站点类别的确定方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种站点类别的确定方法、装置、设备以及存储介质，其中，方法包括：通过获取目标站点的名称信息以及监测信息，确定所述目标站点的目标第一类别，获取所述目标第一类别对应的站点分类模型，将所述监测信息输入至所述站点分类模型中，得到所述目标站点的目标第一子类别。从而实现了自动对目标站点进行分类，无需耗费大量的人力资源，并且相关人员只需对这个分类进行再次核对即可，进而提高了目标站点分类的准确性。标站点分类的准确性。标站点分类的准确性。

【技术实现步骤摘要】
站点类别的确定方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，特别涉及一种站点类别的确定方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]企业污染一直是困扰每个城市的难题，政府每年投入大量的人力、物力进行企业污染源监管，在企业安装各种监测管控设备(以下称目标站点)。所有的目标站点需要录入监管平台进行处理，现阶段在录入时需要人工从文本文件中去抽取出所需的信息，并且需要人为设置目标站点类别。然而人为设置目标站点类别的方式需要耗费极大的人力资源。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的为提供一种站点类别的确定方法、装置、设备以及存储介质，旨在解决人为设置目标站点类别的方式需要耗费极大的人力资源的问题。
[0004]本专利技术提供了一种站点类别的确定方法，包括：
[0005]获取目标站点的名称信息以及监测信息；
[0006]基于所述名称信息获取所述目标站点的位置信息以及属性信息；
[0007]根据所述位置信息和所述属性信息确定所述目标站点的第一类别信息；
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种站点类别的确定方法，其特征在于，包括：获取目标站点的名称信息以及监测信息；基于所述名称信息获取所述目标站点的位置信息以及属性信息；根据所述位置信息和所述属性信息确定所述目标站点的第一类别信息；将所述第一类别信息输入至预设的模型数据库中，获取所述第一类别对应的站点分类模型；将所述监测信息输入至所述站点分类模型中，得到所述目标站点的第一子类别信息，其中，所述第一子类别信息为所述第一类别信息中的其中一个。2.如权利要求1所述的站点类别的确定方法，其特征在于，所述基于所述名称信息获取所述目标站点的位置信息的步骤包括：将所述名称信息按照预设的分词方法进行分词，得到对应的分词词语；检测位于所述名称信息中最后一个所述分词词语是否在预设的关键词数据库中；若是，通过预设词性标注方法标注各所述分词词语的词性；根据各所述分词词语的词性判断是否具有地点名称的分词词语；若具有，则获取所述目标站点的位置信息。3.如权利要求1所述的站点类别的确定方法，其特征在于，所述将所述监测信息输入至所述站点分类模型中，得到所述目标站点的目标第一子类别信息的步骤，包括：将所述监测信息输入至所述站点分类模型中；基于所述站点分类模型获取所述目标第一类别信息中所述第一子类别信息的类别集合，以及将所述监测信息的每个特征按照预设的排列方式，构成所述监测信息对应的监测向量；在所述站点分类模型中根据预设的概率公式和预先得到各个所述第一子类别信息的先验概率，计算每个所述第一子类别信息出现所述监测向量中各个特征的目标概率；根据所述目标概率和贝叶斯公式计算各个所述第一子类别信息的后验概率；取所述后验概率最大的第一子类别信息作为所述目标第一子类别信息。4.如权利要求3所述的站点类别的确定方法，其特征在于，所述在所述站点分类模型中根据预先得到的先验概率和预设的概率公式，计算每个所述第一子类别信息出现所述监测向量中各个特征的目标概率的步骤之前，还包括：获取所述站点分类模型对应目标第一类别信息的训练数据集；获取所述训练数据集中各个训练训练样本所属的第一子类别信息；通过公式计算每个所述第一子类别信息的先验概率；其中k＝1，2，
…
，n，P(y
k
)表示与第k个第一子类别信息的先验概率，I表示指示函数，y
i
表示所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄志能，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：