CN118097918A - 一种用于消防火灾智能监测报警方法及*** - Google Patents
一种用于消防火灾智能监测报警方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本申请涉及数据分析技术领域，提供一种用于消防火灾智能监测报警方法及***，依据传感报警监测类别与联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试，得到调试后监测状态属性挖掘网络。调试后的网络能够更好地适应实际应用场景中的多源防火传感监测数据，提高火灾智能监测报警预测的准确性和可靠性。同时，调试过程还可以根据实际需求和数据变化对网络进行持续优化和升级，保持***的先进性和适应性。
Description
技术领域
本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种用于消防火灾智能监测报警方法及***。
背景技术
随着工业化和城市化进程的加速，火灾事故的频率和危害程度逐渐增加，对人民生命财产的安全造成了严重威胁。因此，开发一种高效、准确的火灾智能监测报警***成为了当前急需解决的问题。
在传统的火灾监测报警***中，通常采用单一的传感器进行火灾风险的监测和报警。然而，由于火灾的复杂性和多变性，单一的传感器往往难以全面、准确地捕捉火灾风险的状态和变化。此外，传统的火灾监测报警***还存在误报率高、实时性差等问题，无法满足实际应用的需求。
发明内容
为了改善上述问题，本申请提供了一种用于消防火灾智能监测报警方法及***。
第一方面，本申请实施例提供一种用于消防火灾智能监测报警方法，应用于智能监测报警***，所述方法包括：
获取第一多源防火传感监测数据训练集，所述第一多源防火传感监测数据训练集包含最少一个防火传感监测数据集以及每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别；
对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的最少一个防火传感监测数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，所述多源防火传感监测数据标注训练集包含最少一个已标注防火传感监测数据集；
通过监测状态属性挖掘网络对所述多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量；
依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到调试后监测状态属性挖掘网络，以利用所述监测状态属性挖掘网络对待处理多源防火传感监测数据进行火灾智能监测报警预测。
可选的，所述对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的最少一个防火传感监测数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，包括：
基于所述监测状态属性挖掘网络的当前调试周期，确定所述第一多源防火传感监测数据训练集中的拟标注数据集，所述当前调试周期为金字塔调试周期中的调试周期；
基于所述当前调试周期对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的所述拟标注数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集。
可选的，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
在所述当前调试周期，依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到候选监测状态属性挖掘网络；
从所述金字塔调试周期中确定所述当前调试周期的上下游调试周期；
将所述上下游调试周期确定为所述当前调试周期，然后跳转至所述基于所述监测状态属性挖掘网络的当前调试周期，确定所述第一多源防火传感监测数据训练集中的拟标注数据集；基于所述当前调试周期对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的所述拟标注数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，直至所述监测状态属性挖掘网络达到训练稳定状态，得到调试后监测状态属性挖掘网络。
可选的，所述在所述当前调试周期，依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
基于所述当前调试周期从所述已标注防火传感监测数据集中确定目标已标注防火传感监测数据集；
依据所述目标已标注防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，以及所述目标已标注防火传感监测数据集对应的所述联动监测状态属性描述向量，对所述监测状态属性挖掘网络进行调试。
可选的，所述最少一个防火传感监测数据集包括防火传感监测数据子集，所述通过监测状态属性挖掘网络对所述多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量，包括：
通过所述监测状态属性挖掘网络对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据子集进行区域状态趋势要素挖掘，得到所述每个防火传感监测数据子集对应的区域状态趋势要素向量；
依据所述区域状态趋势要素向量，对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行状态趋势要素集成，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量。
可选的，所述第一多源防火传感监测数据训练集对应有先验训练知识，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
基于所述多源防火传感监测数据标注训练集中的防火传感监测数据子集对应的联动监测状态属性描述子向量，确定每个所述防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点；
根据每个所述防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点确定所述第一多源防火传感监测数据训练集的火灾趋势预警信息；
基于所述火灾趋势预警信息和所述先验训练知识对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以及依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到所述调试后监测状态属性挖掘网络。
可选的，所述获取第一多源防火传感监测数据训练集，包括：
获取基于多源防火传感监测数据训练集；
对所述基于多源防火传感监测数据训练集进行防火传感监测数据集拆解，得到多个防火传感监测数据集；
对所述基于多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述基于多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别；
基于所述多个防火传感监测数据集以及每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，生成第一多源防火传感监测数据训练集。
可选的，所述对所述第一多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述第一多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，包括：
通过调试后监测类别决策树对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述每个防火传感监测数据集的传感报警监测类别。
可选的，所述获取所述基于多源防火传感监测数据训练集；之前，所述方法还包括：
获取第二多源防火传感监测数据训练集；
通过监测类别决策树对所述第二多源防火传感监测数据训练集进行数据解析操作，得到所述第二多源防火传感监测数据训练集的监测类别决策表征；
对所述监测类别决策表征进行特征译码操作，得到所述第二多源防火传感监测数据训练集对应的逆向传感监测译码结果；
依据所述第二多源防火传感监测数据训练集与所述逆向传感监测译码结果对所述监测类别决策树进行调试，以得到调试后监测类别决策树。
可选的，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
根据联动监测状态属性描述向量与传感报警监测类别确定训练误差变量；
依据所述训练误差变量进行权重配置改进，以对所述监测状态属性挖掘网络进行调试。
可选的，所述方法还包括：
获取待处理多源防火传感监测数据；
对所述待处理多源防火传感监测数据进行防火传感监测数据集拆解，得到多个防火传感监测数据集；
通过调试后监测状态属性挖掘网络，对所述多个防火传感监测数据集分别进行区域状态趋势要素挖掘，得到所述每个防火传感监测数据集对应的区域状态趋势要素向量；
依据所述每个防火传感监测数据集对应的所述区域状态趋势要素向量，确定所述待处理多源防火传感监测数据的火灾监测报警观点。
第二方面，本申请实施例提供一种智能监测报警***，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行第一方面所述的方法。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现第一方面所述的方法。
为了解决上述问题，近年来研究者们开始探索基于多源防火传感监测数据的火灾智能监测报警技术。这种技术通过融合多个传感器的数据，能够更全面、准确地反映火灾风险的状态和变化。同时，借助数据挖掘和机器学习等先进技术手段，还可以对多源防火传感监测数据进行深度分析和挖掘，提取出更多有用的信息和特征，进一步提高火灾智能监测报警的准确性和实时性。
然而，在实际应用中，多源防火传感监测数据的获取和处理面临着诸多挑战。首先，不同传感器的数据类型、采样频率、量程等存在差异，需要进行统一的数据预处理和标准化操作。其次，多源防火传感监测数据中往往包含着大量的噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和特征提取等操作以提高数据质量。此外，由于火灾的复杂性和不确定性，还需要制定一套科学、合理的数据标注规范和准则以确保标注结果的一致性和可靠性。
因此，本申请提出了一种基于多源防火传感监测数据和监测状态属性挖掘网络的火灾智能监测报警预测方法。首先获取包含多个防火传感监测数据集及其对应传感报警监测类别的第一多源防火传感监测数据训练集，并进行数据标注操作得到已标注的防火传感监测数据集。然后利用监测状态属性挖掘网络对每个已标注的防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，得到每个数据集对应的联动监测状态属性描述向量。最后根据传感报警监测类别和联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试和优化，得到调试后的网络模型用于对待处理的多源防火传感监测数据进行火灾智能监测报警预测。这种方法能够克服传统火灾监测报警***的局限性，提高火灾风险预测的准确性和实时性，为保障人民生命财产安全提供有力支持。
附图说明
图1为本申请实施例所提供的一种用于消防火灾智能监测报警方法的流程图。
图2为本申请实施例所提供的一种智能监测报警***200的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
图1示出一种用于消防火灾智能监测报警方法，应用于智能监测报警***，所述方法包括以下步骤110-步骤140。
步骤110、获取第一多源防火传感监测数据训练集，所述第一多源防火传感监测数据训练集包含最少一个防火传感监测数据集以及每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别。
例如，在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，“第一多源防火传感监测数据训练集”指的是一个包含多个防火传感监测数据集的大型数据集合。这些数据集是通过部署在工业厂区内的多种传感器长时间收集而来的，每种传感器都专注于监测与火灾风险相关的不同物理或化学参数。例如，烟雾传感器可以监测空气中的烟雾浓度，而温度传感器则可以实时监测设备或环境的温度变化。这些数据集不仅包含了原始传感器读数，还可能包括与之相关的时间戳、位置信息等元数据。这个训练集之所以被称为“多源”，是因为它融合了来自不同类型传感器的数据，每种传感器都可能提供关于火灾风险的独特视角。通过将这些数据集整合在一起，智能监测报警***能够更全面地了解工业厂区内的火灾风险状况，并据此构建更准确、更可靠的火灾预测模型。
防火传感监测数据集是构成第一多源防火传感监测数据训练集的基本单元。每个防火传感监测数据集都包含了一段时间内特定传感器的读数数据。这些数据可以是连续的模拟信号（如温度、烟雾浓度等），也可以是离散的数字信号（如开关状态、故障指示等）。除了原始传感器读数外，防火传感监测数据集还可能包括一些预处理或特征提取后的数据，如统计值、趋势分析等。在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，防火传感监测数据集是智能监测报警***进行火灾风险分析和预测的基础。通过对这些数据集进行深入的挖掘和分析，***能够识别出与火灾风险相关的各种模式和趋势，从而为及时预警和有效应对提供有力支持。
传感报警监测类别是指与防火传感监测数据集相关联的一系列预定义的标签或分类。这些类别通常根据传感器监测的物理量、化学量或状态来定义，并用于描述与火灾风险相关的不同情况或事件。例如，烟雾传感器的传感报警监测类别可能包括“正常”、“烟雾浓度超标”等；温度传感器的类别可能包括“正常温度范围”、“温度过高”等。在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，传感报警监测类别是智能监测报警***进行火灾风险识别和报警决策的重要依据。当某个传感器的读数超过预定阈值或符合特定模式时，***会根据相应的传感报警监测类别触发报警机制，并通知相关人员采取必要措施进行应对。通过这种方式，传感报警监测类别在保障工业安全方面发挥着至关重要的作用。
详细地，在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，获取第一多源防火传感监测数据训练集是构建有效火灾预警***的关键步骤之一。这个训练集不仅包含了来自多种传感器的原始数据，还包含了与这些数据对应的传感报警监测类别，为后续的模型训练和火灾风险预测提供了宝贵的信息。下面将详细介绍获取这一训练集的步骤。
（1）首先，需要在工业厂区的关键位置部署多种类型的传感器，这些传感器能够监测与火灾风险相关的各种物理和化学参数，如温度、烟雾浓度、可燃气体浓度等。传感器的选择和部署位置应基于厂区的具体情况和火灾风险评估结果来确定。部署完成后，这些传感器将开始持续收集数据。为了确保数据的准确性和可靠性，需要定期对传感器进行校准和维护。同时，还需要设置适当的数据采集频率和存储机制，以便能够捕捉到火灾风险的变化趋势。
（2）收集到的原始数据通常包含大量的噪声和冗余信息，因此需要进行预处理和特征提取操作。预处理步骤可能包括数据清洗、去噪、归一化等，以消除异常值和无关信息对后续分析的影响。特征提取则是从预处理后的数据中提取出与火灾风险相关的关键特征。这些特征可以是基于单个传感器的读数，也可以是多个传感器读数之间的组合或衍生特征。特征的选择和提取应基于领域知识和数据分析结果来确定。
（3）提取出的特征数据需要被标注上相应的传感报警监测类别。这一步骤通常由专业的标注人员或算法来完成。标注人员会根据特征数据的具体情况和火灾风险评估标准，为每个数据集分配一个或多个类别标签。这些类别标签可以是描述性的文本、数字代码或分类标识符，用于指示数据集所代表的火灾风险级别或其他相关信息。标注过程中需要确保标签的准确性和一致性，以便后续的模型训练和分析。
（4）最后，将标注好的数据集整合在一起，形成第一多源防火传感监测数据训练集。这个训练集不仅包含了来自多种传感器的原始数据和提取出的关键特征，还包含了与每个数据集对应的传感报警监测类别标签。为了确保训练集的质量和多样性，可以对数据进行进一步的筛选和扩充操作。例如，可以剔除质量较差或重复的数据集，也可以通过数据增强技术来增加样本的多样性。最终得到的训练集将被用于后续的模型训练和火灾风险预测任务中。
步骤120、对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的最少一个防火传感监测数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，所述多源防火传感监测数据标注训练集包含最少一个已标注防火传感监测数据集。
例如，在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，“数据标注操作”指的是对收集到的防火传感监测数据集进行人工或自动标记的过程。这一操作的目的是为机器学习模型提供带有明确标签的训练数据，以便模型能够学习并识别与火灾风险相关的各种模式和特征。数据标注操作通常涉及对原始传感器数据的审查和分类。标注人员或算法会根据数据集的特征、传感器类型、读数范围以及与其他数据的关联性等因素，为每个数据集分配一个或多个标签。这些标签可以是描述性的文本、数字代码或分类标识符，用于指示数据集所代表的火灾风险级别、异常类型或其他相关信息。例如，对于烟雾传感器的数据，标注操作可能包括将读数在正常范围内的数据集标记为“正常”，而将读数超过预定阈值的数据集标记为“烟雾浓度超标”。类似地，温度传感器的数据可能被标注为“正常温度范围”、“温度过高”或“温度异常波动”等类别。通过数据标注操作，智能监测报警***能够获得一个带有明确标签的训练数据集，从而支持后续的模型训练、特征提取和火灾风险预测等任务。这个过程对于提高***的准确性和可靠性至关重要，因为它能够帮助模型更好地理解并识别与火灾风险相关的各种复杂模式和关系。
在工业厂区火灾智能监测的背景下，“多源防火传感监测数据标注训练集”指的是经过数据标注操作处理后的、融合了多种传感器数据的训练数据集。这个训练集不仅包含了原始传感器读数，还包含了与每个数据集相关联的标签或分类信息，这些信息用于描述数据集所代表的火灾风险状况或其他相关特征。多源防火传感监测数据标注训练集的构建是一个复杂而细致的过程。首先，需要从工业厂区内部署的各种传感器中收集大量的原始数据。然后，通过数据标注操作，为这些数据集分配相应的标签或分类。这些标签可以是基于传感器类型、读数范围、时间趋势或其他相关因素的组合。最终，将这些已标注的数据集整合在一起，形成一个全面、多样且带有丰富标签信息的训练数据集。这个标注训练集对于智能监测报警***的开发和训练至关重要。它提供了模型学习所需的大量样本，并帮助模型建立对火灾风险特征的准确理解。通过训练这个标注数据集，***能够学习识别各种传感器数据之间的复杂关系和模式，从而更准确地预测火灾风险并发出及时有效的报警。
已标注防火传感监测数据集指的是经过数据标注操作后，被赋予了特定标签或分类信息的防火传感监测数据集。在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，这些数据集是构成多源防火传感监测数据标注训练集的基本单元。已标注防火传感监测数据集的标签通常基于传感器类型、读数范围以及与火灾风险的相关性等因素进行分配。例如，烟雾传感器的数据集可能被标注为“正常”、“烟雾浓度超标”等类别；温度传感器的数据集可能被标注为“正常温度范围”、“温度过高”等类别。这些标签不仅提供了对数据集内容的明确描述，还为后续的模型训练和火灾风险预测提供了重要的参考信息。在智能监测报警***的开发过程中，已标注防火传感监测数据集发挥着至关重要的作用。它们为模型提供了学习火灾风险特征的样本数据，并帮助模型建立对传感器数据之间复杂关系的理解。通过训练这些已标注的数据集，***能够更准确地识别出与火灾风险相关的异常模式或趋势，并及时触发报警机制以保障工业安全。
详细地，在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，数据标注是构建有效火灾预警***的关键环节。通过对第一多源防火传感监测数据训练集中的防火传感监测数据集进行标注操作，可以得到包含已标注防火传感监测数据集的多源防火传感监测数据标注训练集，为后续的模型训练提供准确、可靠的数据基础。下面将详细介绍这一过程的步骤。
（1）在开始数据标注之前，需要准备相应的标注工具和制定标注规范。标注工具可以是专门的数据标注软件，也可以是简单的文本编辑器或电子表格。标注规范则应明确标注的目标、标注的类别、标注的方法以及标注结果的格式等内容，以确保标注的一致性和准确性。
（2）从第一多源防火传感监测数据训练集中选择需要标注的防火传感监测数据集。选择的数据集应具有代表性，能够覆盖不同的火灾风险场景和传感器类型。同时，还需要考虑数据集的数量和质量，以确保标注结果的可靠性和泛化能力。
（3）根据标注规范，对选择的防火传感监测数据集进行标注操作。标注的内容可以包括传感器的读数、传感器的状态、火灾风险等级等信息。标注的方法可以是手动标注、半自动标注或自动标注，具体取决于标注的复杂度和可用资源。在标注过程中，需要仔细审查每个数据集的内容，并根据实际情况进行准确的标注。对于不确定或模糊的标注结果，可以进行讨论或咨询专家意见，以确保标注的准确性。
（4）完成数据标注后，需要对标注结果进行验证和修正。验证的目的是检查标注的一致性和准确性，可以通过抽样检查、交叉验证或专家评审等方法进行。修正则是在验证过程中发现错误或不一致时进行必要的修改和调整。
（5）经过验证和修正后，将标注好的防火传感监测数据集整合在一起，构建成多源防火传感监测数据标注训练集。这个训练集包含了已标注的防火传感监测数据集，可以用于后续的模型训练和火灾风险预测任务中。
为了确保训练集的质量和可用性，可以对标注训练集进行进一步的清洗和整理操作，如去除重复或无效的数据集、补充缺失的标注信息等。最终得到的多源防火传感监测数据标注训练集将为火灾智能监测报警***的开发和优化提供有力的数据支持。
步骤130、通过监测状态属性挖掘网络对所述多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量。
例如，在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，“监测状态属性挖掘网络”是一个深度学***均值、温度变化率等。随着数据在网络中的传播，后续层会逐渐提取出更复杂的特征组合和模式，如烟雾浓度与温度变化的联合分布、不同传感器数据之间的时间相关性等。最终，网络的输出层会根据这些提取出的状态属性信息，给出对火灾风险的全面描述和预测。
联动监测状态属性描述向量挖掘是监测状态属性挖掘网络的一个重要功能，它特指网络在处理多源防火传感监测数据时，对不同传感器之间联动关系的捕捉和描述。在工业厂区火灾智能监测的应用中，各种传感器之间往往存在着复杂的相互作用和影响，它们共同构成了火灾风险状态的完整描述。联动监测状态属性描述向量挖掘的目标是提取出这些相互作用和影响的高维特征表示，即“联动监测状态属性描述向量”。这个向量不仅包含了单个传感器的状态信息，还融合了多个传感器之间的联动关系和相互影响，从而能够更全面、更准确地描述火灾风险状态。例如，当烟雾传感器检测到烟雾浓度上升时，这可能意味着火灾正在发生或即将发生。但同时，如果温度传感器也检测到异常的温度升高，并且与烟雾浓度的变化呈现出特定的联动模式（如同时快速上升），那么这种联动关系就会进一步增强火灾发生的可能性判断。联动监测状态属性描述向量挖掘就是要自动学习和提取出这种复杂的联动关系和模式，为后续的火灾风险预测和报警决策提供有力支持。
联动监测状态属性描述向量是监测状态属性挖掘网络在处理多源防火传感监测数据后输出的一种高维特征表示。这个向量融合了多个传感器的状态信息和它们之间的联动关系，形成了一种紧凑且全面的描述形式，用于刻画工业厂区内的火灾风险状态。具体而言，联动监测状态属性描述向量可能包含了一系列数值或符号化的特征值，每个特征值都代表了某种传感器状态或传感器之间的某种联动关系。这些特征值可能是通过网络的自动学习和特征提取过程得到的，也可能是基于领域知识和经验手动设计的。无论哪种方式，它们都被组织成一个高维向量空间中的点或坐标，以便于后续的数据处理和分析。在工业厂区火灾智能监测的应用中，联动监测状态属性描述向量可以被用于多种任务，如火灾风险的实时评估、火灾发展趋势的预测、以及报警机制的触发等。通过比较和分析不同时间点的描述向量变化，***能够及时发现火灾风险的异常变化并作出相应的响应措施，从而保障工业安全生产的顺利进行。
详细地，在工业厂区火灾智能监测的应用场景中，智能监测报警***通过监测状态属性挖掘网络对多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，是提升火灾预警准确性和及时性的关键步骤。下面将详细介绍这一过程的各个步骤。
（1）首先，需要初始化监测状态属性挖掘网络，这通常是一个深度学习或机器学习模型，其结构和参数根据具体的应用场景和数据特征进行设计。初始化过程包括设置网络层数、神经元数量、激活函数、优化算法等，以确保网络能够有效地学习并提取防火传感监测数据中的状态属性信息。
（2）接下来，智能监测报警***需要加载多源防火传感监测数据标注训练集。这个训练集包含了已标注的防火传感监测数据集，每个数据集都包含了传感器的读数、传感器的状态以及对应的火灾风险等级等信息。加载训练集的目的是将这些信息作为输入，供监测状态属性挖掘网络进行学习和挖掘。
（3）在将数据输入到监测状态属性挖掘网络之前，需要进行数据预处理和特征工程操作。数据预处理包括数据清洗、去噪、归一化等，以消除异常值和无关信息对后续分析的影响。特征工程则是根据领域知识和数据分析结果，从原始数据中提取出与火灾风险相关的关键特征，如烟雾浓度、温度变化率等，以便网络能够更好地学习和挖掘状态属性信息。
（4）完成数据预处理和特征工程后，智能监测报警***开始通过监测状态属性挖掘网络对每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘。这个过程中，网络会接收经过预处理的防火传感监测数据作为输入，并自动学习和提取数据中的状态属性信息。联动监测状态属性描述向量挖掘的关键在于捕捉多个传感器之间的联动关系和相互影响。网络通过分析不同传感器数据之间的时间相关性、空间相关性以及与其他因素的关联关系，提取出能够全面描述火灾风险状态的联动监测状态属性描述向量。这个向量融合了多个传感器的状态信息和它们之间的联动关系，为后续的火灾风险预测和报警决策提供了有力支持。
（5）得到每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量后，需要对挖掘结果进行验证和评估。验证的目的是检查挖掘结果的准确性和可靠性，可以通过与真实火灾案例进行对比、计算预测准确率等方法进行。评估则是对挖掘结果的质量和可用性进行评估，以确定是否满足实际应用的需求。如果验证和评估结果显示挖掘结果不准确或不可靠，可以对监测状态属性挖掘网络进行调整和优化，如调整网络结构、优化算法参数等，以提高挖掘结果的准确性和可靠性。最终，通过智能监测报警***的联动监测状态属性描述向量挖掘功能，可以得到每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量，为工业厂区火灾智能监测提供准确、及时的数据支持。
步骤140、依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到调试后监测状态属性挖掘网络，以利用所述监测状态属性挖掘网络对待处理多源防火传感监测数据进行火灾智能监测报警预测。
详细地，在工业厂区火灾防范的应用场景中，智能监测报警***需要通过不断学习和优化来提高其火灾智能监测报警的准确性和实时性。监测状态属性挖掘网络是***的核心组成部分，负责对多源防火传感监测数据进行深度挖掘和分析。为了确保网络的性能和效果，需要根据已知的传感报警监测类别和联动监测状态属性描述向量对网络进行调试。下面将详细介绍调试过程的步骤。
（1）在开始调试之前，首先需要准备调试所需的数据和环境。调试数据包括已知传感报警监测类别的标注数据集以及相应的联动监测状态属性描述向量。这些数据将用于评估网络的当前性能并指导网络的调试方向。调试环境则包括所需的计算资源、开发工具以及调试工具等，以确保调试过程的顺利进行。
（2）在准备好调试数据和环境后，需要对当前监测状态属性挖掘网络的性能进行分析。通过输入标注数据集并观察网络的输出结果，可以了解网络在各类火灾风险场景下的表现和准确率。同时，还可以结合联动监测状态属性描述向量，分析网络对于不同传感器数据联动关系的捕捉能力和准确性。这一步骤的目的是找出网络存在的问题和不足，为后续的调试工作提供明确的目标和方向。
（3）根据上一步的分析结果，需要对监测状态属性挖掘网络的参数和结构进行调整。参数调整可能包括优化算法的选择、学习率的调整、正则化参数的设置等，以提高网络的训练效率和泛化能力。结构调整可能包括增加或减少网络层数、调整神经元的数量或连接方式等，以改善网络对复杂特征的提取能力和对不同类型数据的适应性。调整过程中需要注意保持网络的稳定性和收敛性，避免过拟合或欠拟合等问题的出现。
（4）完成网络参数和结构的调整后，需要对调试后的监测状态属性挖掘网络进行验证。通过输入新的多源防火传感监测数据，并观察网络的输出结果与实际火灾风险的符合程度，可以评估调试后网络的性能和准确性。验证过程中需要注意选择具有代表性和多样性的数据集进行测试，以确保评估结果的客观性和可靠性。同时，还可以通过对比调试前后网络的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）来直观地了解调试效果的提升程度。
（5）如果验证结果显示调试后的监测状态属性挖掘网络性能有明显提升，那么就可以将其部署到实际环境中进行应用。在部署过程中需要注意确保网络的稳定性和可靠性，并对其进行持续的监控和维护。通过实时收集和分析新的防火传感监测数据以及***的运行状态信息，可以及时发现并处理潜在的问题和异常，保证智能监测报警***的正常运行和持续优化。同时，还可以根据实际需求和数据变化对网络进行定期的更新和升级，以适应不断变化的应用场景和安全需求。
结合上述内容，以下是一个关于智能监测报警***如何执行特定技术方案的具体应用场景示例：
应用场景1：工业厂区火灾智能监测
在工业厂区，由于存在大量的易燃物品、高温设备和复杂的电气线路，火灾风险相对较高。为了保障工业安全，智能监测报警***被引入用于实时监测和预防火灾。
智能监测报警***首先获取了第一多源防火传感监测数据训练集。这个训练集是通过在工业厂区内部署的多种传感器（如烟雾传感器、温度传感器、气体传感器等）长时间收集而来的。每个传感器都定期发送数据到中央控制***，这些数据被整合成防火传感监测数据集，并与对应的传感报警监测类别（如烟雾浓度超标、温度异常等）相关联。
为了构建有效的机器学习模型，智能监测报警***对收集到的防火传感监测数据集进行数据标注操作。标注过程涉及为每个数据集分配一个或多个标签，这些标签描述了数据集的特征以及与火灾风险的相关性。例如，高烟雾浓度数据集可能被标注为“高火灾风险”，而正常温度范围内的数据集则可能被标注为“低火灾风险”。
标注完成后，智能监测报警***利用监测状态属性挖掘网络对标注后的防火传感监测数据集进行进一步处理。该网络被设计用于挖掘数据集中隐含的联动监测状态属性描述向量。这些向量不仅包含了单个传感器的读数信息，还反映了不同传感器之间在火灾发生时的相互关系和影响。通过这种方式，***能够更全面地了解工业厂区内的火灾风险状况。
最后，智能监测报警***根据传感报警监测类别和挖掘出的联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试。调试的目的是优化网络参数和结构，以提高其对新数据的处理能力和准确性。一旦网络调试完成并达到满意的性能水平，智能监测报警***就可以实时接收并分析来自工业厂区内部署的传感器网络的数据流。当***检测到异常或火灾迹象时，它会立即触发报警机制并通知相关人员采取必要措施进行应对。
通过这个应用场景示例，可以看到智能监测报警***如何有效地利用多源防火传感监测数据在工业厂区进行火灾智能监测和报警预测。整个过程涉及了数据的收集、标注、特征提取、模型训练和调试等多个环节，共同构成了一个高效且可靠的工业火灾监测预警体系。
以下是另一个关于智能监测报警***如何执行特定技术方案的具体应用场景示例：
应用场景2：智能楼宇火灾监测
智能监测报警***首先获取第一多源防火传感监测数据训练集。这个训练集包含了多个防火传感监测数据集，每个数据集都对应一个特定的传感报警监测类别，如烟雾浓度、温度变化、气体成分等。这些数据集是通过安装在智能楼宇各个关键区域的传感器网络收集而来的。
接下来，***对获取的第一多源防火传感监测数据训练集中的数据进行标注操作。标注的目的是为了将原始数据转化为机器学习模型能够理解的格式。通过标注，每个防火传感监测数据集都被赋予了相应的标签，这些标签反映了数据集所代表的传感报警监测类别。标注后的数据集构成了多源防火传感监测数据标注训练集。
在拥有标注训练集后，智能监测报警***利用监测状态属性挖掘网络对每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量的挖掘。这个过程旨在提取出数据集中隐含的、能够描述传感器之间联动关系的特征向量。这些特征向量不仅包含了单个传感器的读数信息，还反映了不同传感器之间在火灾发生时的相互关联和变化趋势。
最后，***根据传感报警监测类别和挖掘出的联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试。调试的目的是优化网络的参数和结构，使其能够更准确地处理待处理的多源防火传感监测数据，并实现对火灾的智能监测和报警预测。一旦网络调试完成，智能监测报警***就可以实时接收并分析来自传感器网络的数据流，及时发现火灾迹象并触发报警机制。
通过这个应用场景示例，可以清晰地看到智能监测报警***如何执行上述技术方案来实现对火灾的智能监测和报警预测。整个过程涉及了数据的收集、标注、特征提取、模型训练和调试等多个环节，共同构成了一个完整且高效的火灾监测预警体系。
以下是又一个关于智能监测报警***如何执行特定技术方案的具体应用场景示例：
应用场景3：森林火灾智能监测
在广袤的森林中，为了有效预防和及时发现火灾，智能监测报警***首先获取了第一多源防火传感监测数据训练集。这个训练集是通过部署在森林各个关键位置的传感器网络长时间收集而来的，包含了温度、湿度、烟雾浓度、风速风向以及红外热成像等多种防火传感监测数据集。每个数据集都对应着特定的传感报警监测类别，如高温点、烟雾异常等。
为了确保机器学习模型能够准确识别和处理这些数据集，智能监测报警***对第一多源防火传感监测数据训练集中的数据进行了标注操作。标注过程中，***根据每个数据集的特征和对应的传感报警监测类别，为每个数据集赋予了相应的标签。这些标签不仅包含了数据集的基本信息，还反映了数据集在火灾监测中的重要作用。标注后的数据集构成了多源防火传感监测数据标注训练集。
在拥有标注训练集后，智能监测报警***利用监测状态属性挖掘网络对每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量的挖掘。这个过程旨在提取出数据集中隐含的、能够描述不同传感器之间联动关系的特征向量。这些特征向量不仅包含了单个传感器的读数信息，还反映了在火灾发生时不同传感器读数之间的相互关联和变化趋势。通过这种挖掘，***能够更全面地了解森林环境的火灾风险状况。
最后，智能监测报警***根据传感报警监测类别和挖掘出的联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试。调试过程中，***不断优化网络的参数和结构，使其能够更准确地处理待处理的多源防火传感监测数据。一旦网络调试完成，智能监测报警***就可以实时接收并分析来自传感器网络的数据流，及时发现森林中的火灾迹象并触发报警机制。同时，***还可以根据历史数据和当前环境状况预测火灾发生的可能性，为森林防火工作提供有力支持。
通过这个应用场景示例，可以看到智能监测报警***如何有效地利用多源防火传感监测数据进行森林火灾的智能监测和报警预测。整个过程涉及了数据的收集、标注、特征提取、模型训练和调试等多个环节，共同构成了一个高效且可靠的森林火灾监测预警体系。
通过本申请的实施，可以带来以下有益效果。
首先，本申请通过获取包含多个防火传感监测数据集及其对应传感报警监测类别的第一多源防火传感监测数据训练集，为后续的数据标注和网络训练提供了丰富、多样的数据源。这种多源数据的融合利用有助于提高火灾监测报警的准确性和全面性。
其次，本申请对第一多源防火传感监测数据训练集中的防火传感监测数据集进行数据标注操作，得到包含已标注防火传感监测数据集的多源防火传感监测数据标注训练集。数据标注操作能够明确每个数据集所对应的火灾风险状态和传感报警监测类别，为后续的网络学习和挖掘提供准确、可靠的标签信息。
进一步地，本申请通过监测状态属性挖掘网络对多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘。这种挖掘方式能够捕捉多个传感器之间的联动关系和相互影响，提取出全面描述火灾风险状态的联动监测状态属性描述向量。这有助于提升火灾风险预测的准确性和实时性。
最后，本申请依据传感报警监测类别与联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试，得到调试后监测状态属性挖掘网络。调试后的网络能够更好地适应实际应用场景中的多源防火传感监测数据，提高火灾智能监测报警预测的准确性和可靠性。同时，调试过程还可以根据实际需求和数据变化对网络进行持续优化和升级，保持***的先进性和适应性。
综上所述，本申请的实施能够提供一种准确、可靠、实时的火灾智能监测报警预测方法，有助于提升工业厂区等场所的火灾防范能力和安全管理水平。
在一些可选的实施例中，所述对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的最少一个防火传感监测数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，包括：基于所述监测状态属性挖掘网络的当前调试周期，确定所述第一多源防火传感监测数据训练集中的拟标注数据集，所述当前调试周期为金字塔调试周期中的调试周期；基于所述当前调试周期对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的所述拟标注数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集。
在一些可选的实施例中，***执行的对第一多源防火传感监测数据训练集中的防火传感监测数据集进行数据标注操作，以获得多源防火传感监测数据标注训练集的过程，可以具体描述如下。
首先，***会基于监测状态属性挖掘网络的当前调试周期来确定需要标注的数据集。这里的当前调试周期是金字塔调试周期中的一个特定周期。金字塔调试周期是一种多层次的调试策略，它按照数据的复杂性和重要性将调试过程划分为不同的周期。在每个周期内，***会选取一部分数据进行标注，以确保标注工作的有效性和高效性。
在确定拟标注数据集时，***会考虑多个因素，如数据集的大小、代表性、以及与前一个调试周期相比的变化程度等。通过综合评估这些因素，***能够选择出最具标注价值的数据集，从而确保标注工作的针对性和实用性。
接下来，***会根据当前调试周期的要求对选定的拟标注数据集进行数据标注操作。数据标注是指为原始数据添加标签或注释的过程，以便机器学习模型能够从中学习到有用的信息。在这个步骤中，***会利用专业的标注工具和标注规范，对每个防火传感监测数据集进行详细的标注，包括但不限于火灾风险等级、传感器类型、监测值范围等信息。
完成数据标注后，***就得到了一个包含已标注防火传感监测数据集的多源防火传感监测数据标注训练集。这个标注训练集不仅包含了丰富的原始监测数据，还包含了与这些数据相对应的标签信息，为后续的网络训练和调试提供了有力的支持。
通过这种方式进行数据标注和训练集构建，可以确保标注结果的准确性和一致性，提高监测状态属性挖掘网络对多源防火传感监测数据的处理能力和预测精度。同时，金字塔调试周期的应用也使得标注工作更加高效和有针对性，能够在有限的资源下实现最佳的性能提升。
综上所述，这些实施例中的技术方案通过结合金字塔调试周期和数据标注操作，有效地提高了多源防火传感监测数据标注训练集的质量和价值，为后续的火灾智能监测报警预测提供了坚实的基础。这种方法的实施不仅能够提升火灾风险预测的准确性和实时性，还能够降低误报率和漏报率，从而更好地保障人民生命财产的安全。
在接下来的步骤中，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：在所述当前调试周期，依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到候选监测状态属性挖掘网络；从所述金字塔调试周期中确定所述当前调试周期的上下游调试周期；将所述上下游调试周期确定为所述当前调试周期，然后跳转至所述基于所述监测状态属性挖掘网络的当前调试周期，确定所述第一多源防火传感监测数据训练集中的拟标注数据集；基于所述当前调试周期对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的所述拟标注数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，直至所述监测状态属性挖掘网络达到训练稳定状态，得到调试后监测状态属性挖掘网络。
在接下来的步骤中，***将继续对监测状态属性挖掘网络进行调试，以确保其能够准确地处理多源防火传感监测数据并实现火灾智能监测报警预测。这一过程的具体实施方式如下。
在当前调试周期内，***会依据传感报警监测类别和联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行初步的调试。这意味着，***会使用已标注的数据集来训练网络，并根据训练结果调整网络的参数和结构，以使其更好地适应数据特征。经过这一步骤，***将得到一个候选监测状态属性挖掘网络。
然后，***会从金字塔调试周期中确定当前调试周期的上下游调试周期。金字塔调试周期是一种迭代式的调试策略，它将调试过程划分为多个层次或周期，每个周期都专注于处理不同复杂度的数据或解决不同难度的问题。通过这种方式，***能够逐步优化网络性能，同时确保调试过程的效率和稳定性。
在确定上下游调试周期后，***会将其中一个周期设置为新的当前调试周期，并跳转回基于监测状态属性挖掘网络的当前调试周期确定拟标注数据集的步骤。这意味着，***将开始新一轮的数据标注和网络调试过程。在这个过程中，***会继续利用标注后的数据集来训练和优化网络，以进一步提升其性能。
这个过程将持续进行，直到监测状态属性挖掘网络达到训练稳定状态。训练稳定状态是指网络在处理多源防火传感监测数据时能够达到一定的准确性和稳定性，不再出现明显的性能波动或下降。一旦达到这个状态，***就得到了调试后的监测状态属性挖掘网络。
通过这个技术方案，***能够实现对多源防火传感监测数据的深度挖掘和有效利用，提高火灾智能监测报警的准确性和实时性。同时，金字塔调试周期的应用也使得调试过程更加高效和有针对性，能够在有限的资源下实现最佳的性能提升。这种方法的实施不仅能够降低火灾风险对人民生命财产的威胁，还能够为消防安全领域的智能化发展提供有力支持。
进一步地，所述在所述当前调试周期，依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：基于所述当前调试周期从所述已标注防火传感监测数据集中确定目标已标注防火传感监测数据集；依据所述目标已标注防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，以及所述目标已标注防火传感监测数据集对应的所述联动监测状态属性描述向量，对所述监测状态属性挖掘网络进行调试。
进一步地，在当前调试周期内，***对监测状态属性挖掘网络进行调试的过程可以具体细化为以下步骤。
首先，***会根据当前调试周期的要求，从已标注防火传感监测数据集中筛选出目标已标注防火传感监测数据集。这一步是为了确保在当前调试周期内，***能够集中处理和分析最具代表性或最关键的数据集，从而有效提升网络的调试效率和准确性。
确定目标已标注防火传感监测数据集后，***会获取这些数据集对应的传感报警监测类别。传感报警监测类别是指根据传感器监测到的数据变化所判定的火灾风险等级或报警状态，它是网络调试过程中重要的参考信息之一。
同时，***还会提取目标已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量。这些向量是通过数据标注操作得到的，能够全面、准确地反映数据集中各个传感器的联动监测状态和属性特征。它们在网络调试过程中将作为输入数据，帮助***更好地理解和处理多源防火传感监测数据。
接下来，***会利用目标已标注防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别和联动监测状态属性描述向量，对监测状态属性挖掘网络进行调试。具体来说，***会根据这些数据对网络进行训练和优化，调整网络的参数和结构，以使其在处理类似数据时能够更准确地预测火灾风险或报警状态。
这个过程是一个迭代的过程，***会不断地使用新的目标已标注防火传感监测数据集对网络进行调试和优化，直到网络达到一定的性能要求或训练稳定状态。通过这种方式，***能够逐步提升监测状态属性挖掘网络对多源防火传感监测数据的处理能力和预测精度。
综上所述，这种技术方案通过结合当前调试周期、已标注防火传感监测数据集、传感报警监测类别和联动监测状态属性描述向量等多个因素，对监测状态属性挖掘网络进行有针对性的调试和优化。这不仅能够提高网络对多源防火传感监测数据的处理能力和预测精度，还能够为后续的火灾智能监测报警提供坚实的技术支持。同时，这种方法的实施也能够有效降低火灾风险对人民生命财产的威胁，推动消防安全领域的智能化发展。
在一些示例中，所述最少一个防火传感监测数据集包括防火传感监测数据子集，所述通过监测状态属性挖掘网络对所述多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量，包括：通过所述监测状态属性挖掘网络对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据子集进行区域状态趋势要素挖掘，得到所述每个防火传感监测数据子集对应的区域状态趋势要素向量；依据所述区域状态趋势要素向量，对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行状态趋势要素集成，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量。
在一些示例中，当处理防火传感监测数据时，***会特别关注一个或多个防火传感监测数据集，这些数据集可以进一步细分为防火传感监测数据子集。这些子集代表了在不同时间、地点或条件下收集的具体传感数据，有助于更细致地分析火灾风险。
在数据处理的过程中，一个重要的步骤是通过监测状态属性挖掘网络对多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量的挖掘。这个步骤实际上包含了两个主要阶段。
首先，***会利用监测状态属性挖掘网络对每个防火传感监测数据子集进行区域状态趋势要素的挖掘。这意味着网络会分析这些子集中的数据变化，提取出能够反映特定区域内火灾风险状态变化的趋势要素。这些趋势要素可以是温度、烟雾浓度、气体成分等的变化趋势，它们被编码为区域状态趋势要素向量，这个向量包含了丰富的信息，有助于***更准确地理解当前的火灾风险状况。
其次，***会根据这些区域状态趋势要素向量，对每个已标注防火传感监测数据集进行状态趋势要素的集成。这个过程实际上是将各个子集的趋势要素信息进行综合和整合，以得到能够更全面、更准确地反映整个数据集火灾风险状态变化的联动监测状态属性描述向量。这个向量不仅包含了各个传感器的独立监测信息，还包含了它们之间的联动关系和相互影响，为后续的火灾预警和决策提供了重要的数据支持。
通过这种处理方式，***能够更有效地利用多源防火传感监测数据，提高火灾风险预测的准确性和实时性。同时，这种基于区域状态趋势要素的挖掘和集成方法也有助于降低误报率和漏报率，提高***的可靠性和稳定性。最终，这将有助于更好地保障人民生命财产的安全，推动消防安全领域的智能化发展。
进一步地，所述第一多源防火传感监测数据训练集对应有先验训练知识，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：基于所述多源防火传感监测数据标注训练集中的防火传感监测数据子集对应的联动监测状态属性描述子向量，确定每个所述防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点；根据每个所述防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点确定所述第一多源防火传感监测数据训练集的火灾趋势预警信息；基于所述火灾趋势预警信息和所述先验训练知识对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以及依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到所述调试后监测状态属性挖掘网络。
进一步地，在本技术方案中，第一多源防火传感监测数据训练集不仅包含丰富的传感监测数据，还对应有先验训练知识。先验训练知识是在之前的经验或研究中积累下来的，关于火灾风险判别和预警的宝贵信息，它可以为监测状态属性挖掘网络的调试提供重要的指导和参考。
在调试监测状态属性挖掘网络时，***首先会基于多源防火传感监测数据标注训练集中的防火传感监测数据子集对应的联动监测状态属性描述子向量，来确定每个防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点。这些观点是通过对子集中的数据进行深入分析和挖掘得到的，能够反映出不同传感器在不同时间、不同环境下的火灾风险状态。
接下来，***会根据每个防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点，综合判断出整个第一多源防火传感监测数据训练集的火灾趋势预警信息。这些信息是对未来一段时间内火灾可能发生的概率、范围、强度等进行的预测和评估，对于制定有效的防火措施和应对策略具有重要意义。
然后，***会将火灾趋势预警信息与先验训练知识相结合，对监测状态属性挖掘网络进行调试。在这个过程中，先验训练知识的作用主要体现在两个方面：一是为网络提供初始的参数设置和结构调整建议，使其能够更快地适应新的数据特征；二是在网络训练过程中起到监督和纠正的作用，防止网络出现过拟合或偏离正确方向的情况。
同时，***还会依据传感报警监测类别与联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行进一步的调试。这一步是为了确保网络在处理实际监测数据时能够准确地识别出火灾风险并发出相应的报警信号。
通过上述调试过程，***最终得到调试后监测状态属性挖掘网络。这个网络不仅具备强大的数据处理和分析能力，还能够准确地预测和评估火灾风险，为后续的防火工作提供有力的技术支持。
综合来看，本技术方案的有益效果主要体现在以下几个方面：首先，通过结合先验训练知识和实际监测数据，提高了火灾风险预测的准确性和可靠性；其次，利用联动监测状态属性描述向量挖掘技术，实现了对多源防火传感监测数据的有效利用和深度挖掘；最后，通过不断的调试和优化，提升了监测状态属性挖掘网络的性能和稳定性，为防火工作提供了更加坚实的技术保障。
在一些可替换的实施例中，所述获取第一多源防火传感监测数据训练集，包括：获取基于多源防火传感监测数据训练集；对所述基于多源防火传感监测数据训练集进行防火传感监测数据集拆解，得到多个防火传感监测数据集；对所述基于多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述基于多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别；基于所述多个防火传感监测数据集以及每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，生成第一多源防火传感监测数据训练集。
在一些可替换的实施例中，***获取第一多源防火传感监测数据训练集的过程可以具体细化为以下步骤。
首先，***会获取一个基于多源防火传感监测的原始数据训练集。这个原始数据训练集通常包含了来自不同传感器、在不同时间、不同地点收集的大量防火传感监测数据。这些数据是原始的、未经处理的，可能包含各种噪声和异常值，因此需要进行进一步的处理和分析。
接下来，***会对这个基于多源防火传感监测的原始数据训练集进行防火传感监测数据集的拆解。拆解的目的是将原始数据训练集划分为多个更小、更具体的防火传感监测数据集。每个防火传感监测数据集都专注于一个特定的传感器、一个特定的时间段或一个特定的地点，以便进行更深入的分析和处理。拆解后的数据集更易于管理和处理，也有助于提高后续分析的准确性和效率。
然后，***会对每个拆解得到的防火传感监测数据集进行数据解析操作。数据解析的目的是提取出每个数据集中的关键信息，如传感器的读数、时间戳、地点等，并将其转换为***可以理解和处理的格式。通过数据解析，***可以获取每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别。这些类别是根据传感器的读数和预设的阈值或规则来确定的，可以表示不同的火灾风险级别或报警状态。
最后，***会根据拆解得到的多个防火传感监测数据集以及每个数据集对应的传感报警监测类别，生成第一多源防火传感监测数据训练集。这个训练集是一个经过处理和分析的、结构化的数据集，可以用于训练和优化监测状态属性挖掘网络。通过使用这个训练集，***可以学习如何从不同的传感器数据中提取有用的信息，并准确地预测和评估火灾风险。
总的来说，这种获取第一多源防火传感监测数据训练集的方法可以有效地处理和分析大量的原始防火传感监测数据。通过拆解和数据解析操作，***可以提取出关键的信息和特征，并生成一个结构化的、可用于训练和优化监测状态属性挖掘网络的训练集。这将有助于提高***对火灾风险的预测和评估能力，为防火工作提供更有力的支持。同时，这种方法也具有一定的灵活性和可扩展性，可以适应不同规模和复杂度的防火传感监测***。
进一步地，所述对所述第一多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述第一多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，包括：通过调试后监测类别决策树对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述每个防火传感监测数据集的传感报警监测类别。
进一步地，在对第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作时，***会利用调试后的监测类别决策树来进行处理。监测类别决策树是一种经过训练和优化后的决策模型，它能够根据输入的防火传感监测数据集的特征，输出对应的传感报警监测类别。
具体来说，当***获取到第一多源防火传感监测数据训练集后，它会将每个防火传感监测数据集作为输入，传递给调试后的监测类别决策树。这个决策树会根据数据集中的各种特征，如传感器的读数、时间戳、地点等，进行一系列的判断和决策。这些判断和决策是基于决策树在训练阶段学习到的知识和规则，它们能够反映出不同特征与传感报警监测类别之间的关系。
在决策树的处理过程中，每个防火传感监测数据集都会经过一系列的节点判断，最终到达一个叶节点。这个叶节点就代表了数据集的传感报警监测类别。***会从决策树中获取这个类别信息，并将其与原始数据集进行关联存储。
通过这种方式，***可以快速地对每个防火传感监测数据集进行解析和分类，得到它们对应的传感报警监测类别。这些类别信息对于后续的火灾风险预测和评估具有重要的参考价值。同时，由于使用了调试后的监测类别决策树，***的分类准确性和效率也得到了保障。
综合来看，利用调试后的监测类别决策树对第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，可以得到每个数据集的传感报警监测类别。这种方法不仅提高了数据处理的效率和准确性，还为后续的火灾风险预测和评估提供了重要的数据支持。同时，由于决策树模型的可解释性和灵活性，这种方法也具有一定的可扩展性和适应性，可以应用于不同规模和复杂度的防火传感监测***中。
更进一步地，所述获取所述基于多源防火传感监测数据训练集；之前，所述方法还包括：获取第二多源防火传感监测数据训练集；通过监测类别决策树对所述第二多源防火传感监测数据训练集进行数据解析操作，得到所述第二多源防火传感监测数据训练集的监测类别决策表征；对所述监测类别决策表征进行特征译码操作，得到所述第二多源防火传感监测数据训练集对应的逆向传感监测译码结果；依据所述第二多源防火传感监测数据训练集与所述逆向传感监测译码结果对所述监测类别决策树进行调试，以得到调试后监测类别决策树。
更进一步地，在获取基于多源防火传感监测数据训练集之前，***还需要执行一系列的操作来得到调试后的监测类别决策树。这个过程可以细化为以下步骤。
首先，***会获取一个第二多源防火传感监测数据训练集。这个第二训练集与之前的训练集类似，都是包含了多个防火传感监测数据集的训练集，但它可能来源于不同的传感器、不同的时间段或不同的地点，具有一定的多样性和代表性。获取第二训练集的目的是为了对监测类别决策树进行更全面的训练和调试，以提高其准确性和泛化能力。
接下来，***会利用监测类别决策树对第二多源防火传感监测数据训练集进行数据解析操作。这个决策树可能是一个初始的、未经调试的决策树模型，它会根据输入的训练集特征进行一系列的判断和决策，最终输出每个数据集的监测类别决策表征。这些表征是数据集的抽象描述，可以反映出数据集在决策树中的分类结果和路径信息。
然后，***会对这些监测类别决策表征进行特征译码操作。特征译码是一种将高维特征转换为低维特征的技术，它可以帮助***提取出决策表征中的关键信息，并去除冗余和噪声。通过特征译码，***可以得到第二多源防火传感监测数据训练集对应的逆向传感监测译码结果。这个结果是一个低维的、更易于处理和分析的数据集，它保留了原始数据集中的关键信息，同时去除了不必要的复杂性和冗余。
最后，***会根据第二多源防火传感监测数据训练集和逆向传感监测译码结果对监测类别决策树进行调试。调试的目的是优化决策树的参数和结构，使其能够更好地适应新的数据集和特征空间。通过比较原始数据集和译码结果之间的差异，***可以调整决策树的节点划分、阈值设置等参数，以提高分类的准确性和效率。经过调试后，***可以得到一个性能更优的监测类别决策树，即调试后监测类别决策树。
综上所述，通过获取第二多源防火传感监测数据训练集、利用监测类别决策树进行数据解析、进行特征译码操作以及调试决策树等步骤，***可以得到一个经过优化和验证的调试后监测类别决策树。这个决策树可以更准确地处理和分析防火传感监测数据，为后续的火灾风险预测和评估提供有力的支持。同时，由于使用了特征译码和决策树调试等技术手段，***的处理效率和鲁棒性也得到了提升。
在一些优选的实施例中，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：根据联动监测状态属性描述向量与传感报警监测类别确定训练误差变量；依据所述训练误差变量进行权重配置改进，以对所述监测状态属性挖掘网络进行调试。
在一些优选的实施例中，***依据传感报警监测类别与联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试的过程，可以具体细化为以下步骤。
首先，***会确定训练误差变量。这个步骤是通过比较联动监测状态属性描述向量与传感报警监测类别之间的差异来实现的。具体来说，***会计算监测状态属性挖掘网络输出的联动监测状态属性描述向量与实际的传感报警监测类别之间的误差。这个误差可以反映出网络在预测和分类方面的准确性和性能。误差的大小和方向是***进行后续调试和改进的重要依据。
接下来，***会根据训练误差变量进行权重配置改进。权重配置是监测状态属性挖掘网络中的关键参数，它决定了网络对输入数据的处理方式和输出结果的准确性。通过改进权重配置，***可以优化网络的性能，提高其预测和分类的准确性。具体来说，***会根据训练误差变量的大小和方向，调整网络中的权重参数。这个过程可以通过反向传播算法等优化技术来实现，它会根据误差信号逐层调整网络的权重，使得网络的输出更加接近于实际的传感报警监测类别。
通过以上的步骤，***可以依据传感报警监测类别与联动监测状态属性描述向量对监测状态属性挖掘网络进行调试。这个过程是一个迭代优化的过程，***会不断地调整网络的权重配置，直到达到预设的性能指标或满足停止条件为止。调试后的监测状态属性挖掘网络将具有更高的准确性和泛化能力，能够更好地处理和分析防火传感监测数据，为后续的火灾风险预测和评估提供有力的支持。
综合来看，这种调试方法通过比较联动监测状态属性描述向量与传感报警监测类别之间的差异来确定训练误差变量，并根据误差变量进行权重配置改进。这种方法不仅提高了监测状态属性挖掘网络的准确性和性能，还增强了其对不同数据集和场景的适应性。同时，由于使用了优化技术和迭代优化的方法，这种调试过程也更加高效和可靠。最终，经过调试的监测状态属性挖掘网络将为防火工作提供更准确、更及时的数据支持和分析结果。
在上述内容的基础上，所述方法还包括：获取待处理多源防火传感监测数据；对所述待处理多源防火传感监测数据进行防火传感监测数据集拆解，得到多个防火传感监测数据集；通过调试后监测状态属性挖掘网络，对所述多个防火传感监测数据集分别进行区域状态趋势要素挖掘，得到所述每个防火传感监测数据集对应的区域状态趋势要素向量；依据所述每个防火传感监测数据集对应的所述区域状态趋势要素向量，确定所述待处理多源防火传感监测数据的火灾监测报警观点。
在上述内容的基础上，***进一步执行以下步骤来处理多源防火传感监测数据并确定火灾监测报警观点。
首先，***会获取待处理的多源防火传感监测数据。这些数据可能来自于各种不同类型的传感器，如烟雾探测器、温度传感器、气体探测器等，它们分布在不同的区域，实时监测着各种与火灾相关的参数。
接着，***会对这些待处理的多源防火传感监测数据进行防火传感监测数据集的拆解。这一步的目的是将原始数据集拆分成多个更小的、更具体的防火传感监测数据集。每个数据集都专注于一个特定的传感器或一个特定的监测区域，以便进行更深入的分析和处理。拆解后的数据集更易于管理，也有助于提高后续处理的准确性和效率。
然后，***会利用调试后的监测状态属性挖掘网络对每个防火传感监测数据集进行区域状态趋势要素挖掘。这个网络是一个经过训练和优化的深度学习模型，它能够根据输入的防火传感监测数据集提取出关键的区域状态趋势要素。这些要素是数据集的高维特征表示，它们反映了不同传感器数据之间的内在关系和火灾风险的变化趋势。通过这个步骤，***可以得到每个防火传感监测数据集对应的区域状态趋势要素向量。
最后，***会根据每个防火传感监测数据集对应的区域状态趋势要素向量来确定待处理多源防火传感监测数据的火灾监测报警观点。这个观点是***对当前火灾风险的综合评估和判断，它基于各个传感器数据的分析结果和预设的报警规则。如果某个区域的状态趋势要素向量显示出异常的火灾风险增加，***就会触发相应的报警机制，及时通知相关人员采取必要的防火措施。
综上所述，这个方法通过获取待处理多源防火传感监测数据、拆解数据集、挖掘区域状态趋势要素以及确定火灾监测报警观点等步骤，实现了对防火传感监测数据的全面处理和分析。它不仅提高了火灾风险预测的准确性和效率，还为防火工作提供了及时、有效的数据支持和分析结果。同时，由于使用了深度学习技术和优化的数据处理流程，这个方法也具有一定的灵活性和可扩展性，可以适应不同规模和复杂度的防火传感监测***。
在一些可独立的实施例中，在依据所述每个防火传感监测数据集对应的所述区域状态趋势要素向量，确定所述待处理多源防火传感监测数据的火灾监测报警观点之后，所述方法还包括：根据所述火灾监测报警观点生成火灾防控预案报告。
在一些可独立的实施例中，***在依据每个防火传感监测数据集对应的区域状态趋势要素向量确定了待处理多源防火传感监测数据的火灾监测报警观点之后，会进一步根据这些观点生成火灾防控预案报告。
具体来说，火灾防控预案报告是一个综合性的文档，它汇总了***对当前火灾风险的评估结果、可能的火灾发生场景、以及相应的防控措施和建议。这个报告的目的是为防火工作提供全面、准确的数据支持和决策依据。
在生成火灾防控预案报告的过程中，***会首先分析火灾监测报警观点，提取出关键的信息和指标，如火灾风险等级、潜在火源位置、预计的火灾蔓延速度等。这些信息是报告的基础内容，它们反映了当前火灾风险的实际情况和严重程度。
然后，***会根据这些信息构建火灾防控预案的框架和内容。这个框架包括了对火灾风险的总体描述、对不同场景下的火灾防控策略的分析和比较、以及具体的防控措施和建议。这些内容是基于***的专业知识和经验，结合实际情况制定的，它们旨在帮助相关人员更好地理解和应对当前的火灾风险。
最后，***会将生成的火灾防控预案报告输出给相关人员或***，以便他们能够及时获取和使用这些信息。输出的方式可以是多种多样的，如电子邮件、短信通知、网页展示等，这取决于实际的应用场景和需求。
通过生成火灾防控预案报告，***不仅提供了对当前火灾风险的全面评估和分析，还为防火工作提供了具体的防控措施和建议。这有助于相关人员更好地理解和应对火灾风险，提高防火工作的效率和准确性。同时，由于报告是基于实时数据和专业知识生成的，它也具有很高的时效性和可靠性，能够为防火工作提供及时、有效的支持。
在一些可独立的实施例中，根据所述火灾监测报警观点生成火灾防控预案报告，包括：
（1）数据融合与风险评估：
***首先融合来自不同传感器的防火监测数据，包括烟雾浓度、温度、气体成分等，形成一个综合的火灾风险评估模型。
利用该模型，***计算出当前各监测区域的火灾风险指数，该指数反映了火灾发生的可能性和潜在危害程度。
（2）报警观点解析：
***解析火灾监测报警观点，这些观点是基于区域状态趋势要素向量得出的，可能包括火警、预警、正常等不同级别。
对于每个报警观点，***提取关键信息，如报警级别、触发报警的具体传感器数据、报警时间等。
（3）场景模拟与预案构建：
根据解析后的报警观点，***利用模拟算法模拟可能的火灾发生场景，包括火源位置、蔓延速度、影响范围等。
针对每个模拟场景，***结合历史数据和专业知识库，生成相应的火灾防控预案，预案中包括应急疏散路线、灭火设备部署建议、救援力量调配方案等。
（4）预案优化与排序：
***对生成的多个预案进行成本效益分析，评估每个预案的实施难度、所需资源以及预期效果。
根据分析结果，***对预案进行优化和排序，优先选择实施难度低、资源消耗少且效果显著的预案。
（5）报告生成与输出：
***将优化排序后的预案整合成一份火灾防控预案报告，报告中详细描述了当前火灾风险状况、模拟场景、推荐预案及其理由。
报告以可视化图表和文字说明的形式呈现，确保信息清晰易懂。
最后，***通过预设的输出方式（如电子邮件、短信、移动应用通知等）将报告发送给相关人员或***，以便及时采取防控措施。
通过这些子步骤，***能够根据火灾监测报警观点生成全面、准确且具有针对性的火灾防控预案报告，有效提高防火工作的效率和准确性。
图2为本申请实施例提供的一种智能监测报警***200的结构示意图。如图2所示的智能监测报警***200包括处理器210，处理器210可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
可选地，如图2所示，智能监测报警***200还可以包括存储器230。其中，处理器210可以从存储器230中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
其中，存储器230可以是独立于处理器210的一个单独的器件，也可以集成在处理器210中。
可选地，如图2所示，智能监测报警***200还可以包括收发器220，处理器210可以控制该收发器220与其他设备进行交互，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。
可选地，该智能监测报警***200可以实现本申请实施例的各个方法中存储引擎或存储引擎中的部件（如处理模块）或者部署有存储引擎的设备对应的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本申请实施例的处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器（Digital SignalProcessor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、可编程只读存储器（Programmable ROM，PROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable PROM，EPROM）、电可擦除可编程只读存储器（Electrically EPROM，EEPROM）或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器（Static RAM，SRAM）、动态随机存取存储器（Dynamic RAM，DRAM）、同步动态随机存取存储器（Synchronous DRAM，SDRAM）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（Double Data RateSDRAM，DDR SDRAM）、增强型同步动态随机存取存储器（Enhanced SDRAM，ESDRAM）、同步连接动态随机存取存储器（Synchlink DRAM，SLDRAM）和直接内存总线随机存取存储器（DirectRambus RAM，DR RAM）。应注意，本文描述的***和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
应理解，上述存储器为示例性但不是限制性说明，例如，本申请实施例中的存储器还可以是静态随机存取存储器（static RAM，SRAM）、动态随机存取存储器（dynamic RAM，DRAM）、同步动态随机存取存储器（synchronous DRAM，SDRAM）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（doubledata rate SDRAM，DDR SDRAM）、增强型同步动态随机存取存储器（enhanced SDRAM，ESDRAM）、同步连接动态随机存取存储器（synch link DRAM，SLDRAM）以及直接内存总线随机存取存储器（Direct Rambus RAM，DR RAM）等等。也就是说，本申请实施例中的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在上述基础上，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。
Claims (10)
1.一种用于消防火灾智能监测报警方法，其特征在于，应用于智能监测报警***，所述方法包括：
获取第一多源防火传感监测数据训练集，所述第一多源防火传感监测数据训练集包含最少一个防火传感监测数据集以及每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别；
对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的最少一个防火传感监测数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，所述多源防火传感监测数据标注训练集包含最少一个已标注防火传感监测数据集；
通过监测状态属性挖掘网络对所述多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量；
依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到调试后监测状态属性挖掘网络，以利用所述监测状态属性挖掘网络对待处理多源防火传感监测数据进行火灾智能监测报警预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的最少一个防火传感监测数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，包括：
基于所述监测状态属性挖掘网络的当前调试周期，确定所述第一多源防火传感监测数据训练集中的拟标注数据集，所述当前调试周期为金字塔调试周期中的调试周期；
基于所述当前调试周期对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的所述拟标注数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
在所述当前调试周期，依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到候选监测状态属性挖掘网络；
从所述金字塔调试周期中确定所述当前调试周期的上下游调试周期；
将所述上下游调试周期确定为所述当前调试周期，然后跳转至所述基于所述监测状态属性挖掘网络的当前调试周期，确定所述第一多源防火传感监测数据训练集中的拟标注数据集；基于所述当前调试周期对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的所述拟标注数据集进行数据标注操作，得到多源防火传感监测数据标注训练集，直至所述监测状态属性挖掘网络达到训练稳定状态，得到调试后监测状态属性挖掘网络。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述当前调试周期，依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
基于所述当前调试周期从所述已标注防火传感监测数据集中确定目标已标注防火传感监测数据集；
依据所述目标已标注防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，以及所述目标已标注防火传感监测数据集对应的所述联动监测状态属性描述向量，对所述监测状态属性挖掘网络进行调试。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最少一个防火传感监测数据集包括防火传感监测数据子集，所述通过监测状态属性挖掘网络对所述多源防火传感监测数据标注训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行联动监测状态属性描述向量挖掘，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量，包括：
通过所述监测状态属性挖掘网络对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据子集进行区域状态趋势要素挖掘，得到所述每个防火传感监测数据子集对应的区域状态趋势要素向量；
依据所述区域状态趋势要素向量，对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个已标注防火传感监测数据集进行状态趋势要素集成，得到所述每个已标注防火传感监测数据集对应的联动监测状态属性描述向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一多源防火传感监测数据训练集对应有先验训练知识，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
基于所述多源防火传感监测数据标注训练集中的防火传感监测数据子集对应的联动监测状态属性描述子向量，确定每个所述防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点；
根据每个所述防火传感监测数据子集的火灾风险判别观点确定所述第一多源防火传感监测数据训练集的火灾趋势预警信息；
基于所述火灾趋势预警信息和所述先验训练知识对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以及依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，以得到所述调试后监测状态属性挖掘网络。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一多源防火传感监测数据训练集，包括：
获取基于多源防火传感监测数据训练集；
对所述基于多源防火传感监测数据训练集进行防火传感监测数据集拆解，得到多个防火传感监测数据集；
对所述基于多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述基于多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别；
基于所述多个防火传感监测数据集以及每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，生成第一多源防火传感监测数据训练集；
其中，所述对所述第一多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述第一多源防火传感监测数据训练集中每个防火传感监测数据集对应的传感报警监测类别，包括：通过调试后监测类别决策树对所述第一多源防火传感监测数据训练集中的每个防火传感监测数据集进行数据解析操作，得到所述每个防火传感监测数据集的传感报警监测类别；
其中，所述获取所述基于多源防火传感监测数据训练集；之前，所述方法还包括：获取第二多源防火传感监测数据训练集；通过监测类别决策树对所述第二多源防火传感监测数据训练集进行数据解析操作，得到所述第二多源防火传感监测数据训练集的监测类别决策表征；对所述监测类别决策表征进行特征译码操作，得到所述第二多源防火传感监测数据训练集对应的逆向传感监测译码结果；依据所述第二多源防火传感监测数据训练集与所述逆向传感监测译码结果对所述监测类别决策树进行调试，以得到调试后监测类别决策树。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述传感报警监测类别与所述联动监测状态属性描述向量对所述监测状态属性挖掘网络进行调试，包括：
根据联动监测状态属性描述向量与传感报警监测类别确定训练误差变量；
依据所述训练误差变量进行权重配置改进，以对所述监测状态属性挖掘网络进行调试。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取待处理多源防火传感监测数据；
对所述待处理多源防火传感监测数据进行防火传感监测数据集拆解，得到多个防火传感监测数据集；
通过调试后监测状态属性挖掘网络，对所述多个防火传感监测数据集分别进行区域状态趋势要素挖掘，得到所述每个防火传感监测数据集对应的区域状态趋势要素向量；
依据所述每个防火传感监测数据集对应的所述区域状态趋势要素向量，确定所述待处理多源防火传感监测数据的火灾监测报警观点。
10.一种智能监测报警***，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410458911.2A CN118097918B (zh) | 2024-04-17 | 2024-04-17 | 一种用于消防火灾智能监测报警方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
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