CN113361855A - 一种短中长期风险的告警方法及装置 - Google Patents

一种短中长期风险的告警方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种短中长期风险的告警方法及装置，通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量，将风险告警目标的特征向量输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量，并根据多次发生风险事故对象在每次发生风险事故时对应的监测数据样本得到时间序列特征向量，采用递归神经网络模型对时间序列特征向量进行递归操作，提取发生风险倾向特征向量，最后将目标画像特征向量与发生风险倾向特征向量进行融合，输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，在风险值大于预设的阈值时，发出告警。本发明有效提升了再次发生风险的预测精度，创新了短中长期风险评估方法体系，且促进了短中长期风险评估效率与智能化水平。

Description

一种短中长期风险的告警方法及装置
技术领域
本申请属于安全生产技术领域，尤其涉及一种短中长期风险的告警方法及装置。
背景技术
安全一直是生产及社会安定的重要环节，不注重安全，往往会带来巨大的代价。安全不仅仅体现在安全生产，还体现在社会生活的方方面面，例如消防安全、交通安全、危险品处理、治安、***件等等。
“安全第一、预防为主”是我国的安全生产基本方针，如何预警并消除安全隐患，一直是重中之重，安全预警和监督检查工作是“预防为主”的主要手段和措施。
目前对于安全的预警，往往是在事发前根据各个危险源进行预判，在进行预判时很少考虑以前曾经发生的事故对今后二次发生事故的影响，更很少考虑对曾经发生的事故在新的环境下再次发生的情况进行预警。
发明内容
本申请的目的是提供一种短中长期风险的告警方法及装置，克服了现有技术对再次发生风险判断不准确的问题。
为了实现上述目的，本申请技术方案如下：
一种短中长期风险的告警方法，包括：
通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量X0，将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1；
获取多次发生风险事故对象在每次发生风险事故时对应的监测数据样本，通过词嵌入得到时间序列特征向量H0，采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN；
将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，在风险值大于预设的阈值时，发出告警。
进一步的，所述将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1，其数学表达式如下：
X1＝CNN(X0)。
进一步的，所述采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN，其数学表达式如下：
HN＝RNN(H0)。
进一步的，所述将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，其数学表达式为：
X2＝concat(X1,HN)。
进一步的，所述将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，包括：
首先将融合特征X2输入到全连接层，得到一个三维的综合特征向量X3：
X3＝FC(X2)；
然后采用softmax运算，预测出风险告警目标对应的风险值Pi：
Figure BDA0003054589120000021
其中，
Figure BDA0003054589120000022
表示综合特征向量X3中对应的i分量，
Figure BDA0003054589120000023
表示综合特征向量X3中对应的j分量，i、j表示短期、中期、长期，Pi表示i分量对应的概率。
本申请还提出了一种短中长期风险的告警装置，包括：
目标画像特征提取模块，用于通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量X0，将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1；
风险倾向特征向量提取模块，用于获取多次发生风险事故对象在每次发生风险事故时对应的监测数据样本，通过词嵌入得到时间序列特征向量H0，采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN；
融合预警模块，用于将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，在风险值大于预设的阈值时，发出告警。
进一步的，所述将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1，其数学表达式如下：
X1＝CNN(X0)。
进一步的，所述采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN，其数学表达式如下：
HN＝RNN(H0)。
进一步的，所述将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，其数学表达式为：
X2＝concat(X1,HN)。
进一步的，所述将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，包括：
首先将融合特征X2输入到全连接层，得到一个三维的综合特征向量X3：
X3＝FC(X2)；
然后采用softmax运算，预测出风险告警目标对应的风险值Pi：
Figure BDA0003054589120000031
其中，
Figure BDA0003054589120000032
表示综合特征向量X3中对应的i分量，
Figure BDA0003054589120000033
表示综合特征向量X3中对应的j分量，i、j表示短期、中期、长期，Pi表示i分量对应的概率。
本申请提出的一种短中长期风险的告警方法及装置，基于传统人工打分量表的二次风险评估方法存在主观的差异性和偶然性，打破传统方法的局限性，首次引入前沿的神经网络方法提取画像特征，并基于先验知识提取再次发生风险的驱动特征，高效融合画像特征及先验知识，有效提升了再次发生风险的预测精度，创新了短中长期风险评估方法体系，且促进了短中长期风险评估效率与智能化水平。
附图说明
图1为本申请短中长期风险的告警方法流程图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
无论是食品安全、公共卫生安全、学校安全等等，都需要一定的安全预警机制。以食品安全来说，某个公司生产的食品不符合标准，容易产生很多安全问题。例如当年的奶粉质量没有达到标准，导致很多婴儿出现大头娃娃现象，严重营养不良。因此，对这些厂家进行***和预警，能够有效的防止再次出现安全事故。目前，对再次出现安全事故的预测及告警，只能在工厂整改后做一次基于危险度量表的打分，通过人工对工厂各种风险因素进行打分形成预测结果。这种方法的具体效果难以评价，特别由于出现新的风险因素等难以预料，无法真正做到对中长期的二次风险开展预测。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种短中长期风险的告警方法，包括：
步骤S1、通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量X0，将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1。
本申请对风险告警目标进行预测告警，风险告警目标可以是某个加工工厂，对其安全风险进行预警。也可以针对某个危险品仓库，对其安全风险进行预警。或者针对违法人员，对其短中长期再次违法行为进行安全风险预警。
对风险告警目标，通过普查先获取其目标各种风险数据，以一个加工工厂为例，获取所生产的产品类型、工厂面积、员工人数、员工文化程度、消毒次数、原料保质期、保存环境温度等等。
通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量，设
Figure BDA0003054589120000051
是词嵌入矩阵，其中，n是建模字段的词汇个数，d2是词嵌入维度。从而，建模字段的每个内容被嵌入成数学向量
Figure BDA0003054589120000052
且在这个模型中是可训练的参数，随着整个模型的训练，模型会逐步优化嵌入矩阵，使得优化的词嵌入更加有利于短中长期风险预测任务。
设经过词嵌入后，获取的特征向量为X0，为了提高目标画像特征向量的抽象能力，用卷积神经网络(CNN)来提取最终的目标画像特征向量，即X1：
X1＝CNN(X0)。
步骤S2、获取多次发生风险事故对象在每次发生风险事故时对应的监测数据样本，通过词嵌入得到时间序列特征向量H0，采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN。
递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，表示如下：
HN＝RNN(H0)。
对于多个风险事故对象，每个风险事故对象均发生了多次的风险事故，获取在每次发生风险事故时对应的监测数据，通过词嵌入得到每一次发生风险事故对应的特征向量，将每一次风险事故对应的特征向量组成时间序列特征向量H0。
例如，对多个多次发生安全事件的加工工厂，将每次发生安全事件对应的监测数据进行词嵌入操作，获得对应的特征向量。将多次发生风险事故对应的特征向量序列按照时间顺序组成时间序列特征向量H0，并标注对应的标签，作为样本数据，然后将样本数据输入到递归神经网络模型，提取N次发生风险倾向特征向量。
本申请能提取不同次数的N次发生风险的倾向特征，融合时间特征信息，能够隐形的使得时间久远的特征被模型所加权弱化。
步骤S3、将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，在风险值大于预设的阈值时，发出告警。
融合特征需要融合目标画像特征向量和N次发生风险倾向特征向量，融合过程表示为：
X2＝concat(X1,HN)
其中concat运算是两个向量的连接运算，X1为目标画像特征向量，HN表示N次发生风险倾向特征向量。
将融合特征输入到全连接神经网络模型的全连接层，得到一个三维的综合特征向量X3，即
X3＝FC(X2)。
最后采用softmax运算，计算公式如下：
Figure BDA0003054589120000061
其中，其中，
Figure BDA0003054589120000062
表示综合特征向量X3中对应的i分量，
Figure BDA0003054589120000063
表示综合特征向量X3中对应的j分量，i、j表示短期、中期、长期，Pi表示i分量对应的概率。i、j∈{1,2,3}，分别对应短期、中期、长期。
从而可以预测出短期、中期、长期发生风险的概率，当概率大于预设的阈值(例如80％)，则进行告警。
本申请短中长期风险与目标画像特征有关，并且还与目标最近的时间序列高度相关，本申请对目标本身所处的时空环境进行了建模，这是以往用简单神经网络模型所没有做到的。考虑到通过一种数据类型，模型很难对目标短中长期风险做出足够的评估，因此，建模了多种数据类型(多模态的)，特别是对文本数据类型的建模。
本申请对于容易发生二次风险的目标，具有较好的风险预测告警能力，目标可以是工厂、危险品仓库等，也可以对社区矫正人员或入监人员进行再犯的风险预测告警，可以及时预防各种安全风险，防范于未然。
在一个实施例中，本申请还提供了一种短中长期风险的告警装置，包括：
目标画像特征提取模块，用于通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量X0，将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1；
风险倾向特征向量提取模块，用于获取多次发生风险事故对象在每次发生风险事故时对应的监测数据样本，通过词嵌入得到时间序列特征向量H0，采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN；
融合预警模块，用于将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，在风险值大于预设的阈值时，发出告警。
关于短中长期风险的告警装置的具体限定可以参见上文中对于短中长期风险的告警方法的限定，在此不再赘述。上述短中长期风险的告警装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而实现本发明实施例中的网络拓扑布局方法。
其中，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器用于存储程序，所述处理器在接收到执行指令后，执行所述程序。
所述处理器可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种短中长期风险的告警方法，其特征在于，所述短中长期风险的告警方法，包括：
通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量X0，将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1；
获取多次发生风险事故对象在每次发生风险事故时对应的监测数据样本，通过词嵌入得到时间序列特征向量H0，采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN；
将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，在风险值大于预设的阈值时，发出告警。
2.如权利要求1所述的短中长期风险的告警方法，其特征在于，所述将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1，其数学表达式如下：
X1＝CNN(X0)。
3.如权利要求1所述的短中长期风险的告警方法，其特征在于，所述采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN，其数学表达式如下：
HN＝RNN(H0)。
4.如权利要求1所述的短中长期风险的告警方法，其特征在于，所述将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，其数学表达式为：
X2＝concat(X1,HN)。
5.如权利要求1所述的短中长期风险的告警方法，其特征在于，所述将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，包括：
首先将融合特征X2输入到全连接层，得到一个三维的综合特征向量X3：
X3＝FC(x2)；
然后采用softmax运算，预测出风险告警目标对应的风险值Pi：
Figure FDA0003054589110000021
其中，
Figure FDA0003054589110000022
表示综合特征向量X3中对应的i分量，
Figure FDA0003054589110000023
表示综合特征向量X3中对应的j分量，i、j表示短期、中期、长期，Pi表示i分量对应的概率。
6.一种短中长期风险的告警装置，其特征在于，所述短中长期风险的告警装置，包括：
目标画像特征提取模块，用于通过词嵌入获取风险告警目标的特征向量X0，将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1；
风险倾向特征向量提取模块，用于获取多次发生风险事故对象在每次发生风险事故时对应的监测数据样本，通过词嵌入得到时间序列特征向量H0，采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN；
融合预警模块，用于将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，在风险值大于预设的阈值时，发出告警。
7.如权利要求6所述的短中长期风险的告警装置，其特征在于，所述将风险告警目标的特征向量X0输入卷积神经网络，提取风险告警目标的目标画像特征向量X1，其数学表达式如下：
X1＝CNN(X0)。
8.如权利要求5所述的短中长期风险的告警装置，其特征在于，所述采用递归神经网络模型RNN对时间序列特征向量H0进行递归操作，提取N次发生风险倾向特征向量HN，其数学表达式如下：
HN＝RNN(H0)。
9.如权利要求5所述的短中长期风险的告警装置，其特征在于，所述将目标画像特征向量X1与N次发生风险倾向特征向量HN进行融合，其数学表达式为：
X2＝concat(X1,HN)。
10.如权利要求5所述的短中长期风险的告警装置，其特征在于，所述将融合特征X2输入到全连接神经网络模型，预测出风险告警目标对应的风险值，包括：
首先将融合特征X2输入到全连接层，得到一个三维的综合特征向量X3：
X3＝FC(X2)；
然后采用softmax运算，预测出风险告警目标对应的风险值Pi：
Figure FDA0003054589110000031
其中，
Figure FDA0003054589110000032
表示综合特征向量X3中对应的i分量，
Figure FDA0003054589110000033
表示综合特征向量X3中对应的j分量，i、j表示短期、中期、长期，Pi表示i分量对应的概率。
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