买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：四川省华地建设工程有限责任公司;国能大渡河金川水电建设有限公司

摘要：本申请提供的基于人工智能的地裂缝隐患评估方法及系统，对涵盖各范例地裂缝隐患描述特征和各评估目录的范例集进行训练，得到用于事项评估的事项评估线程，通过所述事项评估线程进行计算，获得地裂缝隐患评估结果。由于范例地裂缝隐患描述特征是通过拼接范例特征和异常特征得到的，因此，该范例地裂缝隐患描述特征获得既能反映范例事项的初始特征，又能体现范例事项在特定评估任务下与各种类特征之间的偏置情况，基于范例地裂缝隐患描述特征进行训练获得事项评估线程，能够提高事项评估线程的性能，从而能够使得评估结果更加的准确和可靠，能够尽可能的规避地裂缝导致的危害，尽可能的降低财产的损失和人员伤亡的可能性。

主权项：1.一种基于人工智能的地裂缝隐患评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取若干个范例事项各自的范例特征和评估目录；根据各所述范例特征分别在初始AI向量空间中的坐标定位，从所述初始AI向量空间中，确定各所述评估目录各自表示种类的种类特征；针对每一所述范例事项，拼接所述范例事项的范例特征，以及所述范例事项的范例特征与各所述种类特征中至少一部分的异常特征，获得所述范例事项的范例地裂缝隐患描述特征；对涵盖各所述范例地裂缝隐患描述特征和各所述评估目录的范例集进行训练，得到用于事项评估的事项评估线程，通过所述事项评估线程进行计算，获得地裂缝隐患评估结果；其中，所述根据各所述范例特征分别在初始AI向量空间中的坐标定位，从所述初始AI向量空间中，确定各所述评估目录各自表示种类的种类特征，包括：对涵盖各所述范例特征和各所述评估目录的范例集进行训练，获得初始评估线程；确定各所述范例特征分别在所述初始评估线程对应的初始AI向量空间中的坐标定位；将对应同一评估目录的坐标定位划分为同一种类映射范围，获得各所述评估目录各自表示种类的种类映射范围；针对每一所述种类，将所述种类的种类映射范围的范围基准特征，作为所述种类的种类特征；其中，所述对涵盖各所述范例特征和各所述评估目录的范例集进行训练，获得初始评估线程，包括：对涵盖各所述范例特征和各所述评估目录的范例集进行训练，分别确定各所述范例事项各自的预测种类；所述预测种类为各所述种类中的一个；针对每一所述范例事项，将所述范例事项的预测种类作为目标种类、将各所述种类中除所述目标种类以外的剩余种类作为非目标种类，确定涵盖目标种类自然因素项和非目标种类人为因素项的多评估损失函数；在各所述多评估损失函数的统计值收敛的前提下，获得初始评估线程；其中，所述针对每一所述范例事项，拼接所述范例事项的范例特征，以及所述范例事项的范例特征与各所述种类特征中至少一部分的异常特征，获得所述范例事项的范例地裂缝隐患描述特征，包括：针对每一所述范例事项，确定所述范例事项的范例特征与各所述种类特征中至少一部分的异常特征；拼接所述范例事项的范例特征和各所述异常特征，获得所述范例事项的范例地裂缝隐患描述特征；其中，所述针对每一所述范例事项，确定所述范例事项的范例特征与各所述种类特征中至少一部分的异常特征，包括：基于各所述种类特征，确定初始AI向量空间的定位关系描述；针对每一所述范例事项，对所述范例事项的范例特征与所述定位关系描述进行分析，获得所述范例事项对应的异常特征；其中，所述事项评估线程包括初始地裂缝隐患分析模型和异常地裂缝隐患分析模型；所述初始地裂缝隐患分析模型的初始模型系数通过对各所述范例特征和各所述评估目录进行训练得到；所述对涵盖各所述范例地裂缝隐患描述特征和各所述评估目录的范例集进行训练，得到用于事项评估的事项评估线程，通过所述事项评估线程进行计算，获得地裂缝隐患评估结果，包括：使用涵盖各所述范例地裂缝隐患描述特征和各所述评估目录的范例集，对所述异常地裂缝隐患分析模型进行训练，确定所述异常地裂缝隐患分析模型的初始模型系数；基于各所述范例地裂缝隐患描述特征和各所述评估目录，对各所述初始模型系数进行系数优化，得到用于事项评估的事项评估线程，通过所述事项评估线程进行计算，获得地裂缝隐患评估结果；其中，所述方法还包括：获取待评估事项的事项特征；拼接所述事项特征，以及所述事项特征与各所述种类特征中至少一部分的异常特征，得到所述待评估事项的事项地裂缝隐患描述特征；获得事项地裂缝隐患描述特征和获得范例地裂缝隐患描述特征的过程中所使用的种类特征相同；基于所述事项评估线程对所述事项地裂缝隐患描述特征进行评估处理，获得所述待评估事项的评估结果；其中，所述基于所述事项评估线程对所述事项地裂缝隐患描述特征进行评估处理，获得所述待评估事项的评估结果，包括：确定待评估事项的事项特征在各所述种类特征所属的初始AI向量空间的初始坐标定位；在所述初始坐标定位符合重构要求的前提下，使用所述事项评估线程对所述事项地裂缝隐患描述特征进行评估处理，获得所述待评估事项的评估结果；其中，所述基于所述事项评估线程对所述事项地裂缝隐患描述特征进行评估处理，获得所述待评估事项的评估结果，包括：根据所述事项特征分别与各所述种类特征各自的特征共享系数，确定所述待评估事项的第一评估结果；使用所述事项评估线程对所述事项地裂缝隐患描述特征进行评估处理，确定所述待评估事项的第二评估结果；结合所述第一评估结果和所述第二评估结果，确定所述待评估事项的评估结果；其中，所述范例事项为事件事项；所述范例特征为历史地裂缝隐患描述特征；所述获取若干个范例事项各自的范例特征，包括：获取若干个事件事项；所述事件事项中包括若干个关键描述内容；针对每一所述事件事项，对所述事件事项中的各所述关键描述内容进行解析，获得所述事件事项的初始事件特征；基于所述初始事件特征对所述事件事项进行历史地裂缝隐患描述特征提取，获得所述事件事项的历史地裂缝隐患描述特征；其中，所述基于所述初始事件特征对所述事件事项进行历史地裂缝隐患描述特征提取，获得所述事件事项的历史地裂缝隐患描述特征，包括：基于所述初始事件特征对所述事件事项进行重要内容分析，确定所述事件事项的重要内容分析结果；对所述重要内容分析结果进行历史地裂缝隐患描述特征提取，获得所述事件事项的历史地裂缝隐患描述特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川省华地建设工程有限责任公司 国能大渡河金川水电建设有限公司 基于人工智能的地裂缝隐患评估方法及系统