申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117592818B

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q10/067;G06Q50/02;G06F40/284;G06F40/216;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明提供了一种非法捕捞事件的辅助决策方法及装置，其方法包括：获取历史非法捕捞案例数据集以及待决策捕捞案例；历史非法捕捞案例数据集包括多个历史非法捕捞案例；分别对待决策捕捞案例和多个历史非法捕捞案例进行预处理，对应获得待决策句向量和多个历史句向量；基于相似度确定模型确定待决策句向量和多个历史句向量的多个相似度值，并基于多个相似度值确定多个历史非法捕捞案例中与待决策捕捞案例对应的目标非法捕捞案例；基于历史非法捕捞案例数据集构建罚款金额预测模型，并将待决策捕捞案例输入至罚款金额预测模型中，获得待决策捕捞案例的预测罚款金额。本发明可以帮助相关机构和单位更科学、公正地评估和处理非法捕捞事件。

主权项：1.一种非法捕捞事件的辅助决策方法，其特征在于，包括：获取历史非法捕捞案例数据集以及待决策捕捞案例；所述历史非法捕捞案例数据集包括多个历史非法捕捞案例；分别对所述待决策捕捞案例和所述多个历史非法捕捞案例进行预处理，对应获得待决策句向量和多个历史句向量；基于相似度确定模型确定所述待决策句向量和所述多个历史句向量的多个相似度值，并基于所述多个相似度值确定所述多个历史非法捕捞案例中与所述待决策捕捞案例对应的目标非法捕捞案例；基于所述历史非法捕捞案例数据集构建罚款金额预测模型，并将所述待决策捕捞案例输入至所述罚款金额预测模型中，获得所述待决策捕捞案例的预测罚款金额；所述待决策捕捞案例的数据类型为文本数据；则所述对所述待决策捕捞案例进行预处理，获得待决策句向量，包括：采用Jieba分词工具对所述待决策捕捞案例进行分词处理，获得多个案例词语；基于向量化模型对所述多个案例词语进行处理，获得多个案例词向量；确定所述多个案例词语的多个词语权重，并基于所述多个词语权重和所述多个案例词向量确定所述待决策捕捞案例的待决策句向量；所述基于所述历史非法捕捞案例数据集构建罚款金额预测模型，包括：确定所述历史非法捕捞案例数据集中的训练子集；所述训练子集包括多个历史非法捕捞案例；基于预设提取规则确定各所述历史非法捕捞案例的特征属性；将所述特征属性的所有分支结果进行编码，获得标签编码；基于所述标签编码、分裂指标和停树指标构建待剪枝罚款金额预测模型；确定所述历史非法捕捞案例数据集中的验证子集，并确定所述待剪枝罚款金额预测模型的多个子树；基于所述验证子集和剪枝评估指标确定各所述子树的剪枝评估值，当所述剪枝评估值大于评估标准值时，将所述子树进行剪枝，获得所述罚款金额预测模型；所述待剪枝罚款金额预测模型包括多个分裂点，所述多个历史非法捕捞案例经过所述分裂点后划分为第一子集和第二子集，则所述分裂指标为： 式中，为分裂点的加权平方误差；为第一子集中的案例条数；为第一子集的平方误差；为第二子集中的案例条数；为第二子集的平方误差；为第一子集中第i个历史非法捕捞案例的输出值；为第二子集中第j个历史非法捕捞案例的输出值；为第一子集中所有历史非法捕捞案例的输出均值；为第二子集中所有历史非法捕捞案例的输出均值；所述剪枝评估指标为： 式中，为第T个子树的剪枝评估值；为验证子集在第T个子树中运行获得的均方误差；为子数中的叶子节点数量；为设定参数；其中，停树指标为决策树最大高度或节点中的最小样本数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 一种非法捕捞事件的辅助决策方法及装置

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