一种公共安全大数据融合方法和系统

本发明涉及大数据和信息技术，具体涉及一种公共安全大数据融合方法和系统。

背景技术：

1、公共安全管理是一种涉及社会公共利益、人民生命财产安全的管理模式，它涵盖了多个方面，包括对社会中潜在危险因素的识别和评估、对公共设施的安全保障、对危机事件的应对和处理等各个环节。在公共安全管理中，可以利用监测设备获取多源异构的公共安全大数据，并根据监测的公共安全大数据进行公共安全的有效科学管理，但是由于从监测设备获取的公共安全大数据存在数据冗杂问题，导致在公共安全管理中效率低下，因此，如何提高公共安全大数据在公共安全管理中的可靠性、准确度以及效率，是一项亟需解决的问题。

技术实现思路

1、针对现有方法的不足以及实际应用的需求，为了提高利用公共安全大数据进行公共安全管理的准确度，解决公共安全大数据在公共安全管理中的可靠性、准确度以及效率低下的问题。

2、一方面，本发明提供一种公共安全大数据融合方法，包括以下步骤：获取公共安全大数据，所述公共安全大数据为多个数据源的监测数据；构建数据源冲突距离模型，通过所述数据源冲突距离模型和所述监测数据获得所述数据源的冲突距离矩阵和相似性矩阵；利用所述冲突距离矩阵和所述相似性矩阵，获得所述数据源的支持度；通过所述监测数据，获得所述数据源的第一参数，利用所述第一参数，获得所述数据源的可信度；基于所述支持度和所述可信度，获得所述数据源的融合权重系数；结合所述监测数据和所述融合权重系数，完成公共安全大数据融合。本发明通过获得数据源的支持度和可信度来构造数据源的融合权重系数，利用融合权重系数完成公共安全大数据融合，有效减少数据中的错误和重复数据，解决了多源异构监测数据冗杂且数据存在不可靠的问题，实现公共安全大数据的价值最大化。

3、可选地，所述的一种公共安全大数据融合方法，还包括以下步骤：对所述公共安全大数据进行数据处理，所述数据处理包括数据清洗和噪声过滤处理。本发明通过数据清洗和噪声过滤处理，进一步提高了公共安全大数据的数据质量，有利于提高数据分析结果，为决策质量提供保障。

4、可选地，所述数据源冲突距离模型，满足以下关系：，其中，表示第时间步长内第数据源到第数据源的冲突距离，表示第时间步长内第数据源的监测数据概率估计值，表示第时间步长内第数据源的监测数据概率估计值。本发明通过模型公式确定的数据源冲突距离，能够客观准确反应公共安全大数据之间的关系，有利于准确获得数据源的支持度，进一步提高了本发明的准确性。

5、可选地，获得所述监测数据概率估计值，包括以下步骤：通过所述监测数据，获取所述数据源的监测数据时间序列，并对所述监测数据时间序列进行向量化；根据向量化结果，获得数据源向量概率分布函数；利用所述数据源向量概率分布函数，获得所述监测数据概率估计值。本发明通过对监测数据时间序列进行向量化并利用向量化结果构造数据源向量概率分布函数，进一步保证了数据源支持度客观性。

6、可选地，所述通过所述数据源冲突距离模型和所述监测数据获得所述数据源的冲突距离矩阵和相似性矩阵，满足以下公式：，，其中，表示第时间步长内冲突距离矩阵，表示第时间步长内相似性矩阵，表示第时间步长内第一种数据源与第一种数据源的冲突距离，表示第时间步长内第一种数据源与第种数据源的冲突距离，表示第时间步长内第种数据源与第一种数据源的冲突距离，表示第时间步长内第种数据源与第种数据源的冲突距离。本发明将所有数据源纳入计算，充分利用了大数据技术的特点，进一步提高了公共安全大数据的使用效率。

7、可选地，所述利用所述冲突距离矩阵和所述相似性矩阵，获得所述数据源的支持度，满足以下公式：，其中，表示第时间步长内第数据源的支持度，表示第时间步长内第数据源到第数据源的冲突距离，表述数据源的数量，表示第时间步长内冲突距离矩阵，表示第时间步长内相似性矩阵。本发明获得的数据源的支持度，客观准确，能够充分表达数据源之间的关联度，进一步提高了本发明的鲁棒性。

8、可选地，所述通过所述监测数据，获得所述数据源的第一参数，满足以下公式：，其中，表示第时间步长内第数据源的第一参数，表示第时间步长内第数据源的监测数据归一化数值和，表述数据源的数量。本发明利用归一化的监测数据获得的数据源的第一参数，有利于获得准确的数据源可信度。

9、可选地，所述利用所述第一参数，获得所述数据源的可信度，满足以下公式：，其中，表示第时间步长内第数据源的可信度，表示第时间步长内第数据源的第一参数，表示第时间步长内第数据源的监测数据概率估计值，表示第数据源的监测数据的平均值，表示第数据源的监测数据的标准差。本发明通过判断数据源的可信度，进一步提高了各数据源的监测数据的使用效率。

10、可选地，所述基于所述支持度和所述可信度，获得所述数据源的融合权重系数，满足以下公式：，其中，表示第时间步长内第数据源的融合权重系数，表示第时间步长内第数据源的支持度，表示第时间步长内第数据源的可信度，表述数据源的数量。本发明设计的融合权重系数，充分利用了本发明的设计的支持度和可信度，保证了最终公共安全大数据融合结果的准确度。

11、第二方面，为能够高效地执行本发明所提供的一种公共安全大数据融合方法，本发明还提供了一种公共安全大数据融合系统，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包含程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明第一方面所述的一种公共安全大数据融合方法。本发明的一种公共安全大数据融合系统，结构紧凑、性能稳定，能够稳定地执行本发明提供的一种公共安全大数据融合方法，进一步提升本发明整体适用性和实际应用能力。

技术特征：

1.一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述的一种公共安全大数据融合方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述的一种公共安全大数据融合方法，还包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述数据源冲突距离模型，满足以下关系：

4.根据权利要求3所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，获得所述监测数据概率估计值，包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述通过所述数据源冲突距离模型和所述监测数据获得所述数据源的冲突距离矩阵和相似性矩阵，满足以下公式：

6.根据权利要求1所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述利用所述冲突距离矩阵和所述相似性矩阵，获得所述数据源的支持度，满足以下公式：

7.根据权利要求1所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述通过所述监测数据，获得所述数据源的第一参数，满足以下公式：

8.根据权利要求1所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述利用所述第一参数，获得所述数据源的可信度，满足以下公式：

9.根据权利要求1所述的一种公共安全大数据融合方法，其特征在于，所述基于所述支持度和所述可信度，获得所述数据源的融合权重系数，满足以下公式：

10.一种公共安全大数据融合系统，其特征在于，所述公共安全大数据融合系统，包括：输入设备、输出设备、处理器、存储器，所述输入设备、输出设备、处理器、存储器相互连接，所述存储器包括程序指令，所述程序指令用于执行权利要求1-9任一项所述公共安全大数据融合方法的步骤。

技术总结
本发明公开一种公共安全大数据融合方法和系统，涉及大数据和信息技术技术领域。其中，本发明方法包括以下步骤：获取公共安全大数据，公共安全大数据为多个数据源的监测数据；构建数据源冲突距离模型，通过数据源冲突距离模型和监测数据获得数据源的冲突距离矩阵和相似性矩阵；利用冲突距离矩阵和相似性矩阵，获得数据源的支持度；通过监测数据，获得数据源的第一参数，利用第一参数，获得数据源的可信度；基于支持度和可信度，获得数据源的融合权重系数；结合监测数据和融合权重系数，完成公共安全大数据融合。本发明通过计算各个监测数据源的支持度和可信度融合监测大数据，提高了利用公共安全大数据进行公共安全管理的准确度。

技术研发人员：刘健,杨邦会,冉啟飞,刘利
受保护的技术使用者：中国科学院空天信息创新研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/10/31