,共5页
针对应急风险预警在多方数据交互中存在的数据孤岛问题,文章提出一个基于FL(联邦学习)的隐私保护框架,用于节点级网络风险预测,设计STGAT(时空图注意力)网络算法以适应不同的时空风险传播模式。基于航线拓扑网络上的模拟实验,全面评估F... 针对应急风险预警在多方数据交互中存在的数据孤岛问题,文章提出一个基于FL(联邦学习)的隐私保护框架,用于节点级网络风险预测,设计STGAT(时空图注意力)网络算法以适应不同的时空风险传播模式。基于航线拓扑网络上的模拟实验,全面评估FL的性能,研究客户端数量、聚合策略等因素对性能的影响,引入效能能量指标衡量系统稳健性。研究强调平衡特征一致性、数据均匀性及信息丰富性的重要性,可为风险预警中的FL优化提供重要参考。 展开更多
关键词 FL(联邦学习) 风险预警 效能能量指标 STGAT(时空图注意力)
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