[发明专利]人工智能自学习的安全隐患检测方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 201910228163.8 | 申请日： | 2019-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN109948937A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 万宏宇 | 申请（专利权）人： | 软通智慧科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 430070 湖北省武汉市洪*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种人工智能自学习的安全隐患检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取电气系统的监测数据；若所述监测数据满足第一预设条件，则基于所述监测数据确定至少一个目标参数；根据所述至少一个目标参数的参数类型以及数值范围判断已有模型库中是否存在与所述至少一个目标参数匹配的分类模型，若存在，则基于与所述至少一个目标参数匹配的分类模型获得所述电气系统存在的安全隐患的隐患类别；若已有模型库中不存在与所述至少一个目标参数匹配的分类模型，则基于所述至少一个目标参数建立新的分类模型，并将新的分类模型添加至所述已有模型库。通过采用上述技术方案，实现了对电气系统潜在安全隐患的主动检测。 | ||
| 搜索关键词： | 目标参数 分类模型 安全隐患 电气系统 监测数据 模型库 匹配 人工智能 自学习 潜在安全隐患 数值范围判断 参数类型 预设条件 主动检测 检测 | ||
【主权项】：
1.一种人工智能自学习的安全隐患检测方法，其特征在于，包括：获取电气系统的监测数据；若所述监测数据满足第一预设条件，则基于所述监测数据确定至少一个目标参数；根据所述至少一个目标参数的参数类型以及数值范围判断已有模型库中是否存在与所述至少一个目标参数匹配的分类模型，若存在，则基于与所述至少一个目标参数匹配的分类模型获得所述电气系统存在的安全隐患的隐患类别；若已有模型库中不存在与所述至少一个目标参数匹配的分类模型，则基于所述至少一个目标参数建立新的分类模型，并将新的分类模型添加至所述已有模型库。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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