垃圾危机转化智能管理方法技术

本发明专利技术公开了一种垃圾危机转化智能管理方法，包括：对网络数据库进行数据爬取；对步骤一中爬取到的文档进行超文本标记语言处理、词法相似度分析和词表频度处理；运用FCM聚类算法对步骤二中已经完成数据清洗和相似词替换的案例向量化数据进行分析，将案例分成四类，构成名利空间下的决策支持模型；对归类的数据进行余弦相似度分析，根据贝叶斯网络模型对当前案例结构进行优化，演化出每一类的最优贝叶斯结构。本发明专利技术应用数据抓取、数据清洗和数据分析方法，交互友好，综合运用人工智能的相关方法，文本处理过程流畅，为垃圾“邻避”事件的解决提供了新的思路和参考建议，降低了决策难度，有很强的可行性。

Waste crisis transformed into intelligent management method

【技术实现步骤摘要】
垃圾危机转化智能管理方法
本专利技术属于垃圾焚烧处理领域，涉及垃圾危机转化智能管理方法及平台系统。
技术介绍
随着城市化进程的推进，垃圾“邻避”事件层出不穷，对社会稳定和垃圾焚烧行业发展产生了极其恶劣的影响。垃圾排放量大、占用社会资源多、污染生态环境的特点导致垃圾危机的产生。居民的“邻避”心理给垃圾处理带来了更大的困难。探究“邻避”问题的解决方案成为了解除制约，进一步更快更好发展垃圾焚烧发电项目的迫切要求。
技术实现思路
：为了克服上述
技术介绍
的缺陷，本专利技术提供一种垃圾危机转化智能管理方法，因地制宜地提出建议供决策者参考，降低决策难度，为决策者提供解决“邻避”问题的新思路。为了解决上述技术问题本专利技术的所采用的技术方案为：一种垃圾危机转化智能管理方法，包括：步骤一，对网络数据库进行数据爬取；步骤二，对步骤一中爬取到的文档进行超文本标记语言处理、词法相似度分析和词表频度处理；步骤三，运用FCM聚类算法对步骤二中已经完成数据清洗和相似词替换的案例向量化数据进行分析，将案例分成四类，构本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种垃圾危机转化智能管理方法，其特征在于，包括：/n步骤一，对网络数据库进行数据爬取；/n步骤二，对步骤一中爬取到的文档进行超文本标记语言处理、词法相似度分析和词表频度处理；/n步骤三，运用FCM聚类算法对步骤二中已经完成数据清洗和相似词替换的案例向量化数据进行分析，将案例分成四类，构成名利空间下的决策支持模型；对归类的数据进行余弦相似度分析，根据贝叶斯网络模型对当前案例结构进行优化，演化出每一类的最优贝叶斯结构。/n

【技术特征摘要】
1.一种垃圾危机转化智能管理方法，其特征在于，包括：
步骤一，对网络数据库进行数据爬取；
步骤二，对步骤一中爬取到的文档进行超文本标记语言处理、词法相似度分析和词表频度处理；
步骤三，运用FCM聚类算法对步骤二中已经完成数据清洗和相似词替换的案例向量化数据进行分析，将案例分成四类，构成名利空间下的决策支持模型；对归类的数据进行余弦相似度分析，根据贝叶斯网络模型对当前案例结构进行优化，演化出每一类的最优贝叶斯结构。


2.根据权利要求1所述的一种垃圾危机转化智能管理方法，其特征在于，所述步骤一对网络数据库进行数据爬取包括：
使用Python在网络数据库爬取文件，基于关键词表和停用词表的标题分词进行筛选，最后再通过超文本标记语言HTML结构筛选算法进行筛选，获取作为本决策支持系统的案例库。


3.根据权利要求2所述的一种垃圾危机转化智能管理方法，其特征在于：Python使用的相关库包括scrapy、jieba、BeautifulSoup和chardet。


4.根据权利要求2所述的一种垃圾危机转化智能管理方法，其特征在于，超文本标记语言HTML结构筛选算法进行筛选的方法包括：先定义处理后的文档的路径，读取内容过滤词的文件，并写入contentfilter_list过滤词列表，完成数据初始化；去除网页中的脚本编程语言JavaScript和层叠样式表链接，提取网页中其它标签的文本，完成超文本标记语言HTML...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨青，王鑫伟，蔡正浩，刘星星，刘恩源，王信歌，刘胜，李旻烜，陈梦婷，王同宇，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42