【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于深度学习的火灾诱因分析方法及系统。
技术介绍
1、传统的火灾诱因分析方法主要依赖人工分析和判断，这种方式效率低下且容易受到主观因素影响。
2、此外，由于火灾事件复杂性，不同的火灾可能有不同的诱因，这使得火灾诱因分析成为一项极具挑战性的任务。
3、为了解决这些问题，人们开始尝试使用机器学习和深度学习等先进技术来进行火灾诱因分析。
4、然而，如何有效地利用这些技术以提高火灾诱因分析的准确性和效率，仍是当前研究的一个重要课题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的火灾诱因分析方法及系统。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于深度学习的火灾诱因分析方法，所述方法包括：
3、获取待分析的当前火灾报告，以及所述当前火灾报告的分析标识；
4、在所述分析标识为第一分析标识的情况下，调用预先构建的火灾诱因分析数据库，所述火灾诱因分析数据库包括多个历史火灾报告以及每个所述历史火灾报告对应的历史火灾诱因分析结果；
5、将所述当前火灾报告与所述多个历史火灾报告进行相似度匹配，并将相似度最高的历史火灾报告对应的历史火灾诱因分析结果输出作为所述当前火灾报告的火灾诱因分析结果；
6、在所述分析标识为第二分析标识的情况下，调用预先基于深度学习训练的简易火灾诱因分析模型，并将所述当前火灾报告输入所述简易火灾诱因分析模型，得到所述当前火灾报告的火灾
7、第二方面，本专利技术实施例提供一种服务器系统，包括服务器，所述服务器用于执行第一方面的方法。
8、相比现有技术，本专利技术提供的有益效果包括：采用本专利技术公开的一种基于深度学习的火灾诱因分析方法及系统，通过获取当前待分析的火灾报告及其分析标识，如果分析标识为第一类型，则调用预先构建的火灾诱因分析数据库，该数据库包含多个历史火灾报告以及对应的历史火灾诱因分析结果。
9、然后，将当前火灾报告与历史火灾报告进行相似度匹配，输出相似度最高的历史火灾报告对应的火灾诱因分析结果。
10、如果分析标识为第二类型，则调用预先基于深度学习训练的简易火灾诱因分析模型，输出当前火灾报告的火灾诱因分析结果，如此设计，能够利用深度学习和历史火灾数据，实现高效准确的火灾诱因分析，提高火灾预防与应对的能力。
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1.一种基于深度学习的火灾诱因分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述简易火灾诱因分析模型通过以下方式获取，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初阶火灾诱因分析结果用于表征所述未标记实例归类于是否被判定为目标火灾诱因；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初阶火灾诱因分析结果用于表征所述未标记实例归类于是否被判定为目标火灾诱因；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个常规火灾诱因分析模型中包括第一常规火灾诱因分析模型，所述第一常规火灾诱因分析模型用于执行类别预测；
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个常规火灾诱因分析模型中包括第二常规火灾诱因分析模型，所述第二常规火灾诱因分析模型用于执行趋势预测；
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述未标记实例以及所述未标记实例的高阶火灾诱因分析结果，对简易火灾诱因分析模型进行训练，得到完成
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用已标记实例对多个常规火灾诱因分析模型进行训练，得到多个完成训练的常规火灾诱因分析模型之前，还包括：
10.一种服务器系统，其特征在于，包括服务器，所述服务器用于执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的火灾诱因分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述简易火灾诱因分析模型通过以下方式获取，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初阶火灾诱因分析结果用于表征所述未标记实例归类于是否被判定为目标火灾诱因；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初阶火灾诱因分析结果用于表征所述未标记实例归类于是否被判定为目标火灾诱因；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个常规火灾诱因分析模型中包括第一常规火灾诱因分析模型，所述第一常规火灾诱因分析模...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭桐，
申请(专利权)人：北京中卓时代消防装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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