本發(fā)明公開了一種消防車輛調(diào)派方案的篩選方法及系統(tǒng)、終端設(shè)備，包括：收集關(guān)于消防案例及其車輛調(diào)派方案的案例樣本；對(duì)收集的案例樣本根據(jù)預(yù)設(shè)特征屬性聚類，得到m類案例樣本庫(kù)；分別從每類案例樣本庫(kù)中隨機(jī)抽取n個(gè)案例樣本；針對(duì)隨機(jī)抽取的每個(gè)案例樣本，從其所屬類的案例樣本庫(kù)中找出k個(gè)最近案例樣本，從其他類的每個(gè)案例樣本庫(kù)中分別找到k個(gè)近鄰案例樣本；根據(jù)分別從每類案例樣本庫(kù)中隨機(jī)抽取的n個(gè)案例樣本及其對(duì)應(yīng)的k個(gè)最近案例樣本和(m?1)k個(gè)近鄰案例樣本，分別計(jì)算得到每個(gè)特征屬性的權(quán)重；結(jié)合獲取的目標(biāo)案例和計(jì)算得到的各個(gè)特征屬性的權(quán)重，從收集的案例樣本中篩選出與目標(biāo)案例最相似的案例樣本。本發(fā)明篩選結(jié)果更準(zhǔn)確。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及消防安全領(lǐng)域，尤其涉及一種消防車輛調(diào)派方案的篩選方法及系統(tǒng)、終端設(shè)備。

背景技術(shù)

城市火災(zāi)發(fā)生的機(jī)率不斷上升，容易造成大量的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，在接收到火災(zāi)警情后，一般依靠人工經(jīng)驗(yàn)來決定調(diào)派具體的消防車數(shù)量及其種類，但是這種依靠人工經(jīng)驗(yàn)的決策具有一定的隨意性和盲目性，且比較耗時(shí)。

目前，針對(duì)此問題，傳統(tǒng)的解決方案是使用kNN(k-NearestNeighbor)均權(quán)法的檢索策略查找相似案，根據(jù)相似案給出調(diào)派策略。但是kNN均權(quán)法并未考慮特征屬性對(duì)權(quán)重的影響，通常來說不同的特征屬性對(duì)每個(gè)案例的表示具有不同的權(quán)重，kNN均權(quán)法每個(gè)特征屬性的權(quán)重相同，會(huì)影響計(jì)算結(jié)果的可靠性，推薦方案的合理性也會(huì)受到一定的影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種消防車輛調(diào)派方案的篩選方法及系統(tǒng)、終端設(shè)備，提高篩選出來的相似案例的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明提供的技術(shù)方案如下：

一種消防車輛調(diào)派方案的篩選方法，包括以下步驟：收集關(guān)于消防案例及其車輛調(diào)派方案的案例樣本；對(duì)收集的案例樣本根據(jù)預(yù)設(shè)特征屬性聚類，得到m類案例樣本庫(kù)；分別從每類案例樣本庫(kù)中隨機(jī)抽取n個(gè)案例樣本；針對(duì)隨機(jī)抽取的每個(gè)案例樣本，從其所屬類的案例樣本庫(kù)中找出k個(gè)最近案例樣本，從其他類的每個(gè)案例樣本庫(kù)中分別找到k個(gè)近鄰案例樣本；其中，最近案例樣本是在隨機(jī)抽取的案例樣本所屬類的案例樣本庫(kù)中距離所述隨機(jī)抽取的案例樣本最近的案例樣本，近鄰案例樣本是在其他類的案例樣本庫(kù)中距離所述隨機(jī)抽取的案例樣本最近的案例樣本；根據(jù)分別從每類案例樣本庫(kù)中隨機(jī)抽取的n個(gè)案例樣本及其對(duì)應(yīng)的k個(gè)最近案例樣本和(m-1)k個(gè)近鄰案例樣本，分別計(jì)算得到每個(gè)特征屬性的權(quán)重；其中，m、n、k都是大于等于1的整數(shù)；結(jié)合獲取的目標(biāo)案例和計(jì)算得到的各個(gè)所述特征屬性的權(quán)重，從收集的所述案例樣本中篩選出與所述目標(biāo)案例最相似的案例樣本。

在上述技術(shù)方案中，特征屬性的權(quán)重根據(jù)從各類案例樣本庫(kù)中抽取出來的若干個(gè)案例樣本及其最近案例樣本、近鄰案例樣本計(jì)算出各自的權(quán)重后求平均，降低了案例樣本分布差異對(duì)特征屬性的權(quán)重的影響，從而得到更有效的特征屬性的權(quán)重，后續(xù)調(diào)用以這種方式計(jì)算出來的特征屬性的權(quán)重進(jìn)行案例檢索時(shí)，檢索結(jié)果(即篩選出來的最相似的案例樣本)更具有科學(xué)性，匹配度更高。

進(jìn)一步，所述的結(jié)合獲取的目標(biāo)案例和計(jì)算得到的各個(gè)所述特征屬性的權(quán)重，從收集的所述案例樣本中篩選出與所述目標(biāo)案例最相似的案例樣本具體為：考慮各個(gè)所述特征屬性的權(quán)重，計(jì)算目標(biāo)案例和收集的每個(gè)所述案例樣本的相似度；將相似度最高的案例樣本作為最相似的案例樣本。

在上述技術(shù)方案中，計(jì)算所有收集的案例樣本與目標(biāo)案例的相似度，不漏過任何一個(gè)可能，保證了篩選結(jié)果的精確性。

進(jìn)一步，所述的將相似度最高的案例樣本作為最相似的案例樣本包括：當(dāng)存在多個(gè)相同的相似度最高的案例樣本時(shí)，將多個(gè)相同的相似度最高的案例樣本都作為最相似的案例樣本。

在上述技術(shù)方案中，將多個(gè)相同的相似度最高的案例樣本都作為最相似的案例樣本進(jìn)行考慮，具有更多的參考性。

進(jìn)一步，所述的考慮各個(gè)所述特征屬性的權(quán)重，計(jì)算目標(biāo)案例和收集的每個(gè)所述案例樣本的相似度中計(jì)算目標(biāo)案例和收集的一個(gè)所述案例樣本的相似度的計(jì)算公式為：