基本信息:
- 专利标题： 一种监测预警算法跨平台跨语言使用的方法
- 申请号：CN202311556574.2 申请日：2023-11-21
- 公开(公告)号：CN117763298A 公开(公告)日：2024-03-26
- 发明人： 夏庆新 , 房玉东 , 张新菊 , 魏永锋 , 郝威 , 楼权
- 申请人： 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心) , 应急管理部大数据中心
- 申请人地址： 北京市石景山区五里坨南宫车站北石门路368号;
- 专利权人： 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心),应急管理部大数据中心
- 当前专利权人： 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心),应急管理部大数据中心
- 当前专利权人地址： 北京市石景山区五里坨南宫车站北石门路368号;
- 代理机构： 北京汇智英财专利代理有限公司
- 代理人： 陈践实
- 优先权： 2022115490671 20221205 CN
- 主分类号： G06F18/20
- IPC分类号： G06F18/20 ; G06F18/243 ; G06F18/2411 ; G06F18/21 ; G06F18/214 ; G06N3/084 ; G06N5/01
摘要：
一种监测预警算法跨平台跨语言使用的方法，包括：S1：采集矿井、滑坡场景各100条数据，制作矿井、滑坡数据集；S2：将矿井、滑坡数据集均分割为训练集与测试集；S3：选取Spark MLlib库的多个分类算法建立初始算法库，通过矿井、滑坡数据集训练初始算法库；S4：Python环境中，将BP算法模型生成pmml文件；S5：将生成pmml文件的BP算法模型打包并部署至Spark环境的初始算法库，作为最终算法库；S6：通过最终算法库对矿井、滑坡场景进行预测。本发明可在其它平台设计矿井、滑坡场景需求的算法模型，通过生成pmml文件模型，将其部署在真正的开发平台，实现了对矿井、滑坡的跨平台跨语言预测。