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龙图腾网获悉江苏铭星供水设备有限公司申请的专利一种基于类神经网络的应急救援管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119379516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411614609.8，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种基于类神经网络的应急救援管理系统及方法是由周宗刚;丁洁;丁正军;马亚平;梁淼设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类神经网络的应急救援管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于类神经网络的应急救援管理系统及方法，涉及应急救援管理技术领域，本发明通过获取历史应急救援数据，从清洗后的历史应急救援数据中提取关键特征；使用历史应急救援数据对类神经网络模型进行训练；从实时事故数据中提取相应的事故关键特征；将事故关键特征代入训练好的类神经网络模型；根据类神经网络模型的输出结果进行救援资源运输；根据实时事故发生点的救援资源供应情况，分析运送影响系数；根据存在二次运输救援资源的历史应急救援数据，分析运送影响系数阈值；根据实时事故发生点运送影响系数进行标记和可视化告警展示。本发明自动调整救援方案，提高救援效率。

本发明授权一种基于类神经网络的应急救援管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类神经网络的应急救援管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1：获取历史应急救援数据，对历史应急救援数据进行数据清洗，从清洗后的历史应急救援数据中提取关键特征； S2：使用历史应急救援数据对类神经网络模型进行训练； S3：获取实时事故发生点的实时事故数据，从实时事故数据中提取相应的事故关键特征；将事故关键特征代入训练好的类神经网络模型；根据类神经网络模型的输出结果进行救援资源运输；根据实时事故发生点的救援资源供应情况，分析运送影响系数； S4：根据存在二次运输救援资源的历史应急救援数据，分析运送影响系数阈值；根据实时事故发生点运送影响系数进行标记和可视化告警展示； 在S2中，包括以下内容： S201：提取历史应急救援数据中提取事故关键特征和救援关键特征；所述事故关键特征包括事故类型、事故发生点位置、事故影响范围、发生时间、事故发生点监控数据和事故发生点传感器数据；所述救援关键特征包括救援资源名称、救援资源预送达时间、救援资源需求量和各个资源供应点的救援资源供应量； S202：根据各个历史应急救援数据的事故关键特征对事故进行人工评分； S203：将人工评分后的各个历史应急救援数据的事故关键特征和救援关键特征按照比例划分为训练集和验证集，选用ZF-Net网络结构，交叉熵函数作为损失函数，将评分后的训练集数据输入类神经网络模型进行训练； S204：根据验证集数据分析类神经网络模型输出结果的准确率；若所述准确率大于预设的准确率阈值，则停止训练；所述输出结果包括评分数值、救援资源名称、救援资源预送达时间、救援资源需求量和各个资源供应点的救援资源供应量； 在S3中，包括以下内容： S301：获取实时事故发生点的实时事故数据，从实时事故数据中提取相应的事故关键特征；将事故关键特征代入训练好的类神经网络模型； S302：将类神经网络模型的输出结果中，将第i个资源供应点对应的救援资源名称组成集合记为：RESi={RES（i，1），RES（i，2），…，RES（i，j），…，RES（i，J）}；其中RES（i，j）表示第i个资源供应点对应的救援资源名称集合中第j个救援资源；i∈[1，I]，I表示提供救援资源的资源供应点的总数量；j∈[1，J]，J表示第i个资源供应点对应的救援资源名称集合中救援资源的总数量；根据类神经网络模型的输出结果进行救援资源运输； S303：根据实时事故发生点的救援资源供应情况，分析运送影响系数TIC： ； 其中，DR（i，j）表示救援资源RES（i，j）对应的损坏率，PDTi表示第i个资源供应点对应的救援资源送达时间，DT表示事故发生点的救援资源预送达时间；S（）表示样本标准差函数；a为系统预置的常数； 救援资源RES（i，j）对应的损坏率DR（i，j）等于救援资源RES（i，j）对应的损坏数量除以救援资源RES（i，j）对应的救援资源供应量； 在S4中，包括以下内容： S401：标记存在二次运输救援资源的历史应急救援数据，对被标记的历史应急救援数据分析运送影响系数，并形成集合，记为CTIC； S402：根据被标记的历史应急救援数据的运送影响系数的集合，分析运送影响系数阈值CTICT： ； 其中，CTICmin表示集合CTIC中运送影响系数的最小值；CTICmax表示集合CTIC中运送影响系数的最大值；CTICmean表示集合CTIC中运送影响系数的平均值；min{}表示最小值计算； S403：若实时事故发生点的运送影响系数TIC小于运送影响系数阈值CTICT，则不做处理；若实时事故发生点的运送影响系数TIC大于或等于运送影响系数阈值CTICT，则标记所述实时事故发生点，对管理员进行可视化告警展示； S404：将被标记所述实时事故发生点的最新实时事故数据代入训练好的类神经网络模型，根据类神经网络模型的输出结果再次进行救援资源运输；实时事故结束后将最新实时事故数据和相对应的救援关键特征代入S203中，重新进行类神经网络模型训练。

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