[发明专利]融合决策方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种融合决策方法，其特征在于，包括：

获取多组疫情数据作为训练数据集，其中，每组所述疫情数据包含输入特征及对应的输出值，所述输入特征包括健康数据及活动数据，所述输出值为感染状况；

获取与所述输入特征相关联的规则，得到对应的输入集合；

当所述输入集合中的所述规则无法建立所述输入特征与所述输出值之间的关联关系时，获取与所述输出值相关联的规则，得到对应的输出集合；

基于所述输入集合及所述输出集合训练得到决策模型，以便通过所述决策模型得到所述输入特征对应的所述感染状况。

2.根据权利要求1所述的融合决策方法，其特征在于，在所述获取训练数据集之后，所述方法还包括：

基于所述训练数据集建立对应的知识库，所述知识库包括所述输入特征及所述输出值对应的所述规则；

所述获取与所述输入特征相关联的规则，得到对应的输入集合，包括：

在所述知识库中查询与所述输入特征相关联的规则，得到所述输入集合；

所述获取与所述输出值相关联的规则，得到对应的输出集合，包括：

在所述知识库中查询与所述输出值相关联的规则，得到所述输出集合。

3.根据权利要求1所述的融合决策方法，其特征在于，在所述得到所述输入集合后，所述方法还包括：

基于所述输入特征、以及与所述输入特征相关的所述规则建立所述输入集合对应的输入关联关系图。

4.根据权利要求3所述的融合决策方法，其特征在于，在所述得到所述输出集合后，所述方法还包括：

基于所述输出值、以及与所述输出值相关的所述规则建立所述输出集合对应的输出关联关系图。

5.根据权利要求1所述的融合决策方法，其特征在于，所述基于所述输入集合及所述输出集合训练得到决策模型，包括：

提取所述输入集合中与之相关联的规则最多的所述规则，以及所述输出集合中与之相关联的规则最多的所述规则；

以提取出的所述输入集合及所述输出集合的所述规则为训练数据，基于预训练模型训练得到所述决策模型。

6.根据权利要求4所述的融合决策方法，其特征在于，所述基于所述输入集合及所述输出集合训练得到决策模型，包括：

对所述输入关联关系图及所述输出关联关系图进行向量化处理，得到各节点的向量化表示；

选取所述输入关联关系图中节点度最大的所述节点作为输入，所述输出关联关系图中节点度最大的所述节点作为输出，训练得到所述决策模型。

7.根据权利要求5或6所述的融合决策方法，其特征在于，所述预训练模型为非线性变换模型。

8.一种融合决策装置，其特征在于，包括：

训练数据获取模块，用于获取多组疫情数据作为训练数据集，其中，每组所述疫情数据包含输入特征及对应的输出值，所述输入特征包括健康数据及活动数据，所述输出值为感染状况；

输入集合建立模块，用于获取与所述输入特征相关联的规则，得到对应的输入集合；

输出集合建立模块，用于当所述输入集合中的所述规则无法建立所述输入特征与所述输出值之间的关联关系时，获取与所述输出值相关联的规则，得到对应的输出集合；

决策模型训练模块，用于基于所述输入集合及所述输出集合训练得到决策模型，以便通过所述决策模型得到所述输入特征对应的所述感染状况。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任一项所述的方法。