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：中国特种设备检测研究院;青海中特检特种设备检测有限公司

摘要：本申请涉及一种基于深度学习的信息复用方法及系统，涉及信息复用的技术领域，其中，所述方法包括第一采集、第一提取、第一建模、设定、第二采集、第一输入、查询和第一输出等步骤；所述系统包括信息采集模块、信息提取模块、模型构建模块、输入输出模块。本申请通过引入MDP模型来预测HAZOP分析报告中的安全措施，可以显著提高安全措施的针对性和有效性，优化决策过程。

主权项：1.一种基于深度学习的信息复用方法，其特征在于，包括：第一采集：采集历史HAZOP分析报告，记为第一报告；第一判断：判断第一报告是否具备风险类型标签，若是，则执行第一提取步骤；若否，则执行数据处理步骤；数据处理：包括第二建模、第二提取、第三提取、第二判断、融合和降维步骤；第二建模：基于深度学习算法建立BERT模型；第二提取：基于BERT模型，提取第一报告的深层语义特征，获得深层语义特征向量；第三提取：采用TF-IDF算法，提取第一报告中的关键字特征，获得关键字特征向量；第二判断：判断深层语义特征向量和关键字特征向量能否进行拼接，若是，则执行融合步骤；若否，则执行降维步骤；融合：将深层语义特征向量和关键字特征向量进行拼接，获得第一融合向量；降维：对深层语义特征向量或关键字特征向量进行降维，统一深层语义特征向量和关键字特征向量的维度，执行融合步骤；第二输出：采用Softmax激活函数将第一融合向量转化为概率分布，输出第一报告每个风险类型的预测概率分布；获取标签：将预测概率分布大于预设阈值的风险类型，作为第一报告的风险类型标签；第一提取：提取并存储第一报告的风险类型标签和安全措施；第一建模：建立MDP模型；设定：包括设定状态集合、设定动作集合、设定转移概率和设定奖励步骤；设定状态集合：将所有风险类型标签的集合作为MDP模型的状态集合；设定动作集合：将所有风险类型标签所采取的安全措施的集合，作为MDP模型的动作集合；设定转移概率：所述转移概率的计算模型如下： ；其中，p为转移概率；为第m个状态发生的频率；为第m个状态的严重性；设定奖励：基于风险类型标签设定MDP模型的奖励，计算模型如下： ；其中，是时刻MDP模型的奖励，为第i个风险类型标签在所有风险类型标签中所占的权重；为第j个安全措施在当前风险类型标签所包括的所有安全措施中所占的比重；为奖励补偿量；a为状态集合中风险类型标签的个数；b为当前风险类型标签中安全措施的个数；是第i个风险类型标签中第j个安全措施的实施情况，计算模型如下： ；第二采集：实时采集HAZOP分析报告，记为第二报告；第一输入：将第二报告作为MDP模型的现在状态，获得MDP模型未来状态的条件概率；查询：基于存储的第一报告的风险类型标签和安全措施，查询条件概率最大时所对应的第一报告，记为第三报告，将第三报告所对应的安全措施作为第二报告的安全措施；第一输出：输出第二报告及第二报告的安全措施。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国特种设备检测研究院 青海中特检特种设备检测有限公司 一种基于深度学习的信息复用方法及系统