本發(fā)明涉及指令標準化方法，具體是一種基于人工智能的指令標準化方法。

背景技術(shù)：

1、指令指令標準化是指通過一系列技術(shù)手段和管理措施，確保指令過程中生成的所有指令遵循統(tǒng)一的標準和格式，從而提高指令的清晰度、一致性和可操作性，但是，傳統(tǒng)指令系統(tǒng)依賴單一數(shù)據(jù)源，如內(nèi)部案件記錄或固定攝像頭監(jiān)控，缺乏對社交媒體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用，導(dǎo)致信息覆蓋范圍有限，無法全面掌握潛在威脅，且傳統(tǒng)的預(yù)測方法依賴于簡單的統(tǒng)計分析，難以捕捉復(fù)雜的社會動態(tài)，預(yù)測精度不高，且響應(yīng)速度慢，無法及時應(yīng)對突發(fā)情況，同時指令中的指令格式和內(nèi)容不統(tǒng)一，導(dǎo)致在實際操作中可能存在誤解或延誤，影響應(yīng)急響應(yīng)速度和效果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本技術(shù)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于人工智能的指令標準化方法，包括：

4、通過數(shù)據(jù)庫接口、api和社交媒體監(jiān)聽工具獲取結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的原始數(shù)據(jù)；

5、采用數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理方法對采集到的原始數(shù)據(jù)進行處理，得到高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；

6、基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習算法構(gòu)建預(yù)測模型，將高質(zhì)量數(shù)據(jù)集輸入至模型中，采用訓(xùn)練與驗證方法優(yōu)化模型參數(shù)，輸出預(yù)測結(jié)果；

7、基于預(yù)測結(jié)果，利用自然語言處理技術(shù)開發(fā)命令解析器，將預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)換為指令格式，生成操作指令和事后報告；

8、結(jié)合自適應(yīng)規(guī)則引擎，根據(jù)預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整標準化指令規(guī)則庫；

9、基于動態(tài)調(diào)整后的標準化指令規(guī)則庫，應(yīng)用實時監(jiān)控與反饋循環(huán)機制，分析來自多種傳感器的數(shù)據(jù)流，識別異常行為并通過通信方式傳達給相關(guān)人員。

10、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述通過數(shù)據(jù)庫接口、api和社交媒體監(jiān)聽工具獲取結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的原始數(shù)據(jù)，具體步驟為：

11、采用數(shù)據(jù)庫接口連接至目標對象內(nèi)部的案件管理系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)庫中抽取歷史案件記錄；

12、利用api接口與城市監(jiān)控系統(tǒng)對接，采集各個攝像頭的視頻流；

13、通過社交媒體監(jiān)聽工具，使用地理圍欄技術(shù)來捕捉公共社交平臺上與安全相關(guān)的信息；

14、對數(shù)據(jù)進行匯總，得到原始數(shù)據(jù)。

15、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述采用數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理方法對采集到的原始數(shù)據(jù)進行處理，得到高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，具體步驟為：

16、引入時空校準函數(shù)，將從不同來源獲取的原始數(shù)據(jù)進行時間戳和地理位置信息的同步；

17、應(yīng)用自適應(yīng)濾波算法去除噪聲數(shù)據(jù)并糾正明顯的錯誤；

18、對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用基于規(guī)則的檢查器來驗證數(shù)據(jù)的完整性；

19、對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用機器學(xué)習模型識別和修正異常值；

20、對于存在缺失的數(shù)據(jù)字段，采用插值法進行填補，并得到高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

21、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習算法構(gòu)建預(yù)測模型，將高質(zhì)量數(shù)據(jù)集輸入至模型中，采用訓(xùn)練與驗證方法優(yōu)化模型參數(shù)，

22、輸出預(yù)測結(jié)果，具體步驟為：

23、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建分類模型；

24、將高質(zhì)量數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，使用訓(xùn)練集對選定的深度學(xué)習模型進行訓(xùn)練，通過反向傳播算法最小化損失函數(shù)，表達式為：

25、

26、其中，y是真實標簽，是模型預(yù)測值，n是樣本數(shù)量，是損失函數(shù)；

27、引入超參數(shù)優(yōu)化函數(shù)，利用驗證集評估模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，通過網(wǎng)格搜索方法調(diào)整超參數(shù)，尋找最優(yōu)配置，表達式為：

28、

29、其中，θ表示一組超參數(shù)，f(x；θ)是模型在給定超參數(shù)下的預(yù)測函數(shù)，dval是驗證集，h(θ)為超參數(shù)優(yōu)化函數(shù)；

30、完成訓(xùn)練和驗證后，使用獨立的測試集評估模型的整體性能，輸出預(yù)測結(jié)果，表達式為：

31、p(c|x)＝σ(w·x+b)；

32、其中，p(c|x)是給定特征向量x下犯罪活動發(fā)生的概率，表示預(yù)測結(jié)果，x是sigmoid激活函數(shù)，w和b分別是模型訓(xùn)練得到的權(quán)重矩陣和偏置項。

33、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述基于預(yù)測結(jié)果，利用自然語言處理技術(shù)開發(fā)命令解析器，將預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)換為指令格式，生成操作指令和事后報告，具體步驟為：

34、將深度學(xué)習模型輸出的預(yù)測結(jié)果p(c|x)結(jié)構(gòu)化為包含時間、地點、事件類型及其概率信息的數(shù)據(jù)包，表達式為：

35、sstruct(p)＝{t,l,e,p}；

36、其中，t表示時間戳，l是地理位置，e是事件類型，p是事件發(fā)生的概率，sstruct(p)為結(jié)構(gòu)化函數(shù)；

37、根據(jù)結(jié)構(gòu)化的預(yù)測結(jié)果，設(shè)計一組預(yù)定義的語義模板，用于生成符合語法和邏輯的操作指令；

38、應(yīng)用自然語言處理技術(shù)中的文本生成算法，基于transformer架構(gòu)的語言模型，將語義模板轉(zhuǎn)化為具體的命令文本；

39、在每次操作完成后，基于已執(zhí)行的命令和實際情況，自動生成詳盡的事后報告。

40、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述結(jié)合自適應(yīng)規(guī)則引擎，根據(jù)預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整標準化指令規(guī)則庫，具體步驟為：

41、建立包含基礎(chǔ)標準化指令的初始規(guī)則庫；

42、當接收到新的預(yù)測結(jié)果后，通過規(guī)則評估函數(shù)將預(yù)測結(jié)果與現(xiàn)有規(guī)則進行匹配，相似度得分越高，表示規(guī)則越適合當前預(yù)測結(jié)果；

43、對于不完全匹配或沒有匹配到的預(yù)測結(jié)果，引入規(guī)則更新機制，動態(tài)調(diào)整規(guī)則庫；

44、每次規(guī)則更新后，系統(tǒng)會自動驗證新規(guī)則的有效性和一致性。

45、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述基于動態(tài)調(diào)整后的標準化指令規(guī)則庫，應(yīng)用實時監(jiān)控與反饋循環(huán)機制，分析來自多種傳感器的數(shù)據(jù)流，識別異常行為并通過通信方式傳達給相關(guān)人員，具體步驟為：

46、從多種傳感器收集不同類型的數(shù)據(jù)流；

47、通過一個多模態(tài)數(shù)據(jù)融合函數(shù)將異構(gòu)數(shù)據(jù)整合成統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；

48、基于融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用機器學(xué)習技術(shù)構(gòu)建異常檢測模型，表達式為：

49、

50、其中，模型輸出為1表示檢測到異常，輸出為0表示正常情況；

51、基于異常檢測情況，進行分類調(diào)整。

52、作為本發(fā)明再進一步的方案：所述基于異常檢測情況，進行分類調(diào)整，具體步驟為：

53、當檢測到異常時，系統(tǒng)會立即調(diào)用自適應(yīng)規(guī)則引擎中的相關(guān)規(guī)則進行匹配，并根據(jù)規(guī)則條件部分評估當前情況；

54、根據(jù)決策支持的結(jié)果，通過安全可靠的通信渠道及時向相關(guān)人員傳達警報和指令；

55、每次異常處理完成后，系統(tǒng)自動收集用戶反饋和操作效果評估，形成一個持續(xù)改進的反饋循環(huán)。

56、第二方面，本發(fā)明提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于人工智能的指令標準化方法的任一步驟。

57、第三方面，本發(fā)明提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于人工智能的指令標準化方法的任一步驟。

58、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

59、通過集成多種數(shù)據(jù)來源，不僅提高了數(shù)據(jù)的多樣性和完整性，還增強了系統(tǒng)的預(yù)測能力和響應(yīng)速度，通過嚴格的數(shù)據(jù)清洗過程，減少了無效或錯誤數(shù)據(jù)對后續(xù)分析的影響，保證了輸入模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過合理的模型選擇和嚴格的訓(xùn)練驗證流程，使得預(yù)測模型不僅能夠捕捉到復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，還能在未見過的數(shù)據(jù)上保持良好的表現(xiàn)，有效提高了指令的預(yù)見性和主動性，為預(yù)防性措施提供了堅實基礎(chǔ)，通過結(jié)合nlp技術(shù)和標準化規(guī)則庫，不僅提高了指令生成的速度和準確性，還保證了所有指令遵循統(tǒng)一標準，減少了因表達差異導(dǎo)致的操作失誤，此外，詳盡的事后報告有助于總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，進一步優(yōu)化系統(tǒng)性能。