公开(公告)号：CN118940297A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411113812.7

申请日：2024-08-14

Applicant: 常熟理工学院 ,  中国矿业大学深圳研究院

Inventor： 陈文江 ,  刘娇洋 ,  袁狄平 ,  邹磊

IPC: G06F21/60 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种城市应急管理大数据安全智能管理系统及方法，属于数据安全管理技术领域。其系统包括数据采集模块、监控模块、预警模块、数据存储模块、数据管理模块、云平台、安全策略管理系统、特征工程与机器学习模型训练，异常检测，自动化应急响应平台和配置补丁模块。其方法包括：数据采集与预处理，数据监控，安全策略响应和误报漏报分析。本发明能够自动分析大量数据，快速识别异常，反应更加迅速且高效，能够通过机器学习不断优化模型，自动适应新的异常数据类型，具有良好的适应性和学习能力。能够发现潜在的安全威胁模式，进行风险预测，通过对大数据的深入分析，减少误报和漏报，提高应急处理的精准度。

公开(公告)号：CN119723815A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510033804.X

申请日：2025-01-09

Applicant: 中国矿业大学深圳研究院

Inventor： 邹磊 ,  袁狄平 ,  陈文江 ,  吴国华 ,  程哲 ,  张国维 ,  张志伟 ,  赵子明

IPC: G08B21/10 ,  G08B31/00 ,  G08B29/18 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习算法的地质灾害报警方法，旨在解决现有灾害报警方法在面对复杂多变的地质环境和多源监测数据时，容易出现误报或漏报情况，不能综合考虑多种影响地质灾害发生的因素的问题。包括以下步骤：S1：数据采集与预处理；S2：选择基学习器并对每种基学习器进行训练；S3：构建集成学习模型；S4：模型训练与优化；S5：地质灾害报警。本发明方法通过集成多个学习模型对地质监测数据进行综合分析，能有效提高地质灾害报警的准确性和可靠性。