申请/专利权人：福建江夏学院

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875709A

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q50/26;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/08;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的台风灾害评估方法。所述方法提出使用深度学习的方法处理网络实时评论信息，采用区间中智数表达台风灾害评论信息的分类结果。具体的，本发明以黑格比台风为例，首先使用经过训练的文本分类模型对实时的评论信息进行分类，然后将分类结果作为权值把评论信息量化为区间中智数，最后采用TOPSIS方法把各个地区受台风灾害影响的程度进行排序，排序结果用于辅助灾后应急救援工作。本发明进行了详细的灵敏性分析以确定分类模型的最优的参数设置，并从数据转换效率和深度学习效率两个方面把本发明方法和现有方法做出比较，证明了本发明方法的先进性。

主权项：1.一种基于深度学习的台风灾害评估方法，其特征在于，首先使用经过训练的基于深度学习的文本分类模型对实时的评论信息进行分类，然后将分类结果作为权值把评论信息量化为区间中智数，最后采用TOPSIS方法把各个地区受台风灾害影响的程度进行排序，排序结果用于辅助灾后应急救援工作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建江夏学院 一种基于深度学习的台风灾害评估方法

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